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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박노진 (단국대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제4호
발행연도
2023.7
수록면
649 - 657 (9page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.4.649

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시계열 속에 존재할지 모르는 비정상 데이터 혹은 이상치를 탐색하기 위해 오토인코더를 활용하는 방법을 사례를 통해 시도해 보았다. 오토인코더는 인공신경망의 일종으로 데이터에 존재하는 이상치를 발견하는 방법으로 성능이 검증되어 있다. 본 연구에서는 시계열 데이터 분석을 위해 오토인코더를 이용하는 기존의 방법을 빌려 쓰되 학습과 이상치 탐색을 시간축에서 연속적으로 수행하는 방법을 시도하여 보았다. 두 가지 예제 자료를 선택하여 분석을 시도하였고 시계열에 존재하는 예상 밖의 자료 혹은 구조적 변화가 일어나는 시점에 대한 정보를 얻을 수 있음을 확인하였다.
#비정상 데이터 #시계열 #오토인코더 #이상치 탐지 #인공 신경망 #Abnormal data #artificial neural network #autoencoder #outlier detection #time series

목차

요약
1. 서론
2. 방법론
3. 사례연구
4. 결론
References
Abstract

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