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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1 - 22 (22page)
- DOI
- 10.7838/jsebs.2023.28.4.001
이용수
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본 연구에서는 데이터 품질 향상을 목표로, 혼합형 데이터에 대한 균형잡힌 증강을 위한 BAMT-GAN(Balanced Augmentation for Mixed Tabular GAN)이라는 새로운 데이터 증강 기법을 제안한다. BAMT-GAN은 생성 모델, 클러스터링, 오버샘플링 기법을 결합하여 데이터 불균형 문제를 해결하며, 이를 통해 데이터의 다양성을 증가시키고 결과적으로 생성된 예측 모델의 정확도를 향상시킨다. 이 기법은 유사한 특성을 가진 데이터를 클러스터링하고, CNN 기반 GAN 모델을 이용해 새로운 데이터를 생성하는 과정을 포함한다. 다양한 분류 알고리즘을 통합하여 정확한 예측값을 도출하고, 층화 추출법을 이용해 균형 잡힌 데이터셋을 최종적으로 구성한다. 제안 기법은 의료, 마케팅, 금융, 환경 도메인에서 생성된 다양한 데이터셋을 활용하여 실험을 수행하였으며, 이를 통해 BAMT-GAN이 기존 데이터 증강 기법에 비해 데이터 불균형을 효과적으로 해결하고, 예측모델의 성능을 상당히 향상시킴을 확인하였다. 즉 BAMT-GAN을 활용한 데이터 증강 작업은 고신뢰도 예측모델을 구축하는데 필요한 고품질 학습데이터를 생성할 수 있게 한다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 관련 연구
4. 제안 기법
5. 실험
6. 결론
References
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