• 지구물리와물리탐사
• /
• 제23권3호
• /
• pp.131-140
• /
• 2020

머신러닝을 이용한 분류 모델 훈련에서 학습자료의 양과 질은 학습한 모델의 성능을 좌우하므로 학습자료 생성이 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 자료 생성에 높은 비용이 들어 이상적인 학습자료 생성이 어려울 때에는 클래스 간 자료 불균형 문제가 발생한다. 만약 학습자료로 사용될 탐사자료가 클래스 간 불균형하게 얻어지면, 클래스 별로 균형있는 학습이 이루어지기 힘들다. 따라서 데이터가 상대적으로 적은 클래스는 재현율이 현저히 떨어지게 된다. 그 뿐만 아니라 정확도와 정밀도 등의 평가지표들에 대한 신뢰도가 떨어지게 된다. 따라서 이 연구에서는 두 단계에 걸쳐 자료 불균형 문제를 해소하고자 하였다. 첫 번째로 기존의 정확도와 정밀도를 개선하여 자료 불균형을 고려할 수 있는 새로운 평가지표로 가중정확도와 가중정밀도를 고안하였다. 다음으로 클래스 간의 가중정밀도와 재현율의 균형을 맞추어 주도록 오버샘플링을 수행하였다. 개발한 알고리듬을 물리검층 자료를 이용한 암상 및 공극유체 규명 문제에 적용함으로써 검증하였다. 그 결과 다수 클래스와 소수 클래스들 간의 불균형이 상당 부분 완화되었고, 클래스 간의 경계를 보다 명확하게 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.173-198
• /
• 2016

본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.715-725
• /
• 2010

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩 채널에서 무선 고속 데이터 전송에 적합한 통신 방식이다. 본 논문에서는 기계 제어에 많이 사용되는 Fuzzy 이론을 이용하여 OFDM 시스템에서 문제가 되는 PAPR(Peak to Average Power Ratio)을 감소시키는 방법을 제안한다. PAPR을 줄이는데 Fuzzy 이론을 사용함으로써 경험적 실험과 반복에 의한 데이터를 사용하기 쉬우며, 하드웨어적인 측면에서 구현이 쉽고, 또한 보다 적은 연산량으로 쉽게 PAPR을 감소시킬 수 있다. 먼저 입력 신호를 부블록으로 나누고, Fuzzy를 이용하여 부블록의 PAPR을 낮추어 전체의 PAPR을 낮추어 전송하여 이를 수신단에서 복원하는 비교적 쉽고 간단한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식이 기존의 OFDM 시스템에 비하여 시스템의 연산량이 다소 증가하고 Fuzzy에 관한 정보를 따로 보내야 하는 단점이 있지만, PAPR 감소 측면에서 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)을 통하여 비교한다. 이 알고리즘에 따르면 QPSK와 16QAM 변조를 사용하여 시뮬레이션을 한 결과, Fuzzy 이론을 이용한 방법이 FFT 크기(N)=512, Oversampling=4인 경우 PR이 $10^{-5}$을 기준으로 각각 최대 약 2.3 dB와 3.1 dB의 PAPR 감소됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.184-196
• /
• 2020

본 논문에서는 배터리 관리 시스템 (BMS)에서 2차 전지 배터리를 통해 흐르는 전류의 정밀한 측정을 위한 cascaded-of-integrator feedforward (CIFF) 구조의 단일 비트 2차 델타-시그마 모듈레이터를 제안하였다. 제안된 모듈레이터는 2개의 스위치드 커패시터 적분기, 단일 비트 비교기, 비중첩 클록 발생기 및 바이어스와 같은 주변 회로로 구현하였다. 제안된 구조는 낮은 공통 모드 입력 전압을 가지는 low-side 전류 측정 방법에 적용되도록 설계되었다. Low-side 전류 측정 방법을 사용하면 회로 설계에 부담이 줄어들게 되는 장점을 가진다. 그리고 ±30mV 입력 전압을 15비트 해상도를 가지는 ADC로 분해하기 때문에 추가적인 programmable gain amplifier (PGA)를 구현할 필요가 없어 수 mW의 전력소모를 줄일 수 있다. 제안된 단일 비트 2차 CIFF 델타-시그마 모듈레이터는 350nm CMOS 공정으로 구현하였으며 5kHz 대역폭에 대해 400의 oversampling ratio (OSR)로 95.46dB의 signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR), 96.01dB의 spurious-free dynamic range (SFDR) 및 15.56비트의 effective-number-of-bits (ENOB)을 달성하였다. 델타 시그마 모듈레이터의 면적 및 전력 소비는 각각 670×490㎛2 및 414㎼이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.331-337
• /
• 2023

본 논문에서는 근감소증의 발병 여부와 정도를 확인하기 위해 3번 요추부 (L3) CT 영상을 검출하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한, CT 데이터 내에 L3 레벨과 L3 레벨이 아닌 부분의 데이터 불균형으로 인한 성능 저하의 문제점을 오버샘플링 비율과 클래스 가중치를 설계변수로 하는 최적화 기법을 제시하고자 한다. 모델 학습 및 검증을 위하여 강릉아산병원에 내원한 전립선암 환자 104명, 방광암 환자 46명의 총 150명의 전신 CT 영상이 활용되었다. 딥러닝 모델은 ResNet50을 활용하였으며, 최적화기법의 설계변수로는 모델 하이퍼파라미터 5종과 데이터 증강비율 및 클래스 가중치로 선정하였다. 제안하는 최적화 기반의 L3 레벨 추출 모델은 대조군 (하이퍼파라미터 5종만을 최적화한 모델)과 비교하여 중간 L3 오차가 약 1.0 슬라이스 감소한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통하여 정확한 L3 슬라이스 검출이 가능하며, 추가적으로 데이터 증강을 통한 오버 샘플링과 클래스 가중치 조절을 통해 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 가능성을 제시할 수 있다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제24권1호
• /
• pp.51-61
• /
• 2023

Objective: To develop and test a machine learning model for classifying human papillomavirus (HPV) status of patients with oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) using ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (¹⁸F-FDG) PET-derived parameters in derived parameters and an appropriate combination of machine learning methods in patients with OPSCC. Materials and Methods: This retrospective study enrolled 126 patients (118 male; mean age, 60 years) with newly diagnosed, pathologically confirmed OPSCC, that underwent ¹⁸F-FDG PET-computed tomography (CT) between January 2012 and February 2020. Patients were randomly assigned to training and internal validation sets in a 7:3 ratio. An external test set of 19 patients (16 male; mean age, 65.3 years) was recruited sequentially from two other tertiary hospitals. Model 1 used only PET parameters, Model 2 used only clinical features, and Model 3 used both PET and clinical parameters. Multiple feature transforms, feature selection, oversampling, and training models are all investigated. The external test set was used to test the three models that performed best in the internal validation set. The values for area under the receiver operating characteristic curve (AUC) were compared between models. Results: In the external test set, ExtraTrees-based Model 3, which uses two PET-derived parameters and three clinical features, with a combination of MinMaxScaler, mutual information selection, and adaptive synthetic sampling approach, showed the best performance (AUC = 0.78; 95% confidence interval, 0.46-1). Model 3 outperformed Model 1 using PET parameters alone (AUC = 0.48, p = 0.047) and Model 2 using clinical parameters alone (AUC = 0.52, p = 0.142) in predicting HPV status. Conclusion: Using oversampling and mutual information selection, an ExtraTree-based HPV status classifier was developed by combining metabolic parameters derived from ¹⁸F-FDG PET/CT and clinical parameters in OPSCC, which exhibited higher performance than the models using either PET or clinical parameters alone.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제12권3호
• /
• pp.278-285
• /
• 2012

A digital readout IC for capacitive sensors is presented. Digital capacitance readout circuits suffer from static capacitance of sensors, especially single-ended sensors, and require large passive elements to cancel such DC offset signal. For this reason, to maximize a dynamic range with a small die area, the proposed circuit features digital filters having a coarse and fine compensation steps. Moreover, by employing switched-capacitor circuit for the front-end, correlated double sampling (CDS) technique can be adopted to minimize low-frequency device noise. The proposed circuit targeted 8-kHz signal bandwidth and oversampling ratio (OSR) of 64, thus a $3^{rd}$-order ${\Delta}{\Sigma}$ modulator operating at 1 MH was used for pulse-density-modulated (PDM) output. The proposed IC was designed in a 0.18-${\mu}m$ CMOS mixed-mode process, and occupied $0.86{\times}1.33mm^2$. The measurement results shows suppressed DC power under about -30 dBFS with minimized device flicker noise.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제47권4호
• /
• pp.1-8
• /
• 2010

이 논문에서는 Sigma-Delta A/D 변환기의 새로운 이득 최적화 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 변조기의 SNR을 최대화하는 다수개의 이득 값 후보군을 먼저 선정한 후에 CIC 데시메이션 필터를 통과시켜 가장 작은 MSE를 보이는 이득 값을 결정하는 방식이다. 실험에 사용된 변조기는 단순화를 위하여 1차의 단일 비트 변조기를 사용하였다. 모의실험을 통하여 변조기의 후보군 중 2위를 기록한 이득 값이 가장 작은 MSE를 보였다. 제안된 방식은 변조기의 SNR을 최대화하는 기존의 아이디어와 데시메이션 필터로 사용되는 CIC 필터의 샘플 합 특성을 이용하여 최적의 이득 값을 결정하는 방식이다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제46권9호
• /
• pp.31-38
• /
• 2009

이 논문에서는 Sigma-Delta A/D 변환기의 새로운 이득 최적화 방식을 제안한다. 제안된 방식은 변조기의 SNR을 최대화하는 상위 10개의 이득 값 후보군을 선정한 후에 데시메이션 필터를 통과시켜 가장 작은 MSE를 보이는 이득 값을 최적의 이득으로 결정하는 방식이다. 1차의 단일 비트 변조기의 실험 모델을 통하여 변조기의 후보군 중 6위를 보인 이득 값이 가장 작은 MSE를 보였다. 제안된 방식은 변조기의 SNR을 최대화하는 기존의 아이디어와 데시메이션 필터로 사용되는 CIC 필터의 샘플합 특성을 이용하여 최적의 이득 값을 결정하는 장점을 갖는다. 이 논문에서 제안한 이득 최적화 방식은 변조기의 실험을 통하여 더 많은 후보군을 선정하여 CIC 필터를 시뮬레이션하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
• /
• pp.57-60
• /
• 2004

This paper presents multibit Sigma-Delta ADC using Leslie-Singh Structure to Improve nonlinearity of feedback loop. 4-bit flash ADC for multibit Quantization in Sigma Delta modulator offers the following advantages such as lower quantization noise, more accurate white-noise level and more stability over single quantization. For the feedback paths consisting of DAC, the DAC element should have a high matching requirement in order to maintain the linearity performance which can be obtained by the modulator with a multibit quantizer. Thus a Sigma-Delta ADC usually adds the dynamic element matching digital circuit within feedback loop. It occurs complexity of Sigma-Delta Circuit and increase of power dissipation. In this paper using the Leslie-Singh Structure for improving nonliearity of ADC. This structure operate at low oversampling ratio but is difficult to achieve high resolution. So in this paper propose improving loop filter for single-bit feedback multi-bit quantization Sigma-Delta ADC. It obtained 94.3dB signal to noise ratio over 615kHz bandwidth, and 62mW power dissipation at a sampling frequency of 19.6MHz. This Sigma Delta ADC is fabricated in 0.25um CMOS technology with 2.5V supply voltage.