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데이터 균형화 알고리즘을 이용한 CNN 기반 피부질환 이미지 분류기의 성능 분석
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- Issue Date
- 2020-07
- Citation
- 전자공학회논문지, v.57, no.7, pp.76-82
- ISSN
- 2287-5026
- Publisher
- 대한전자공학회
- Language
- Korean
- Type
- Journal Article
- Abstract
- 본 연구에서는 클래스 불균형을 가진 피부질환 이미지 데이터셋을 딥러닝 모델을 이용하여 분류하는 문제에 있어서, 다수 클래스에 편향되지 않으면서, 희소 클래스의 분류 민감도를 높이기 위한 데이터 균형화 알고리즘을 딥러닝 학습에 적용하고 성능을 분석하였다. 이를 위해 불균형 데이터셋인 HAM10000에 데이터 균형화 알고리즘(ROS, SMOTE, ADASYN, BSMOTE, SVMSMOTE)을 적용하여 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 정확도, 민감도, 정밀도, F1 점수를 측정하여 분류 성능을 비교하고, 교차 검증(5-fold cross-validation)을 통해 그 효과를 분석하였다. 실험에 사용한 HAM100000 데이터셋은 7종 피부질환에 대해 총 10,015장의 피부경 이미지로 구성되며, 해상도는 600×450이다. 실험을 통해, 데이터 균형화 알고리즘 적용 후 피부질환 이미지 분류기의 민감도(3.1%∼6.6%), 정밀도(2.2%∼7.5%), F1 점수(2.7%∼6.6%)가 유의미하게 증가하였다(p<0.05). 이를 통해 데이터 균형화 알고리즘이 불균형 학습데이터의 분류 성능 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.
- KSP Keywords
- 5-fold cross-validation, Cross validation(CV)