• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.449-451
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• 2002

Sheath circulating current rises from the change of sheath mutual impedance which is caused by imbalanced cable system, and different section length between joint boxes. However, mixed burying typo and imbalance section length take many parts of main reasons of sheath circulating current increment in domestic underground transmission power cables. Therefore, the increment reason and variation characteristics of sheath circulating current is analysed with simulation using EMTP/ATPDraw and measuring data of practical cable system which has a problem of exceeding sheath circulating current in this paper.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1667-1676
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• 2006

다른 산업과 달리 병원/의료 산업에서는 건강 보험료 심사 평가라는 독특한 검증 과정이 필수적으로 있게 된다. 건강 보험료 심사 평가는 병원의 수익 문제 뿐 아니라 적정한 진료행위를 하는 병원이라는 이미지와도 맞물려 매우 중요한 분야이며, 특히 대형 종합병원일수록 이 부분에 많은 심사관련 인력들을 투입하여, 병원의 수익과 명예를 위해서 업무를 수행하고 있다. 본 논문은 이러한 건강보험료 청구 심사 과정에서, 사전에 수많은 진료 청구 건 중 심사 평가에서 삭감이 될 수 있는 진료 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 발견하여, 사전의 대비를 철저히 하고자 하는 한 국내의 대형 종합병원의 사례를 소개하고자 한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어, 주요한 문제점 중의 하나는 바로 지도학습 기법을 적용하기에 곤란한 데이터 불균형 문제가 발생하는 것이다. 이런 불균형 문제를 해소하고, 비교 조건 중에 가장 효율적인 삭감 예상 진료 건 탐지 모형을 만들어 내기 위하여 데이터 불균형 문제의 기본 해법인 과, Sampling 오분류 비용의 다양하고 혼합적인 적용을 통하여, 적합한 조건을 가지는 의사결정 나무 모형을 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.99-106
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• 2010

다층퍼셉트론 혹은 전방향 신경회로망이 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여 많은 분야에 응용되고 있다. 이 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 여러 가지 파라미터 혹은 학습 방법 등을 결정하여야 한다. 이 논문에서는 패턴인식 문제에 다층퍼셉트론을 적용하는 경우에 실제 결정하여야 할 파라미터의 결정방법과 학습 방법에 대하여 논의한다. 이 논의는 각층의 노드 수 결정 방법, 다층 퍼셉트론의 가중치 초기화, 그리고, 성능향상을 위하여 학습에 사용되는 여러 가지 오차 함수, 데이터 불균형 문제의 학습, 깊은 구조 등을 다루었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2001

많은 실세계의 문제에서 일반적인 패턴 분류 알고리즘들은 데이터의 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 각각의 학습 예제에 균등한 중요도를 부여하는 기존의 기법들은 문제의 특징을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 퍼셉트론에 기반한 부스팅 기법을 제안한다. 부스팅 기법은 학습을 어렵게 하는 데이터에 집중하여 앙상블 머신을 구축하는 기법이다. 부스팅 기법에서는 약학습기를 필요로 하는데 기존 퍼셉트론의 경우 문제에 따라 약학습기(weak learner)의 조건을 만족시키지 못하는 경우가 있을 수 있다. 이에 커널을 도입한 커널 퍼셉트론을 사용하여 학습기의 표현 능력을 높였다. Reuters-21578 문서 집합을 대상으로 한 문서 여과 문제에서 부스팅 기법은 다층신경망이나 나이브 베이스 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 인공 데이터 실험을 통하여 부스팅의 샘플링 경향을 분석하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.689-691
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• 2023

불균형 데이터의 분류의 성능을 향상시키기 위한 앙상블 구성 방법에 관하여 연구한다. 앙상블의 성능은 앙상블을 구성한 기계학습 모델 간의 상호 다양성에 큰 영향을 받는다. 기존 방법에서는 앙상블에 속할 모델 간의 상호 다양성을 높이기 위해 Feature Engineering 을 사용하여 다양한 모델을 만들어 사용하였다. 그럼에도 생성된 모델 가운데 유사한 모델들이 존재하며 이는 상호 다양성을 낮추고 앙상블 성능을 저하시키는 문제를 가지고 있다. 불균형 데이터의 경우에는 유사 모델 판별을 위한 기존 다양성 지표가 다수 클래스에 편향된 수치를 산출하기 때문에 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존 다양성 지표를 개선하고 가지치기 방안을 결합하여 유사 모델을 판별하고 상호 다양성이 높은 후보 모델들을 앙상블에 포함시키는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 제안한 방법으로 구성된 앙상블이 불균형이 심한 데이터의 분류 성능을 향상시킴을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.605-607
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• 2023

Recent research has highlighted the effectiveness of Deep Learning (DL) techniques in automating the detection of lung sound anomalies. However, the available lung sound datasets often suffer from limitations in both size and balance, prompting DL methods to employ data preprocessing such as augmentation and transfer learning techniques. These strategies, while valuable, contribute to the increased complexity of DL models and necessitate substantial training memory. In this study, we proposed a streamlined and lightweight DL method but effectively detects lung sound anomalies from small and imbalanced dataset. The utilization of 1D dilated convolutional neural networks enhances sensitivity to lung sound anomalies by efficiently capturing deep temporal features and small variations. We conducted a comprehensive evaluation of the ICBHI dataset and achieved a notable improvement over state-of-the-art results, increasing the average score of sensitivity and specificity metrics by 2.7%.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.1-12
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• 2023

Ensuring the security of Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) and Industrial Control Systems (ICS) is paramount to safeguarding the reliability and safety of critical infrastructure. This paper addresses the significant threat posed by reconnaissance attacks on SCADA/ICS networks and presents an innovative methodology for enhancing their protection. The proposed approach strategically employs imbalance dataset handling techniques, ensemble methods, and feature engineering to enhance the resilience of SCADA/ICS systems. Experimentation and analysis demonstrate the compelling efficacy of our strategy, as evidenced by excellent model performance characterized by good precision, recall, and a commendably low false negative (FN). The practical utility of our approach is underscored through the evaluation of real-world SCADA/ICS datasets, showcasing superior performance compared to existing methods in a comparative analysis. Moreover, the integration of feature augmentation is revealed to significantly enhance detection capabilities. This research contributes to advancing the security posture of SCADA/ICS environments, addressing a critical imperative in the face of evolving cyber threats.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.118-126
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• 2024

In human conversations, listeners often utilize brief backchannels such as "uh-huh" or "yeah." Timely backchannels are crucial to understanding and increasing trust among conversational partners. In human-machine conversation systems, users can engage in natural conversations when a conversational agent generates backchannels like a human listener. We propose a method that simultaneously predicts backchannels and recognizes speech in real time. We use a streaming transformer and adopt multitask learning for concurrent backchannel prediction and speech recognition. The experimental results demonstrate the superior performance of our method compared with previous works while maintaining a similar single-task speech recognition performance. Owing to the extremely imbalanced training data distribution, the single-task backchannel prediction model fails to predict any of the backchannel categories, and the proposed multitask approach substantially enhances the backchannel prediction performance. Notably, in the streaming prediction scenario, the performance of backchannel prediction improves by up to 18.7% compared with existing methods.

• 센서학회지
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• 제33권3호
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• pp.119-124
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• 2024

Effective fire sensing is important to protect lives and property from the disaster. In this paper, we present an intelligent visual sensing method for detecting fires based on machine learning techniques. The proposed method involves a two-step process. In the first step, fire and non-fire images are used to train a convolutional neural network (CNN), and in the next step, feature vectors consisting of 256 values obtained from the CNN are used for the learning of a support vector machine (SVM). Linear and nonlinear SVMs with different parameters are intensively tested. We found that the proposed hybrid method using an SVM with a linear kernel effectively increased the recall rate of fire image detection without compromising detection accuracy when an imbalanced dataset was used for learning. This is a major contribution of this study because recall is important, particularly in the sensing of disaster situations such as fires. In our experiments, the proposed system exhibited an accuracy of 96.9% and a recall rate of 92.9% for test image data.