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정혜영 연구실
한양대학교 수리데이터사이언스학과 정혜영 교수
Fuzzy Transform
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정혜영 연구실

한양대학교 수리데이터사이언스학과 정혜영 교수

정혜영 연구실은 수리데이터사이언스 기반에서 퍼지 논리와 퍼지 변환(Fuzzy Transform)을 활용하여 함수 근사, 퍼지 회귀, 퍼지 인지 지도 기반 시나리오 평가를 수행합니다. 특히 최소 절대 편차를 적용한 강건 퍼지 변환 설계로 이상치와 노이즈에 대한 복원 및 근사 성능을 개선하는 연구를 수행합니다. 또한 U-Net 영상 복원에서 블러 증강을 통한 안정성 검증, GAN 기반 데이터 증강과 적대 공격 조건 하 성능 평가로 모델 강건성을 분석합니다. 아울러 인공지능 기반 의사결정에서 불확실성 정량화와 설명가능성을 포함하는 융합 모델 연구를 병행합니다.

Fuzzy TransformFuzzy LogicLeast Absolute DeviationsFuzzy Cognitive MapUncertainty Quantification
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강건 퍼지 변환 기반 함수 근사 및 퍼지 회귀 분석 thumbnail
강건 퍼지 변환 기반 함수 근사 및 퍼지 회귀 분석
Robust Fuzzy Transform for Function Approximation and Fuzzy Regression
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퍼지 인지 지도 기반 정책 시나리오 평가 thumbnail
퍼지 인지 지도 기반 정책 시나리오 평가
Fuzzy Cognitive Map for Policy Scenario Evaluation
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강건성·안정성 중심의 딥러닝 데이터 증강과 불확실성 정량화
Deep Learning Data Augmentation for Robustness and Uncertainty Quantification
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 0
·
2026
Do geopolitical shocks move the primary market? Evidence from U.S. Treasury auction yields
Ki-Chan Lee, Jae-Gyu Song, Hye-Young Jung
IF 1.3 (2026)
Applied Economics Letters
https://doi.org/10.1080/13504851.2026.2621125
Treasury
Geopolitics
Cointegration
Western hemisphere
Primary (astronomy)
2
Article
|
인용수 0
·
2025
AdaBoost-based credit card Fraud data augmentation and adversarial learning analysis
Minseon Park, Sumin Lee, Seunghyeon Soh, Hye-Young Jung
IF 0.3 (2025)
Korean Journal of Applied Statistics
신용카드 사기 탐지는 금융시스템의 보안과 안정성을 보장하기 위한 핵심 기술이다. 그러나 실제 데이터에서 사기 거래의 비율이 극도로 낮아 심각한 클래스 불균형이 발생하며, 이는 모델 성능을 저하시킨다. SMOTE와 같은 전통적인 오버샘플링 기법은 이 문제를 해결하기 위해 사용되어 왔으나, 단순 선형 보간에 의존하기 때문에 데이터 다양성이 제한되고 적대적 공격에 취약해진다. 본 연구는 AdaBoost 모델에 GAN 기반 데이터 증강 기법들인 GAN, CGAN, WGAN, WCGAN을 적용하고, 거래량 조작, 가격 급등, 거래 왜곡, 추세 조작의 네 가지 적대적 공격 시나리오에서 탐지 성능을 평가한다. 실험 결과는 GAN 기반 증강이 전반적인 성능에서 SMOTE를 능가함을 보여준다. 특히 WCGAN은 가장 높은 F1-score를 달성하면서 정밀도-재현율 간 균형을 안정적으로 유지하여 뛰어난 강인성을 입증하였다. 반면 SMOTE로 학습된 모델은 모든 공격에서 성능 저하가 크게 나타났고, 특히 가격 급등과 거래 왜곡에서 더욱 두드러졌다. 이러한 결과는 GAN 기반 증강이 기존의 오버샘플링에 대한 보다 효과적인 대안임을 시사한다. 또한 적대적 조건에서 모델을 평가하는 것의 중요성을 강조한다. 주목할 만하게도 WCGAN과 WGAN은 강한 저항성과 전반적인 안정성을 보이며, 안전한 사기 탐지 시스템을 개발하는 데 실용적인 가치를 제공한다.
https://doi.org/10.5351/kjas.2025.38.5.651
Credit card
Adversarial system
Payment
Key (lock)
Data breach
Credit card fraud
3
Article
|
·
인용수 0
·
2024
Fuzzy $$\alpha $$-Cut Lasso for Handling Diverse Data Types in LR-Fuzzy Outcomes
Hyoshin Kim, Hye-Young Jung
IF 3.6 (2024)
International Journal of Fuzzy Systems
https://doi.org/10.1007/s40815-024-01825-w
Computational intelligence
Alpha (finance)
Fuzzy logic
Computer science
Artificial intelligence
Fuzzy classification
Machine learning
Mathematics
Data mining
Fuzzy set
최신 정부 과제
3
과제 전체보기
1
2022년 6월-2025년 2월
|198,217,000원
인공지능 기반 의사결정에서의 불확실성 정량화에 관한 연구
수집된 자료를 기반으로 인간과 유사한 의사결정을 내리도록 하기 위한 인공지능 시스템의 예측 정확도를 높이기 위해 블랙박스라고 불리는 복잡한 알고리즘이 탄생하게 되었고 이를 해결하기 위해 주로 컴퓨터 관련 분야에서 인공지능을 주도해왔음. 그러나 점차 인공지능의 정확도가 아무리 높아도 불확실성이 관리 되지 않는다면 실제 산업에 상용화하는 것은 어렵다는 의견이 ...
인공지능
불확실성
정량화
융합모델
모호함
앙상블 기법
설명가능성
2
주관|
2019년 6월-2022년 5월
|150,000,000원
의학 진단 및 생물 정보학 분야에서 불확실성 이론의 적용에 관한 연구
본 과제는 의학 진단과 생물 정보학에서 얻는 자료의 관계·속성·대상이 근본적으로 불확실함을 다루는 연구임. 퍼지 집합 이론, 거친 집합이론, 믿음(belief) 이론 등 불확실한 이론의 통합과 수학적 성질을 연구함. 연구목표는 불확실성 이론들을 통합한 수학적 토대와 통계적 방법론을 구축하고, 의료진단·생물 정보학 자료에 적용하는 알고리즘을 개발하는 데 있음. 연구내용은 퍼지, rough, belief를 자료로 변환, 의학 진단 모호성 구분, 질병진단 사례 수집 및 비교분석, 통합 모델 구현임. 기대효과는 불확실성의 다양한 종류를 반영한 정립된 이론·통계적 모형으로 생물학적 메커니즘 설명 및 진단·예측 성능 향상에 기여함.
퍼지 이론
거친 이론
믿음 이론
의학 진단
생물 정보학
3
주관|
2017년 3월-2019년 2월
|102,000,000원
정밀의학에서 퍼지집합이론의 사용 및 유용성에 관한 연구
본 연구는 정밀의료를 구현함에 있어서 자료에서 분석방법 및 진단에 이르는 모든 과정에 걸쳐 존재하게 되는 모호함을 기존의 집합론에 기반 한 사고가 아니라 인간의 자연스런 사고과정을 그대로 반영하게 해주는 퍼지집합이론에 근거하여 계량화하고 이를 바탕으로 기존의 분석방법들을 퍼지집합이론으로 확장하거나 기존의 모형과 퍼지집합이론을 결합한 새로운 모형을 구현하고자 한다. □ 정밀의료에서 사용하게 될 자료들의 퍼지화를 위해 퍼지집합에 대한 수학적 정의 고찰 정밀의료의 구현을 위해 사용하게 될 거의 대부분의 자료들은 경계가 명확하게 나누어지는 집합이론에 의해 설명될 수 있는 자료가 아니라 하나의 원소가 여러 집합에 동시에 소속되는 것을 허용하는 퍼지집합에 의해 표현되는 것이 훨씬 자연스럽다. 환자는 언어적인 표현으로 자신의 증상을 호소하게 되고 그 증상을 자연스러운 언어형태 그대로를 계량화하기 위해 퍼지집합이론이 창안되었다. 본 연구에서는 자료를 퍼지화하기 위해 필요한 수학적 정의에 대해 기존의 문헌들을 조사하여 새롭게 정립하고 필요한 새로운 정의 및 성질을 구현해보고자 한다. □ 퍼지집합이론의 의학에서의 응용사례 수집 및 연구 질병진단을 위한 분야에서 퍼지집합이론이 사용되어진 사례를 수집해보고 그것을 우리나라의 정밀의료시장에 적용가능하도록 연구해보고자 한다. 의학적 진단을 위해 수집되는 이미지, 수치, 그리고 유전적 정보들은 질병의 진단을 위해 분류가 이루어져야 하는데 이들 입력값 자체가 경계가 모호한 경우도 많고 몇가지 그룹으로 명확하게 구분하기 보다는 하나의 값이 여러 그룹에 동시에 소속정도를 갖도록 하는 이 더 자연스러운 경우도 많이 존재한다. 이러한 입력값의 특성에 맞게 의학적 진단 시스템을 갖춘 것이 퍼지 시스템이고 이를 적용한 실제 사례들을 수집하고 연구하는 것은 매우 중요하다고 본다. □ 퍼지집합이론에 기반한 정밀의료 분야 관련 방법론의 비교 분석 및 새로운 분석방법 개발 퍼지논리, 퍼지기계학습, 퍼지회귀분석 등 기존의 여러 의학관련 자료분석을 위한 모형들에 퍼지집합이론이 접목되어 연구되어져 왔다. 최근에는 질병과 관련된 유전자간 상호작용에도 퍼지집합이론을 접목한 연구가 진행되었고 기존의 방법에 비해 검정력이 향상됨을 확인한 바 있다. 그러나 아직까지 우리나라에서는 활발한 연구가 이루어지지 않았기에 기존의 연구방법들을 비교 분석하여 우리나라 의료시스템에 적용가능한 방법론을 개발하고자 한다. □ 퍼지집합이론에 기반하여 개발된 모형을 실제 데이터에 적용 이미 개발된 방법론 뿐 아니라 이번 연구를 통해 새롭게 개발된 모형을 실제 데이터에 적용하여 과거의 분석사례와 비교하고자 한다. 또한 이번 연구를 통해 퍼지집합이론이 실제 정밀의료구현에서 어떠한 역할을 할 수 있을지 그 유용성에 대한 면밀한 검토를 해보고자 한다.
퍼지집합이론
정밀의학
모호함
의학적 진단
언어적 표현
퍼지화