• 적정기술학회지
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• 제7권1호
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• pp.33-40
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• 2021

동아프리카에 속한 우간다도 농업 중심의 현 국가 상황에서 벗어나 중상위권 국가로 도약하기 위해 다양한 국가개발 계획을 세우고 진행하고 있다. 그러나 다양한 정부의 노력에도 도시-농촌간 균형적인 발전을 이루지 못하고 그 격차가 더욱 심화되고 있다. 특별히 도시-농촌간 교육 격차는 장기적으로 우간다 국가계발 계획에 부정적인 영향을 줄 수 있는 문제점으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 우간다의 도시-농촌간 교육 불균형이 가속화되고 있는 원인들을 살펴 보고 전자도서관 시스템과 같은 ICT 적정 기술을 활용하여 교육 불균형을 감소 시킬 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• 대한의생명과학회지
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• 제29권3호
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• pp.168-177
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• 2023

Recently, as a health problem of the elderly in an aging society, the risk of nutritional imbalance and weakening of immunity due to deterioration of masticatory function has been mentioned. In order to solve this problem, this study was conducted to investigate the effect of cyclophosphamide (CPA)-induced immunosuppression in mice induced by fermented samultang (FST) porridge on the markers related to immune activity function. ICR Mouse was divided into 6 groups of 7 animals each. Experimental groups were set as normal control group, CPA-administration group, positive control group, and FST-administration experimental group (0.25%, 0.5%, 1.0%). In groups except for the normal control group, 100 µL of CPA dissolved in 0.9% NaCl at a concentration of 150 mg/kg was injected twice at the start of the experiment and after 3 days to induce immunosuppression. As a result of analyzing the cell proliferation capacity of splenocytes, all B and T cells decreased in the CPA-administered group and increased in a concentration-dependent manner in the FST-administered group. In addition, IgA measured to evaluate the effect of improving immunity showed high values in medium and high concentration FST (P<0.05). These results can be expected as an effective solution to improve the nutritional imbalance of the elderly.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.179-190
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• 2022

데이터 불균형은 한 분류의 데이터 수가 다른 분류에 비해 지나치게 크거나 작은 현상을 의미하며. 이로 인해 분류 알고리즘을 활용하는 기계학습에서 성능을 저하시키는 주요 요인으로 제기되고 있다. 데이터 불균형 문제 해결을 위해서 소수 분포 데이터를 증폭하는 다양한 오버 샘플링(Over Sampling) 방법들이 제안되고 있다. 이 가운데 SMOTE는 가장 대표적인 방법으로 소수 분포 데이터의 증폭 효과를 극대화하기 위해 데이터에 포함된 잡음을 제거(SMOTE-IPF)하거나, 경계선만을 강화(Borderline SMOTE) 시키는 다양한 방법들이 출현하였다. 이 논문은 소수분류 데이터를 증폭하는 전통적인 SMOTE 방법에서 이상데이터(Anomaly Data)에 대한 처리방법개선을 통해 궁극적으로 분류성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 실험을 통해 기존 방법에 비해 상대적으로 높은 분류성능을 일관성 있게 제시하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권2호
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• pp.209-215
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• 2018

This paper present a 7-level PWM inverter adopting voltage balancing control to series-connected input capacitors. The prior proposed 7-level PWM inverter consists of dc input source, three series-connected capacitors, two bidirectional switch modules, and an H-bridge. This circuit topology is useful to increase the number of output voltage levels, however it fails to generate 7-level in output voltage without consideration for voltage balancing among series-connected capacitors. Capacitor voltage imbalance is caused on the different period between charging and discharging of capacitor. To solve this problem, we uses the amplitude modulation of carrier wave, which is used to produce the center output voltage level. To verify the validity of the proposed control method, we carried out computer-aided simulation and experiments using a prototype.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.135-142
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• 2015

This paper applied a VAR model to analyze the effects of RMB exchange rate brought to processing trade, non-processing trade and FDI. Then we can get the results that the appreciation of RMB could not solve the problem of US trade deficit. It is more likely that the appreciation just can transfer the trade imbalance to other country with US, which could not radically solve the economic problems of US. Also this paper find that the data of service trade is surplus while the main goods deficit was occur in advanced technology product, especially in the information & communications trade And US has real advantage in these industries, so the situation will be changed if US decreased the barrier in these industries. In that way, the imbalance situation should be greatly reduced.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.197-206
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• 2019

Telemarketing has been used in finance due to the reduction of offline channels. In order to select telemarketing target customers, various machine learning techniques have emerged to maximize the effect of minimum cost. However, there are problems that the class imbalance, which the number of marketing success customers is smaller than the number of failed customers, and the recall rate is lower than accuracy. In this paper, we propose a method that solve the imbalanced class problem and increase the recall rate to improve the efficiency. The hybrid sampling method is applied to balance the data in the class, and the stacked deep network is applied to improve the recall and precision as well as the accuracy. The proposed method is applied to actual bank telemarketing data. As a result of the comparison experiment, the accuracy, the recall, and the precision is improved higher than that of the conventional methods.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.808-813
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• 2022

This study presents the problems of data imbalance, varying difficulties across target objects, and small objects in construction object segmentation for far-field monitoring and utilize compound loss functions to address it. Construction site scenes of assembling scaffolds were analyzed to test the effectiveness of compound loss functions for five construction object classes---workers, hardhats, harnesses, straps, hooks. The challenging problem was mitigated by employing a focal and Jaccard loss terms in the original loss function of LinkNet segmentation model. The findings indicates the importance of the loss function design for model performance on construction site scenes for far-field monitoring.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.585-587
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• 2023

Long-tailed datasets have an imbalanced distribution because they consist of a different number of data samples for each class. However, there are problems of the performance degradation in tail-classes and class-accuracy imbalance for all classes. To address these problems, this paper suggests a learning method for training of long-tailed dataset. The proposed method uses and combines two methods; one is a resampling method to generate a uniform mini-batch to prevent the performance degradation in tail-classes, and the other is a reweighting method to address the accuracy imbalance problem. The purpose of our proposed method is to train the learning models to have uniform accuracy for each class in a long-tailed dataset.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.287-294
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• 2007

실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.

• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.349-374
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• 2019

이분형 자료의 분류에서 자료의 불균형 정도가 심한 경우 분류 결과가 좋지 않을 수 있다. 이런 문제 해결을 위해 학습 자료를 변형시키는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 이분형 자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 방법들 중 표본재추출 방법들을 비교하였다. 이를 통해 자료에서 희소계급의 탐지를 보다 효과적으로 하는 방법을 찾고자 하였다. 모의실험을 통하여 여러 오버샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링과 언더샘플링 혼합방법의 총 20가지를 비교하였다. 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, support vector machine, 랜덤포레스트 모형을 분류기로 사용하였다. 모의실험 결과, 정확도가 0.5 이상이면서 민감도가 높았던 표본재추출 방법은 random under sampling (RUS)였다. 그 다음으로 민감도가 높았던 방법은 오버샘플링 ADASYN (adaptive synthetic sampling approach)이었다. 이를 통해 RUS 방법이 희소계급값을 찾기 위한 방안으로는 적합했다는 것을 알 수 있었다. 몇 가지 실제 자료에 적용한 결과도 모의실험의 결과와 비슷한 양상을 보였다.