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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
원다영 (숙명여자대학교) 김수희 (숙명여자대학교) 이기용 (숙명여자대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제28권 제2호
발행연도
2023.5
수록면
37 - 51 (15page)
DOI
10.7838/jsebs.2023.28.2.037

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

메타 의사 라벨을 이용한 오토인코더 기반 이상 탐지 성능 향상 기법
원다영 ,  김수희 ,  이기용 한국전자거래학회지 2023.05 학술저널
Meta Pseudo Label을 활용한 오토인코더 기반 이상 탐지 분류기 성능 향상 기법
원다영 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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이상 탐지(anomaly detection)는 대다수 데이터의 패턴에서 크게 벗어나는 데이터를 탐지하는 것이다. 오토인코더는 이상 탐지에 사용되는 대표적인 모델로서, 정상 데이터의 특징을 먼저 학습한 후 이 특징에 크게 벗어나는 데이터를 이상 데이터로 판별한다. 오토인코더가 정상 데이터의 특징을 학습하기 위해서는 정상이라고 라벨링(labeling)된 다량의 데이터가 필요하다. 하지만 라벨링된 다량의 데이터를 확보하는 것은 일반적으로 쉽지 않은 일이다. 이를 위해 본 논문은 메타 의사 라벨(meta pseudo label) 기법을 이용하여, 라벨링되지 않은 데이터까지 오토인코더의 학습에 활용하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 라벨링되지 않은 데이터에서 정상으로 예측되는 데이터를 선별하여 이를 추가로 오토인코더의 학습에 사용한다. 그로 인해 제안 기법은 라벨링된 데이터가 많지 않은 환경에서도 라벨링되지 않은 데이터를 활용하여 이상 탐지의 성능을 향상시킬 수 있다. 두 개의 실제 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안 기법은 기존 이상 탐지 기법에 비해 이상 데이터를 더욱 정확히 탐지함을 확인하였다.
#이상 탐지 #오토인코더 #메타 의사 라벨 #준지도 학습 #Anomaly Detection #Autoencoder #Meta Pseudo Label #Semi-Supervised Learning

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 오토인코더 훈련 기법
4. 성능 평가
5. 결론
References

참고문헌 (0)

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심기천 ,  김강석 디지털콘텐츠학회논문지 2023 .08

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