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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김은진 (부산대학교) 허욱 (부산대학교) 김병철 (부산대학교) 엄일규 (부산대학교) 김영인 (부산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제9권 제11호
발행연도
2011.11
수록면
143 - 150 (8page)

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불균형 클래스 데이터의 문제를 해결하기 위한 연구에서는 다양한 대량 불균형 데이터를 생성하는 기술을 개발하기 위하여 실제 데이터의 특성을 나타낼 수 있는 인위적인 데이터 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지는 클래스간 비율, 데이터 공간 배치, 균등 분포 등을 기반으로 인위적인 데이터를 생성하는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나 분류 성능에 영향을 많이 주며 실제 데이터가 갖고 있는 주요 특성인 클래스간 중첩 데이터와 정규 분포를 고려한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 기존 데이터 특성에 클래스간의 영역 겹침과 정규 분포 특성을 추가한 인위적인 데이터를 생성하는 기법을 제안하고자 한다. 새로운 생성 데이터의 성능을 측정하기 위하여, 실험에서는 다양한 영역 겹침 정도와 클래스간 불균형 정도를 감안하여 여러 데이터 집합을 생성하여 실험하였다. 실험 결과, 기존의 불균형 인위적인 데이터보다 실제 데이터에 가까운 특징을 가질 수 있음을 확인할 수 있었다.
#imbalance data #normal distribution #overlap #classification #synthetic data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 개선된 인위적인 데이터
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Macia,N. / 2008 / A.Preliminary Approach in Synthetic Data Sets Generation based on Class Separability Measure / International Conference on Pattern Recognition : 1 ~ 4 google schola 2. [학술대회논문] - Albert Orriols-Puig / 2007 / The Class Imbalance Problem in UCS Classifier System: A Preliminary Study / Proceedings of the 2003-2005 International conference on Learning classifier systems : 161 ~ 180 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Taeho Jo / 2004 / Class Imbalances versus Small Disjuncts / ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery in Data 6 : 40 ~ 49 google schola 4. [학술대회논문] - N. Maci'a / 2008 / On the Dimensions of Data Complexity through Synthetic Data Sets / International Conference on Pattern Recognition : 244 ~ 252 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Hidenori Ujiie / 2002 / A Discriminant Function Considering Normality Improvement of the Distribution / International Conference on Pattern Recognition 2 : 224 ~ 227 google schola

이 논문의 저자 정보

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-566-001076093