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CDBSMOTE : 클래스와 밀도기반의 합성 소수 오버샘플링 기술
배경환 ( Kyung-hwan Bae ),이경현 ( Kyung-hyune Rhee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
머신러닝의 성능 저하에 크게 영향을 미치는 데이터 불균형은 데이터를 증강하거나 제거하여 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 지도학습에서 쓰이는 정답 데이터를 기반으로 새로운 데이터 증강기법인 CDBSMOTE을 제안한다. CDBSMOTE을 사용하면 임의의 값을 사용하지 않고,기존의 데이터 증강기법의 문제점이었던 과적합을 최소화하며 지도학습 데이터를 효과적으로 증강시킬 수 있다.
이남일,배경환 安東大學校 工業技術硏究所 1997 공업기술연구논문집 Vol.4 No.1
Back propagation as the Multi-layer Neural Network has some limitations. Using the gredient descent learning method, it may fall in the local minimum. It also needs too many iterations for learning, re-learning the global network in the case of appending learning because of losing the previous learning information. And also we can not expect the time when the learning is finished. We, therefore suggest a new Probability Weight Neural Network[PWNN] model using probability weight to reduce the difficulties that are setting the initial weight, updating the error function, and heuristic threshold problem. Through the simulation of the proposed PWNN, we confirmed not only the reducing of the learning time but also improving the limitations of the back propagation neural network. Unlike the BP, especially, it is not necessary of re-learning the global network learning input data in the case of appending. So, it may produce much better results in the application of variable and unlimited input data. We test the PWNN model with the DB3 of NIST(National institute of standard Technology). As a result, this model produces very good and efficient results.
이남일(Lee Nam Il),배경환(Bae Kyung Hwan) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
Back Propagation은 다충 구조의 네트워크로, 여러 가지 한계점을 가지고 있다. 최급 강하법에 의한 지역 최소화에 빠진체 학습이 종료되고, 네트워크 전체의 학습을 위하여 많은 횟수의 반복학습이 필요하며, 추가 학습시에는 기존의 학습 지식이 지워져서 전체적인 재학습이 필요하였다. 더군다나, 학습의 완료시점 조차 예측할 수 없는 한계를 지니고 있었다. 따라서, 기존의 네트워크에서 초기치 설정 문제와 오차 수정에서 나타나는 어려움, 또 최적의 조건을 얻기 위한 Threshold의 임의적 설정에의 난제를 유발하는 Weight를 이용한 방식을 지양하고자 본 논문에서는 확률(Probability)이라는 개념을 도입하여 새로운 모델을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 여러 가지 문제점이 개선됨을 확인 할 수 있었다.
이광원,양대석,Tong Jin Chun,배경환,조원식,박현정 대한정형외과학회 2014 Clinics in Orthopedic Surgery Vol.6 No.3
Background: This study was designed to perform conventional ultrasonography, magnetic resonance arthrography (MRA) and arthrosonography exams after rotator cuff repair to compare the results of conventional ultrasonography and arthrosonography with those of MRA as the gold standard. Methods: We prospectively studied 42 consecutive patients (14 males, 28 females; average age, 59.4 years) who received arthroscopic rotator cuff repair due to full-thickness tears of the supraspinatus tendon from 2008 to 2010. The integrity assessment of the repaired rotator cuff was performed 6 months postoperatively using conventional ultrasonography, MRA, and arthrosonography. Results: The diagnostic accuracy of the conventional ultrasonography compared to MRA was 78.6% and the McNemar test results were 0.016 in full-thickness tear and 0.077 in partial-thickness tear. The diagnostic accuracy of arthrosonography compared to MRA was 92.9% and the McNemar test results were 0.998 in full-thickness tear and 0.875 in partial-thickness tear. Conclusions: It was found that the integrity assessment of the repaired rotator cuff by ultrasonography must be guarded against and that arthrosonography is an effective alternative method in the postoperative integrity assessment. Also, an arthrosonography seems to be a suitable modality to replace the conventional ultrasonography