연구 활동/이상 탐지 프레임워크 설계8 [이상치 탐지] 논문리뷰 - A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data (2) A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 본 포스팅은 비지도학습이며 이상치 탐색, 시계열이라는 세가지 키워드를 가진 논문이다. 앞으로 진행할 이상치 탐색에 있어서 필요한 논문이며 AAAI-19에서 발행된 논문이다. 3. Characterizing Status with Signature Matrices 이전 연구는 서로 다른 시계열 쌍 간의 상관관계가 시스템 상태를 특성화 하는데 중요하다고 제안. t-w에서 t까지의 다변량 시계열 세그먼트에서 서로 다른 시계열 쌍 간의 상호 상관을 나타내기 위해 두 시계열의 쌍 별 내적을 기반으로 n x n 시그니처 행렬 Mt를 .. 2022. 3. 5. [이상치 탐지] 논문리뷰 - A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data (1) A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 본 포스팅은 비지도학습이며 이상치 탐색, 시계열이라는 세가지 키워드를 가진 논문이다. 앞으로 진행할 이상치 탐색에 있어서 필요한 논문이며 AAAI-19에서 발행된 논문이다. 앞으로 3-4번에 걸쳐 포스팅될 예정이며, 마지막 포스팅에는 요약을 적을 예정이다. 0. Abstract 다변수 시계열 데이터는 발전소, 웨어러블 장치 등과 같은 다양한 실제 시스템에서 점점 더 많이 수집되고 있다. 다변수 시계열의 이상 감지 및 진단은 특정 시간 단계에서 비정상 상태를 식별하고 근본 원인을 찾아내는 것을 의미한다. 그러나 이러한 시스.. 2022. 2. 25. 이전 1 2 다음
