Abstract Handling imbalanced datasets in binary classification, especially in employment big data, is challenging. Traditional methods like oversampling and undersampling have limitations. This paper integrates TabNet and Generative Adversarial Networks (GANs) to address class imbalance. The generator creates synthetic samples for the minority class, and the discriminator, using TabNet, ensures authenticity. Evaluations on benchmark datasets show significant improvements in accuracy, precision, recall, and F1-score for the minority class, outperforming traditional methods. This integration offers a robust solution for imbalanced datasets in employment big data, leading to fairer and more effective predictive models.

The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.

사출성형공정은 열가소성 수지를 가열하여 유동상태로 만들어 금형의 공동부에 가압 주입한 후에 금형 내에서 냉각시키는 공정으로, 금형의 공동모양과 동일한 제품을 만드는 방법이다. 대량생산이 가능하고, 복잡한 모양이 가능한 공정으로, 수지온도, 금형온도, 사출속도, 압력 등 다양한 요소들이 제품의 품질에 영향을 미친다. 제조현장에서 수집되는 데이터는 양품과 관련된 데이터는 많은 반면, 불량품과 관련된 데이터는 적어서 데이터불균형이 심각하다. 이러한 데이터불균형을 효율적으로 해결하기 위하여 언더샘플링, 오버샘플링, 복합샘플링 등이 적용되고 있다. 본 연구에서는 랜덤오버샘플링(ROS), 소수 클래스 오버 샘플링(SMOTE), ADASTN 등의 소수클래스의 데이터를 다수클래스만큼 증폭시키는 오버샘플링 기법을 활용하고, 데이터마이닝 기법을 활용하여 품질예측을 하고자 한다.

Recently, not only traditional statistical techniques but also machine learning algorithms have been used to make more accurate bankruptcy predictions. But the insolvency rate of companies dealing with financial institutions is very low, resulting in a data imbalance problem. In particular, since data imbalance negatively affects the performance of artificial intelligence models, it is necessary to first perform the data imbalance process. In additional, as artificial intelligence algorithms are advanced for precise decision-making, regulatory pressure related to securing transparency of Artificial Intelligence models is gradually increasing, such as mandating the installation of explanation functions for Artificial Intelligence models. Therefore, this study aims to present guidelines for eXplainable Artificial Intelligence-based corporate bankruptcy prediction methodology applying SMOTE techniques and LIME algorithms to solve a data imbalance problem and model transparency problem in predicting corporate bankruptcy. The implications of this study are as follows. First, it was confirmed that SMOTE can effectively solve the data imbalance issue, a problem that can be easily overlooked in predicting corporate bankruptcy. Second, through the LIME algorithm, the basis for predicting bankruptcy of the machine learning model was visualized, and derive improvement priorities of financial variables that increase the possibility of bankruptcy of companies. Third, the scope of application of the algorithm in future research was expanded by confirming the possibility of using SMOTE and LIME through case application.

국내산 과일 및 과채류의 소비가 정체 내지는 감소하는 반면 수입과일의 소비는 지속적으로 증가하고 있는 상황에서, 본 연구는 소매단계에서 가구들의 계절별 주요 과일 및 과채류 수요를 분석하였다. 이 를 위해, 2010∼2017년 동안 농촌진흥청의 불균형 소비자 패널 자료를 이용하여 일반적인 준이상수요 체계(AIDS) 모형을 확장한 이차형 준이상수요체계(QUAIDS) 모형을 추정하여 계절별로 품목들의 가격 및 지출탄력성을 계측하였다. 분석 결과, 일반적으로 계절별, 품목별로 자체가격 탄력성과 교차가격 탄 력성의 절대값이 차이를 보였다. 봄철에는 사과와 완숙토마토, 오렌지와 바나나 등이, 여름철은 바나나 와 방울토마토, 사과, 참외와 완숙토마토 수박과 완숙토마토가, 가을철은 바나나와 방울토마토, 사과와 완숙토마토, 겨울에는 사과와 단감, 감귤과 완숙토마토, 포도, 오렌지 등이 강한 대체관계를 가지는 것 으로 분석되었다. 방울토마토는 가을과 겨울에, 포도는 봄과 겨울에 자체가격 탄력성이 매우 큰 것으로 나타난 반면, 방울토마토는 봄, 포도는 여름과 가을에 비탄력적인 것으로 분석되었다. 또한 여름철 제 철 품목인 수박, 복숭아, 포도는 자기가격탄력성이 비탄력적인 것으로 확인되었다.

정삼투와 압력지연삼투 공정에서 용매의 투과율은 용매와 막이 접촉하는 방식에 의존한다. 각각의 공정에서 막의 활성층이 고농도 용매와 접촉하는 경우를 압력지연삼투 방식이라 하고, 고농도 용매가 막의 다공성 지지하층과 직면해 있는 경우를 정삼투 방식이라고 한다. 압력지연삼투 방식과 정삼투 방식은 각각 희석형 그리고 농축형의 내부농도 분극 현상을 유발하는데, 동일한 조작 조건에서 정삼투 방식보다 압력지연삼투 방식이 높은 투과율을 나타내는 현상이 실험적으로 관측되었다. 본고에서는 정삼투방식과 압력지연삼투 방식에서 발생하는 본질적인 투과율 불균형을 수학적 귀류법을 이용하여 증명하고, 물리적인 원인을 규명한다.

철골보통중심가새골조의 수직불균형력에 대한 설계 요구사항이 KBC2009에서 처음으로 도입하였고, 이를 통하여 설계지진에서의 인명안전성능이라는 목표내진성능을 만족하도록 유도하고 있다. 그러나 수직 불균형력의 영향이 ASCE7-10에서 암시적으로 제시하는 최대고려지진에서의 구조물 붕괴방지성능에 미치는 영향에 대한 연구는 매우 제한적으로 이루어지고 있어 KBC2009를 따라 설계된 철골보통중심가새골조의 붕괴성능을 조사할 필요가 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 역V형 철골보통중심가새골조의 최대고려지진에서의 붕괴양상을 조사하였다. 두 가지 지반조건과 세 가지 다른 수직불균형력 조건을 해석변수로 하여 총 6개의 5층 규모의 철골보통중심가새골조 표본건물을 설계하였다. 비선형 정적해석과 비선형 동적해석을 통하여 표본건물들의 내진성능과 붕괴양상을 조사하였다. 해석결과를 통해 수직 불균형력은 철골보통중심가새골조의 내진성능에 지대한 영향을 미쳤고, 바람직한 붕괴양상과 붕괴방지성능을 달성하기 위하여 불균형력에 대한 적절한 고려가 필요한 것으로 나타났다.

목적 및 배경 : 일상 생활 중 양안 안위의 불균형 상태를 정위(균형상태)로 유지하여야 하는 부담으로 근성 안정피로를 가져오므로 적정한 프리즘(prism)처방으로 안정피로의 부담을 덜어 ‘보다 편한’안경을 만다는데 사위 처방의 목적이 있다[1]. 또한, 처방은 굴절력 보정, 렌즈가 입, 시기능훈련, 프리즘 처방, 수술 및 약물 처방등을 단독 또는 복수적으로 하게 된다[2]. 국 내 실정상 안경사가 갖는 양안시 이상에 대한 처방은 수술이나 약물 처방이 아닌 방법으로 시 기능 훈련, 굴절력 보정, 프리즘 처방 등이 이루어지고 있다. 본 연구는 이러한 사위와 폭주 조절의 연관성이 이처럼 밀접한 관계를 갖고 있는데, 프리즘 처방으로 사위교정을 한 후 폭주,조절은 어떠한 형태로 변화하는지를 파악하여 사위교정의 보 다 나은 적절한 처방을 유도하고자 함이 목적이다. 방법 : 연구대상은 안질환, 약시나 사시등의 안병력 및 눈과 관련 될 수 있는 전신질환이 없고 시력에 영향을 줄 수 있는 약물을 투여하지 않고 있으며, 안위이상으로 프리즘 처방을 받아 교 정 안경을 장용한 자를 대상으로 하였다. 또한, 연령에 따라 조절력을 감안하여 조절력이 강한 유년층이나 조절력의 감퇴를 보이는 노년층을 제외한 10~30세 미만을 대상으로 본 연구를 시 도 하였다. 연구방법은 안경원을 내방하여 수직프리즘 처방이 필요한 장용자에게 프리즘 처방 전의 양안시와 처방후의 양안시 변화를 비교 분석하였다. 결과 및 고찰 : 1) 프리즘 처방 횟수 총 18명의 인원으로 1회 프리즘 처방 9명, 2회 프리즘 처방이 된 인원 9명으로 이루어져 있 다. 2) 프리즘 처방 값 변화 2회 프리즘 처방이 된 장용자 중에서 프리즘량이 변화한 사람은 9명중에서 4명에 속한다. 이 중에 증가한 그룹이 2명, 감소된 그룹이 2명이었다. 3) 프리즘 교정 1회 ○ 폭주근점, 조절근점 변화 값 폭주량의 변화는 거의 없게 나타났으며, 단안 좌,우 조절력은 소폭 변화하였다. ○ NRA, PRA, Fused C.C 변화 값 조절래그(Fuse C.C)값과 NRA에 대한 변화는 거의 없었지만 PRA에 대한 값은 소폭 변화하였 다. 4) 프리즘 교정 2회 ○ 프리즘, 폭주근점,조절근점 변화 값 프리즘량과 폭주량의 변화는 거의 없게 나타났으며, 단안 좌,우 조절력은 소폭 변화하였다. ○ NRA, PRA, Fuse C.C 변화 조절래그(Fuse C.C)값과 NRA에 대한 변화는 거의 없었지만 PRA에 대한 값은 소폭 변화하였 다. 이와 같이 그래프와 표에서 나타났듯이 프리즘교정을 1회 처방 하였을 때와 2회 처방하였을 때 양안시에 변화에는 조절근점과 PRA(실성상대조절)이 적은 양으로 변화하였다. 조절력이 변 화한 이유에는 프리즘 교정을 하였던 평균 나이가 17.111세인데, 가장 근업을 많이 하는 시기 로 과도한 학업으로 인한 일시적 조절력 감소 된 것으로 사료된다. 결론 : 수직 프리즘교정으로 인한 폭주 및 조절에 대한 변화는 거의 없는 것으로 사료된다. 참고문헌 1. 성풍주: 안경광학, 6판, 서울, 대학서림, pp. 238-247, 2008. 2. Scheiman M. and Wick B,. "Clinical management of binocular vision", 2nd Ed., Lippincott Williams and Wilkins. Philadelphia. USA, pp. 98-118, 392-424(2002).

In recent years China has experienced two forms of extreme macroeconomic imbalance: an expenditure imbalance in the sense of very high investment and very low consumption, giving rise to rapid capital accumulation; and an imbalance between expenditure and production, producing external imbalance, i.e. a huge surplus on the current account of the balance of payments. This paper explores the current state of the external imbalance in China, and reviews the factors underlying the pre-2008 rising and the post-2008 drop in China’s current account surplus. The paper says that China’s current account surplus must be modest in recent years. However, despite the fact that China’s recent current account is likely to stay below its precrisis range, it is too early to conclude that “rebalancing” has been truly achieved in China. Certainly, the policy thrust of the 12th Five Year Plan is very much focused on raising household income, boosting consumption, and facilitating an expansion of the service sector. In the coming years, if these ongoing structural reforms are implemented, China does have the potential to hand-off from an investment-driven to a consumption-driven decline in its external imbalance.

안근 불균형으로 인한 양안시 이상의 대표적 변수인 사위와 안근 불균형과 관련된 양안시 이상의 다른 변수간의 상호관계를 분석， 조사하여 임상에서 외사위가 있는 사 람의 진단 및 처치의 우선순위를 결정하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 안근불균형과 관련된 6가지 변수를 얻기 위하여 사위검사와 융합력 검사， 주시시차 검사를 실시하였으며 피검사자는 18명의 양안시 이상 증상을 느끼는 증상 집단과 23 명의 양안시 이상 증상을 느끼지 못하는 비 증상 집단으로 분류하였고， 증상 집단과 비 증상 집단， 그리고 전체집단으로 검사결과를 비교하였다. 본 연구에 의하여 사위 에 미치는 변수들의 상대적인 영향력의 크기는 전체집단과 증상 집단에서는 Sheard’s criterion > Percival' s criterion > Y -intercept > X -intercept > Slope of F.D.C. 의 순으로 나타났고， 비 증상 집 단에 서 는 Sheard’s criterion > Percival’s criterion > Y -intercept > Slope of F.D.C. > X -intercept의 순으로 나타났다. 결과적으로 검사자가 임상에서 외사위가 있는 사람을 처치할 때 쉐어드기준 (Sheard’s criterion) 이 우선적으로 고려되어야 할 변수로 판단되며， 종합적인 진단 및 처치를 위해서는 주시시차 각 (Y -intercept) 이 부가적으로 고려되어야 할 변수로 판단 되었다.

This study presents the new dispatching rules of job shop scheduling with unbalanced machine workloads to decrease mean flow time and mean tardiness. The proposed dispatching rules consider the information related to work remaining, modified job due dates, modified operation due dates and machine workload. The performance of the new dispatching rules is compared and analyzed with the existing rules through the computer simulation at different levels of workload imbalanced. The results can be useful to the researchers and practitioners of job shop scheduling with unbalanced machine workloads.

This study presents the new dispatching rules of job shop scheduling with unbalanced machine workloads to decrease mean flow time and mean tardiness. The proposed dispatching rules consider the information related to work remaining, modified job due dates, modified operation due dates and machine workload. The performance of the new dispatching rules is compared and analyzed with the existing rules through the computer simulation at different levels of workload imbalanced. The results can be useful to the researchers and practitioners of job shop scheduling with unbalanced machine workloads.

Purpose: Yin-Yan(陰陽) is often seen with the mean of ascending and descending force in the Sasang Constitutional Medicine. In the PI(脾) and Shen(腎), oppositive interacting forces existe and causes the change that ascending and descending of Yin-Yan(陰陽). The purpose of this study is understand the mean of Pi-Yan(脾陽), Pi-Yin(脾陰), Shen-Yan(腎陽), Shen-Yin(腎陰) and their inter action in the pathology of Soyangin(少陽人) and Soumin(少陰人). Method: It was depended on the sentence that recorded in the Dongyi-Soose-Bowon(東醫壽世保元) Result: The following results have been obtained 1. The origen of Soumin's outer disease is ascending obstruction of Shen-Yan(腎陽), caused by deficiency of Pi-Yan(脾陽) 2. The origen of Soumin's interior disease is being cold of Shen-Yin(腎陰), caused by deficiency of Pi-Yin(脾陰) 3. The origen of Soyangin's outer disease is descending obstruction of Pi-Yin(脾陰), caused by deficiency of Shen-Yin(腎陰) 4. The origen of Soyangin's interior disease is being heat of Pi-Yan(脾陽), caused by deficiency of Shen-Yan(腎陽)