• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2023

최근 금융 분야는 예측 모델의 복잡성으로 인한 블랙박스 문제와 금융 규제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 금융 업계는 신뢰성과 투명성을 강조하며, 특히 신용평가 분야에서 설명 가능한 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 해당 분야에서 소수 클래스에 대해 충분히 학습하지 못하고 다수 클래스에 과적합 될 수 있는 데이터 불균형 문제 역시 강조되고 있다. 이는 제 2종 오류(Type 2 Error)를 최소화해야 하는 상황에서 더욱 부각되며, 대출 상환 능력이 낮은 고객을 최대한 식별해야 하는 개인 신용평가 문제에서 매우 중요한 화두로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 어텐션 메커니즘을 활용하여 모델의 설명 가능성을 개선하고, 분석 결과를 해석하는 데 도움이 되고자 한다. 더 나아가, SMOTE, GAN, ADASYN 등 총 다섯 가지 데이터 증강 기법을 실험하여, 이를 앙상블 하였을 때 소수 클래스 레이블에 대한 분류 정확도를 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.810-813
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• 2020

자연어처리 분야에서 딥러닝 기반의 분류 모델은 획기적인 성능을 보여주고 있다. 특히 2018 년 발표된 구글의 BERT 는 다양한 태스크에서 높은 성능을 보여준다. 본 논문에서는 이러한 BERT 가 클래스 불균형이 심한 데이터에 대해 어느 정도 성능을 보여주는지 확인하고 이를 해결하는 방법으로 EDA 를 선택해 성능을 개선하고자 한다. BERT 에 알맞게 적용하기 위해 다양한 방법으로 EDA 를 구현했고 이에 대한 성능을 평가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.91-98
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• 2022

웨어러블 기기를 통해 지속적으로 수집되는 라이프로그 데이터는 많은 이상값을 포함할 수 있으므로 데이터품질을 향상시키기 위해서는 이상값을 찾아 제거하는 것이 필요하다. 일반적으로 이상치의 개수가 정상 데이터의 개수보다 적기 때문에 클래스 불균형 문제가 발생한다. 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해 Variational AutoEncoder를 outlier에 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 이상치 데이터를 전처리한 후, 다수의 머신러닝 모델(분류)을 통해 검증한다. 체중 데이터를 이용한 검증 결과, 모든 분류 모델에서 성능이 향상됨을 확인하였다. 실험 결과를 바탕으로 라이프로그 체중 데이터 분석 시 본 연구에서 제안한 이상치 처리 방법을 이용하여 데이터를 전처리한 후 성능이 가장 좋은 LightGBM 모델을 적용할 것을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.45-54
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• 2021

피부는 외부 오염으로부터 일차적으로 몸을 보호하는 역할을 한다. 피부병이 발생하게 되면 피부의 보호 기능이 저하되므로 신속한 진단과 처치가 필요하다. 최근 인공지능의 발달로 인해 여러 분야에 기술적용을 위한 연구가 이루어지고 있으며, 피부과에서도 인공지능을 활용해 오진율을 줄여 신속한 치료를 받을 수 있는 환경을 만들기 위한 연구가 진행되고 있다. 종래 연구들의 주된 흐름은 발생 빈도가 낮은 피부질환의 진단이었지만, 본 논문에서는 사람들에게 흔히 발생할 수 있고, 개인이 명확히 판별하기 힘든 티눈과 사마귀를 합성곱 신경망을 통해 분류하는 방법을 제안한다. 사용한 데이터셋은 3개의 클래스로 이루어져 있으며, 총 2,515장의 이미지를 가지고 있다, 학습 데이터 부족과 클래스 불균형 문제가 존재한다. 모델의 학습에는 deep metric 손실 함수와 교차 손실 함수를 이용해 각각 성능을 분석하였으며, 정밀도, 재현율, F1 점수, 정확도의 측면에서 비교한 결과 deep metric 손실 함수에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.681-690
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• 2017

파산감지, 스팸메일 감지, 불량품 감지 등 일상생활에서 불균형적인 이항 분류 문제를 다양하게 접할 수 있다. 반응변수의 클래스의 비율이 상당히 불균형한 경우 이항 분류 모형의 예측 성능이 좋지 않다는 점은 이미 잘 알려진 사실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그 동안 오버 샘플링, 언더 샘플링, SMOTE와 같은 여러 샘플링 기법이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 분류 모형으로 많이 사용되는 기계학습모형으로 로지스틱 회귀모형, Lasso, 랜덤포레스트, 부스팅, 서포트 벡터 머신을 위의 샘플링 기법들과 결합하여 사용했을 때의 예측 성능을 살펴보았다. 실질적인 예측 성능의 개선 여부를 확인하기 위해 네 개의 실제 자료를 분석하였다. 이와 더불어, 샘플링 방법이 사용될 때 주의해야 할 점에 대해서 강조하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.83-86
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• 2019

도시화 과정에서 도시의 생활폐기물 문제가 빠르게 증가되고 있고, 효과적이지 못한 생활폐기물 관리는 도시의 오염을 악화시키고 물리적인 환경오염과 경제적인 부분에서 극심한 문제들을 야기시킬 수 있다. 게다가 부피가 커서 관리하기 힘든 대형 생활폐기물들이 증가하여 도시 발전에도 방해가 된다. 생활폐기물을 처리하는데 있어 대형 생활폐기물 품목에 대해서는 요금을 청구하여 처리한다. 다양한 유형의 대형 생활폐기물을 수동으로 분류하는 것은 시간과 비용이 많이 든다. 그 결과 대형 생활폐기물을 자동으로 분류하는 시스템을 도입하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대형 생활폐기물 분류를 위한 시스템을 제안하며, 이 논문의 4 가지로 분류된다. 1) 높은 정확도와 강 분류(roust classification) 수행에 적합한 Convolution Neural Network(CNN) 모델 중 VGG-19, Inception-V3, ResNet50 의 정확도와 속도를 비교한다. 제안된 20 개의 클래스의 대형 생활폐기물의 데이터 셋(data set)에 대해 가장 높은 분류의 정확도는 86.19%이다. 2) 불균형 데이터 문제를 처리하기 Class Weight VGG-19(CW-VGG-19)와 Extreme Gradient Boosting VGG-19 두 가지 방법을 사용하였다. 3) 20 개의 클래스를 포함하는 데이터 셋을 수동으로 수집 및 검증하였으며 각 클래스의 컬러 이미지 수는 500 개 이상이다. 4) 딥 러닝(Deep Learning) 기반 모바일 애플리케이션을 개발하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.365-370
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• 2023

사람은 노화과정에 따라 발화의 호흡, 조음, 높낮이, 주파수, 언어 표현 능력 등이 변화한다. 본 논문에서는 이러한 변화로부터 발생하는 음향적, 언어적 특징을 기반으로 발화 데이터를 성인과 노인 두 그룹으로 분류하는 성능을 비교하고자 한다. 음향적 특징으로는 발화 음성의 주파수 (frequency), 진폭(amplitude), 스펙트럼(spectrum)과 관련된 특징을 사용하였으며, 언어적 특징으로는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있는 한국어 대용량 코퍼스 사전학습 모델인 KoBERT를 통해 발화 전사문의 맥락 정보를 담은 은닉상태 벡터 표현을 추출하여 사용하였다. 본 논문에서는 음향적 특징과 언어적 특징을 기반으로 학습된 각 모델의 분류 성능을 확인하였다. 또한, 다운샘플링을 통해 클래스 불균형 문제를 해소한 뒤 성인과 노인 두 클래스에 대한 각 모델의 F1 점수를 확인하였다. 실험 결과로, 음향적 특징을 사용하였을 때보다 언어적 특징을 사용하였을 때 성인과 노인 분류에서 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났으며, 클래스 비율이 동일하더라도 노인에 대한 분류 성능보다 성인에 대한 분류 성능이 높음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.35-42
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• 2019

최근 사물인터넷과 다양한 웨어러블 기기들이 등장하면서 인터넷 기술은 보다 편리하게 정보를 얻고 업무를 수행하는데 기여하고 있으나 인터넷이 다양한 부분에 이용되면서 공격에 노출되는 Attack Surface 지점이 증가하고 있으며 개인정보 획득, 위조, 사이버 테러 등 부당한 이익을 취하기 위한 목적의 네트워크 침입 시도 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에서 비정상적인 행동을 분류하기 위한 희소클래스의 분류 성능을 개선하는 특징선택을 제안한다. UNSW-NB15 데이터셋은 다른 클래스에 비해 상대적으로 적은 인스턴스를 가지는 희소클래스 불균형 문제가 발생하며 이를 제거하기 위해 언더샘플링 방법을 사용한다. 학습 알고리즘으로 SVM, k-NN 및 decision tree를 사용하고 훈련과 검증을 통하여 탐지 정확도와 RMSE가 우수한 조합의 서브셋들을 추출한다. 서브셋들은 래퍼 기반의 실험을 통해 재현률 98%이상의 유효성을 입증하였으며 DT_PSO 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-689
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• 2024

위암은 전 세계적인 주요 건강문제이며, 근치적 위절제술은 위암의 표준치료이다. 근치적 위절제술 후 치료목표는 합병증 발생을 낮춰 병전 상태로 빠르게 회복하는 데 있다. 따라서, 근치적 위절제술 후 합병증 발생 여부를 선별하여 예측할 수 있는 성능이 좋은 모델을 개발하는 것은 위암환자의 회복에 매우 중요하다. 랜덤포레스트 모델은 여러 개의 결정트리를 활용한 배깅 방식의 대표적인 알고리즘으로 의료 데이터를 기반으로 한 예측에 있어 뛰어난 성능을 보여 주었다. 그러나 실제 데이터는 불균형이 빈번하게 발생하여 모델의 예측 성능에 영향을 미치므로, 최적의 분류 임계값을 설정하여 다수 클래스에 대한 편향을 줄이는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 최근 10년 간 일개 대학병원의 전자의무기록 데이터를 활용하여 근치적 위절제술 후 합병증 발생을 예측하는 랜덤포레스트 모델을 개발하고, 임계값 설정을 통해 불균형 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2021

정보통신 기술이 발전함에 따라 악의적인 공격을 통해 보안문제를 발생시키고 있다. 또한 새로운 악성코드가 유포되어 기존의 시그니처 비교방식은 새롭게 발생하는 악성코드를 빠르게 분석 할 수 없다. 새로운 악성코드를 빠르게 분석하고 방어기법을 제안하기 위해 악성코드의 패밀리를 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 악성코드의 바이너리 파일을 이용해 시각화하고 CNN모델을 통해 분류한다. 또한 정확도를 높이기 위해 LBP, HOG를 통해 악성코드 이미지에서 중요한 특성을 찾고 데이터 클래스 불균형에서 오는 문제를 앙상블 모델을 통해 해결하는 시스템을 제안한다.