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영어

This study aims to solve the problem of class imbalance in numerical data by using a deep learning-based Variational AutoEncoder and to improve the performance of the learning model by augmenting the learning data. We propose 'D-VAE' to artificially increase the number of records for a given table data. The main features of the proposed technique go through discretization and feature selection in the preprocessing process to optimize the data. In the discretization process, K-means are applied and grouped, and then converted into one-hot vectors by one-hot encoding technique. Subsequently, for memory efficiency, sample data are generated with Variational AutoEncoder using only features that help predict with RFECV among feature selection techniques. To verify the performance of the proposed model, we demonstrate its validity by conducting experiments by data augmentation ratio.

한국어

본 연구는 딥러닝 기반 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 활용하여 수치형 학습데이터 내 클래스 불균형 문제를 해결하고, 학습데이터를 증강하여 학습모델의 성능을 향상시키고자 한다. 우리는 주어진 테이블 데이터에 대하여 인위적으로 레코드 개수를 늘리기 위해 ‘D-VAE’을 제안한다. 제안 기법은 최적의 데이터 증강을 지원하기 위해 우선 이산화와 특징선택을 수반한 전처리 과정을 수행한다. 이산화 과정에서 k-means 클러스터링을 적용하여 그룹화한 후, 주어진 데이터가 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 기법으로 원-핫 벡터(one-hot vector)로 변환한다. 이후, 특징 선택 기법 중 RFECV 기법을 활용하여 예측에 도움이 되는 변수를 가려내고, 이에 대해서만 변분 오토인코더를 활용하 여 새로운 학습데이터를 생성한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 4가지 유형의 실험 데이터를 활용하여 데이터 증강 비율별로 그 유효성을 입증한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 데이터 이산화(Data Discretization)
2. 클러스터링(Clustering)
3. 특징선택(Feature Selection)
4. 샘플링 기법
5. 생성모델(Generative Model)
Ⅲ. 제안 기법
1. 자동 증강(Data Augmentation) 기법
2. 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)
3. D-VAE 개요
4. D-VAE 학습 과정
5. D-VAE 이산화 학습 예시
Ⅳ. 실험 및 결과
1. 실험 개요 및 데이터
2. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 정주은 [ Ju-Eun Jeong | 준회원, 서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학과 ]
• 김한준 [ Han-Joon Kim | 정회원, 서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부 교수 ] 교신저자
• 전종훈 [ Jong-Hoon Chun | 정회원, 명지대학교 융합소프트웨어학부 교수 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380