Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Shingling 기반 forest를 이용한 시계열 이상 패턴 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Pattern-Wise Outlier Detection of Time-series using Shingling-based Forest |
| 저자(Author) |
최예슬
이수민
김동일
Yeseul Choi
Soomin Lee
Dongil Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0470 ~ 0472 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
시계열 데이터의 이상치를 탐지하는 것은 여러 분야에서 중요한 문제로서 다뤄지고 있다. 기존의 forest 기반의 모델은 static data의 outlier 탐지에서 우수한 성능을 보여왔다. 하지만, 기존 forest 모델들의 이진 분할 방식을 시계열 데이터에 적용하기에는 어려움이 존재하였다. 본 논문에서는 forest 기반의 모델에 적합하도록 시계열 데이터에 shingling 기법을 적용하여 시계열 데이터의 이상치를 탐지하는 방법을 제안한다. 다양한 모델 간의 비교 실험을 통해 forest 기반의 모델이 pattern-wise outlier 탐지에 적합함을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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