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이 논문의 연구 히스토리 (3)
2023
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다변량 시계열 이상 탐지 과업에서 정답 값이 존재하는 데이터를 얻는 것은 매우 시간 집약적인 일이다. 따라서 최근 정답 값이 필요 없는 비지도 학습법(unsupervised learning)에 관한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 다변량 시계열 이상 탐지 과업에 특화된 주요 구조와 세부적인 특성에 대한 심화 있는 논의는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 비지도 학습 기반의 다변량 시계열 이상 탐지 모델과 특장점을 포괄적으로 분석하여 분류하였다. 전력 계통(power grid) 또는 Cyber Physical System(CPS)과 같은 현실 세계 데이터 집합에서 현실적인 이상 상황을 고려하여 학습을 진행하였고, 실험 결과를 바탕으로 각 모델의 정량적 성능을 비교 분석하였다. 성능 지표로는 정밀도(precision), 재현율(recall)과 F1 점수를 사용하여 성능을 측정하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 모델 설명
III. 성능 평가
IV. 결론 및 시사점
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
B. Schölkopf, J.C. Platt, J. Shawe-Taylor, A.J. Smola and R.C. Williamson. “Estimating the support of a high-dimensional distribution,” Neural computation, vol.13 no. 7, pp. 1443-1471, Jul. 2001.
K. Choi, J. Yi, C. Park and S. Yoon, “Deep learning for anomaly detection in time-Series data: review, analysis, and guidelines,” IEEE Access, vol. 9, pp. 120043-120065, Aug. 2021.
C. Zhang, D. Song, Y. Chen, X. Feng, C. Lumezanu, W. Cheng, J. Ni, B. Zong, H. Chen and N.V. Chawla, “A deep neural network for unsupervised anomaly detection and diagnosis in multivariate time series data,” Proceedings of the AAAI conference on artificia
X. Shi, Z.Chen, H.Wang, D.Y. Yeung, W.K. Wong and W.C. Woo, “Convolutional lstm network: a machine learning approach for precipitation nowcasting,” Advances in neural information processing systems, vol. 28, Dec. 2015.
J. Audibert, P. Michiardi,, F. Guyard, S. Marti and M.A. Zuluaga, “Usad: unsupervised anomaly detection on multivariate time series,” Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, pp. 3395-3404, Aug. 202
K. Choi, J. Yi, C. Park and S. Yoon, “Deep learning for anomaly detection in time-Series data: review, analysis, and guidelines,” IEEE Access, vol. 9, pp. 120043-120065, Aug. 2021.
C. Zhang, D. Song, Y. Chen, X. Feng, C. Lumezanu, W. Cheng, J. Ni, B. Zong, H. Chen and N.V. Chawla, “A deep neural network for unsupervised anomaly detection and diagnosis in multivariate time series data,” Proceedings of the AAAI conference on artificia
X. Shi, Z.Chen, H.Wang, D.Y. Yeung, W.K. Wong and W.C. Woo, “Convolutional lstm network: a machine learning approach for precipitation nowcasting,” Advances in neural information processing systems, vol. 28, Dec. 2015.
J. Audibert, P. Michiardi,, F. Guyard, S. Marti and M.A. Zuluaga, “Usad: unsupervised anomaly detection on multivariate time series,” Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, pp. 3395-3404, Aug. 202
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