2013년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
불균형 데이터 처리를 위한 과표본화 기반 앙상블 학습 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Oversampling-Based Ensemble Learning Methods for Imbalanced Data |
| 저자(Author) |
김경민
장하영
박정완
황성택
장병탁
Kyung-Min Kim
Ha-young Jang
Jeongwan Park
Seongtaek Hwang
Byoung-Tak Zhang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 40 NO. 02 PP. 0686 ~ 0688 (2013. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
필기체 낱글자 인식을 위해서 사용되는 데이터는 대개 다수의 사용자들로부터 수집된 자연어 문장들을 이용하기 때문에 해당 언어의 언어적 특성에 따라서 낱글자의 종류별 개수 차이가 매우 큰 특징이있다. 일반적인 기계학습 문제에서 학습데이터의 불균형 문제는 성능을 저하시키는 중요한 요인으로 작용하지만, 필기체 인식에서는 데이터 자체의 높은 분산과 비슷한 모양의 낱글자 등이 성능 저하의 주요인이라 생각하기 때문에 이를 크게 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위한 과표본화 기반의 앙상블 학습 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 데이터의 불균형 문제를 고려하지 않은 방법보다 전체적으로 향상된 성능을 보일 뿐만 아니라 데이터의 개수가 부족한 낱글자들의 분류성능에 있어서도 향상된 결과를 보여주었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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