• 대한산업공학회지
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• 제40권4호
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• pp.404-414
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• 2014

Yield prediction is important to manage semiconductor quality. Many researches with machine learning algorithms such as SVM (support vector machine) are conducted to predict yield precisely. However, yield prediction using SVM is hard because extremely imbalanced and big data are generated by final test procedure in semiconductor manufacturing process. Using SVM algorithm with imbalanced data sometimes cause unnecessary support vectors from major class because of unselected support vectors from minor class. So, decision boundary at target class can be overwhelmed by effect of observations in major class. For this reason, we propose a under-sampling method with minor class based SVM (MCSVM) which overcomes the limitations of ordinary SVM algorithm. MCSVM constructs the model that fixes some of data from minor class as support vectors, and they can be good samples representing the nature of target class. Several experimental studies with using the data sets from UCI and real manufacturing process represent that our proposed method performs better than existing sampling methods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.682-693
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• 2019

The traditional classification methods mostly assume that the data for class distribution is balanced, while imbalanced data is widely found in the real world. So it is important to solve the problem of classification with imbalanced data. In Mahalanobis-Taguchi system (MTS) algorithm, data classification model is constructed with the reference space and measurement reference scale which is come from a single normal group, and thus it is suitable to handle the imbalanced data problem. In this paper, an improved method of MTS-CBPSO is constructed by introducing the chaotic mapping and binary particle swarm optimization algorithm instead of orthogonal array and signal-to-noise ratio (SNR) to select the valid variables, in which G-means, F-measure, dimensionality reduction are regarded as the classification optimization target. This proposed method is also applied to the financial distress prediction of Chinese listed companies. Compared with the traditional MTS and the common classification methods such as SVM, C4.5, k-NN, it is showed that the MTS-CBPSO method has better result of prediction accuracy and dimensionality reduction.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.445-457
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• 2004

두 계급의 분류문제에서 두 계급의 관측 개체수가 심하게 불균형을 이룬 자료를 분석할 때, 흔히 인위적으로 두 계급의 크기를 비슷하게 해준 다음 분석한다. 본 연구에서는 이런 훈련표본 구성방법의 타당성에 대해 알아보았다. 또한 훈련표본의 구성방법이 부스팅에 미치는 효과에 대해서도 알아보았다. 12개의 실제 자료에 대한 실험 결과 나무모형으로 부스팅 기법을 적용할 때는 훈련표본을 그대로 둔 채 분석하는 것이 좋다는 결론을 얻었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권10호
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• pp.549-554
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• 2014

필기체 낱글자 인식을 위해서 사용되는 데이터는 일반적으로 다수의 사용자들로부터 수집된 자연언어 문장들을 이용하기 때문에 해당 언어의 언어적 특성에 따라서 낱글자의 종류별 개수 차이가 매우 큰 특징이 있다. 일반적인 기계학습 문제에서 학습데이터의 불균형 문제는 성능을 저하시키는 중요한 요인으로 작용하지만, 필기체 인식에서는 데이터 자체의 높은 분산과 비슷한 모양의 낱글자 등이 성능 저하의 주요인이라 생각하기 때문에 이를 크게 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터의 불균형 문제를 고려하여 필기체 인식기의 성능을 향상시킬 수 있는 과표본화 기반의 앙상블 학습 기법을 제안한다. 제안한 방법은 데이터의 불균형 문제를 고려하지 않은 방법보다 전체적으로 향상된 성능을 보일 뿐만 아니라 데이터의 개수가 부족한 낱글자들의 분류성능에 있어서도 향상된 결과를 보여준다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권5호
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• pp.671-681
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• 2011

Objective: The purpose of this study is to compare the workload level at each lower limbs posture and suggest the ergonomic workstation guideline for working period by evaluating the imbalanced lower limbs postures from the physiological and psychophysical points of view. Background: Many workers like welders are working in various imbalanced lower limbs postures either due to the narrow working conditions or other environmental conditions. Method: Ten male subjects participated in this experiment. Subjects were asked to maintain 3 different lower limbs postures(standing, squatting and bending) with 3 different working conditions(balanced floor with no scaffold, imbalanced floor with 10cm height of scaffold, and imbalanced floor with 20cm height of scaffold). EMG data for the 4 muscle groups(Retus Femoris, Vastus Lateralis, Tibialis Anterior, Gastrocnemius) from each lower limbs posture were collected for 20 seconds every 2 minutes during the 8 minutes sustaining task. Subjects were also asked to report their discomfort ratings of body parts such as waist, upper legs, lower legs, and ankle. Results: The ANOVA results showed that the EMG root mean square(RMS) values and the discomfort ratings(CR-10 Rating Scale) were significantly affected by lower limbs postures and working time(p<0.05). The correlation was analyzed between the EMG data and the discomfort ratings. Also, prediction models for the discomfort rating for each posture were developed using physical condition, working time, and scaffold height. Conclusion: We strongly recommend that one should not work more than 6 minutes in a standing or squatting postures and should not work more than 4 minutes in a bending posture. Application: The results of this study could be used to design and assess working environments and methods. Furthermore, these results could be used to suggest ergonomic guidelines for the lower limbs postures such as squatting and bending in the working fields in order to prevent fatigue and pain in the lower limbs body.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권6호
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• pp.2096-2106
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• 2023

Rotating machinery is widely applied in important equipment of nuclear power plants (NPPs), such as pumps and valves. The research on intelligent fault diagnosis of rotating machinery is crucial to ensure the safe operation of related equipment in NPPs. However, in practical applications, data-driven fault diagnosis faces the problem of small and imbalanced samples, resulting in low model training efficiency and poor generalization performance. Therefore, a deep convolutional conditional generative adversarial network (DCCGAN) is constructed to mitigate the impact of imbalanced samples on fault diagnosis. First, a conditional generative adversarial model is designed based on convolutional neural networks to effectively augment imbalanced samples. The original sample features can be effectively extracted by the model based on conditional generative adversarial strategy and appropriate number of filters. In addition, high-quality generated samples are ensured through the visualization of model training process and samples features. Then, a deep convolutional neural network (DCNN) is designed to extract features of mixed samples and implement intelligent fault diagnosis. Finally, based on multi-fault experimental data of motor and bearing, the performance of DCCGAN model for data augmentation and intelligent fault diagnosis is verified. The proposed method effectively alleviates the problem of imbalanced samples, and shows its application value in intelligent fault diagnosis of actual NPPs.

• 응용통계연구
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• 제29권2호
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• pp.309-319
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• 2016

이항 분류모형에서 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하는 문제를 고려한다. 계수를 추정하는 대표적인 방법으로 로지스틱모형을 이용하는 방법과 AUC를 최대화하여 구하는 방법이 있다. AUC 접근방법으로 구한 모수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 흔히 접하는 정상보다 부도 경우가 현저하게 작은 상태인 낮은 부도율의 자료를 고려하고, 낮은 부도율의 자료에 AUC 접근방법을 적용한다. 부도의 비율이 정상의 비율보다 현저하게 낮은 불균형 자료를 생성하기 위하여 수정된 로짓함수를 연결함수로 사용한다. 낮은 부도율의 상황인 불균형 자료에 AUC 접근방법을 적용한 판별결과가 로지스틱 모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.56-64
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• 2018

In recent years, imbalanced data is one of the most important and frequent issue for quality control in industrial field. As an example, defect rate has been drastically reduced thanks to highly developed technology and quality management, so that only few defective data can be obtained from production process. Therefore, quality classification should be performed under the condition that one class (defective dataset) is even smaller than the other class (good dataset). However, traditional multi-class classification methods are not appropriate to deal with such an imbalanced dataset, since they classify data from the difference between one class and the others that can hardly be found in imbalanced datasets. Thus, one-class classification that thoroughly learns patterns of target class is more suitable for imbalanced dataset since it only focuses on data in a target class. So far, several one-class classification methods such as one-class support vector machine, neural network and decision tree there have been suggested. One-class support vector machine and neural network can guarantee good classification rate, and decision tree can provide a set of rules that can be clearly interpreted. However, the classifiers obtained from the former two methods consist of complex mathematical functions and cannot be easily understood by users. In case of decision tree, the criterion for rule generation is ambiguous. Therefore, as an alternative, a new one-class classifier using hyper-rectangles was proposed, which performs precise classification compared to other methods and generates rules clearly understood by users as well. In this paper, we suggest an approach for improving the limitations of those previous one-class classification algorithms. Specifically, the suggested approach produces more improved one-class classifier using hyper-rectangles generated by using Gaussian function. The performance of the suggested algorithm is verified by a numerical experiment, which uses several datasets in UCI machine learning repository.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권7호
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• pp.311-316
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• 2019

분류 문제는 주어진 입력 데이터에 대해 해당 데이터의 클래스를 예측하는 문제로, 자주 쓰이는 방법 중의 하나는 주어진 데이터셋을 사용하여 기계학습 알고리즘을 학습시키는 것이다. 이런 경우 분류하고자 하는 클래스에 따른 데이터의 분포가 균일한 데이터셋이 이상적이지만, 불균형한 분포를 가지고 경우 제대로 분류하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 Generative Adversarial Networks(GAN)에서 파생된 생성 모델로, 데이터의 특징을 학습하여 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성할 수 있다. 따라서 CGAN이 데이터 수가 적은 클래스의 데이터를 학습하고 생성함으로써 불균형한 클래스 비율을 맞추어 줄 수 있으며, 그에 따라 분류 성능을 높일 수 있다. 실제 수집된 데이터를 이용한 실험을 통해 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.