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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 691 - 708 (18page)
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머신러닝과 딥러닝의 기술이 보편화되면서 산업제어시스템의 이상(비정상) 탐지 연구에도 적용이 되기 시작하였다. 국내에서는 산업제어시스템의 이상 탐지를 위한 인공지능 연구를 활성화시키기 위하여 HAI 데이터셋을 개발하여 공개하였고, 산업제어시스템 보안위협 탐지 AI 경진대회를 시행하고 있다. 이상 탐지 연구들은 대개 기존의 딥러닝 학습 알고리즘을 변형하거나 다른 알고리즘과 함께 적용하는 앙상블 학습 모델의 방법을 통해 향상된 성능의 학습 모델을 만드는 연구가 대부분 이었다. 본 연구에서는 학습 모델과 데이터 전처리(pre-processing)의 개선을 통한 방법이 아니라, 비정상 데이터를 탐지하여 라벨링 한 결과를 보정하는 후처리(post-processing) 방법으로 이상 탐지의 성능을 개선시키는 연구를 진행하였고, 그 결과 기존 모델의 이상 탐지 성능 대비 약 10% 이상의 향상된 결과를 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 데이터 후처리 보정을 통한 성능 개선
IV. 성능 개선 검증
V. 결론
References
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Shalyga, Dmitry, Pavel Filonov, and Andrey Lavrentyev. "Anomaly detection for water treatment system based on neural network with automatic architecture optimization." arXiv preprint arXiv:1807.07282 (2018).
Xu, Jiehui, et al. "Anomaly transformer: Time series anomaly detection with association discrepancy." arXiv preprint arXiv:2110.02642 (2021).
Blázquez-García, Ane, et al. "A review on outlier/anomaly detection in time series data." ACM Computing Surveys (CSUR) 54.3 (2021): 1-33.
Braei, Mohammad, and Sebastian Wagner. "Anomaly detection in univariate time-series: A survey on the state-of-the-art." arXiv preprint arXiv:2004.00433 (2020).
Filonov, Pavel, Andrey Lavrentyev, and Artem Vorontsov. "Multivariate industrial time series with cyber-attack simulation: Fault detection using an lstm-based predictive data model." arXiv preprint arXiv:1612. 06676 (2016).
Braei, Mohammad, and Sebastian Wagner. "Anomaly detection in univariate time-series: A survey on the state-of-the-art." arXiv preprint arXiv:2004.00433 (2020).
Filonov, Pavel, Andrey Lavrentyev, and Artem Vorontsov. "Multivariate industrial time series with cyber-attack simulation: Fault detection using an lstm-based predictive data model." arXiv preprint arXiv:1612. 06676 (2016).
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