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저자정보
김현태 (중앙대학교) 이창희 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,783 - 2,787 (5page)

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비지도 학습 기반의 시계열 이상치 탐지(Anomaly Detection)는 실제 이상치에 관한 정보를 얻는 것이 불가능하다는 전제하에 수행하는 도전적인 문제이다. 기존 모델들은 정상 데이터가 공통적으로 갖는 특성에 집중하여 학습하지만, 일부 극심한 형태의 이상치에 취약하거나 편향된 정상성 가정으로 인해 구별이 되어야 하는 시간적 패턴(Temporal Pattern)을 띄는 이상치를 놓치기 쉽다. 본 논문에서 제안하는 섭동(Perturbation) 학습 기반의 이상치 탐지 기법은 편향을 야기할 수 있는 정상데이터에 관한 가정을 배제하고, 알려지지 않은 이상치의 시간적 패턴 형태에 제약 받지 않는다. 또한, 시계열 데이터셋에 특화된 섭동을 적용함으로써 전체 타임스텝에 대한 이상 점수 획득이 가능한 형태로 개선하였다. 널리 알려진 벤치마크 데이터셋 실험을 통해 섭동 학습기반의 이상치 탐지 방법이 시계열 데이터셋에도 특화되어 적용 가능함을 보였다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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