전술 한 특징 에 따른 학습 데이터 에 대한 오버 샘플링 방법 에 있 어서 , 상기 ( b ) 단계 는 , SMOTE ( ( Synthetic Minority Over - sampling Technique ) 을 이용 하 여 잠재 변수 공간 의 소수 범주 의 각 샘플 에 대하 여 사전 설정 된 개수 ( k ) 의 최 근접 이웃 을 합성 하 여 새로운 샘플 들 을 생성 하 여 , 소수 범주 의 샘플 들 에 대하 여 오버 샘플링 하 는 것 이 바람직 하 며 ,