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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이주연 (숙명여자대학교) 이기용 (숙명여자대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제26권 제1호
발행연도
2021.2
수록면
127 - 140 (14page)

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최근 센서 측정 데이터, 구매이력 등과 같이 시간 정보를 포함하는 시퀀스(sequence) 데이터가 다양한 응용에서 발생되고 있다. 주어진 시퀀스들 중 다른 시퀀스들과 매우 상이한 이상(anomalous) 시퀀스를 탐지하는 기법들은 지금까지 많이 연구되어왔으나 이들 대부분은 주로 시퀀스 내 원소들의 순서만을 고려하여 이상 시퀀스를 찾는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 원소들의 순서와 원소들 간의 시간 간격 모두를 고려하는 새로운 이상 시퀀스 탐지 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델을 사용한다. 이 모델은 시퀀스를 해당 시퀀스 내 원소들의 순서와 시간 간격 모두를 효과적으로 학습할 수 있는 형태로 변환하는 층을 추가로 가진다. 제안방법은 확장된 LSTM 오토인코더 모델로 주어진 시퀀스들의 특징을 학습한 뒤, 해당 모델이 잘 복원하지 못하는 시퀀스를 이상 시퀀스로 탐지한다. 본 논문에서는 정상 시퀀스와 이상 시퀀스를 혼합한 가상 데이터를 사용하여 제안 방법이 전통적인 LSTM 오토인코더만을 사용하는 방법과 비교하여 100%에 가까운 정확도를 나타냄을 보인다.
#시퀀스 #이상치 탐색 #LSTM 오토인코더 #Sequence #Anomaly Detection #LSTM Autoencoder

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 사전 지식 및 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Boniol, P. / 2020 / Series2Graph : graph-based subsequence anomaly detection for time series / Proc. VLDB Endow 13(2):1821~1834 google schola Cai, S. / 2020 / UWFP-Outlier : an efficient frequent-pattern-based outlier detection method for uncertain weighted data streams / Applied Intelligence 50:3451~3470 google schola Cao, L. / 2019 / Efficient discovery of sequence outlier patterns / Proc. VLDB Endow :920~932 google schola Chalapathy, R. / Deep learning for anomaly detection: A survey google schola Chen, Z. / 2018 / Autoencoder-based network anomaly detection / ireless Telecommunications Symposium :1~5 google schola

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