XAI를 사용한 이상 탐지 결과의 위 양성 감소

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한글제목(Korean Title)	XAI를 사용한 이상 탐지 결과의 위 양성 감소
영문제목(English Title)	False positive reduction in anomaly detection using XAI
저자(Author)	손준혁 우승제 백형구 황병우 최승진 Junhyeok Son Seungje Woo Hyounggoo Paek Byoungwoo Hwang Seungjin Choi
원문수록처(Citation)	VOL 49 NO. 01 PP. 0609 ~ 0611 (2022. 06)
한글내용 (Korean Abstract)	비지도 학습 기반의 이상 탐지 모델의 가장 큰 문제점은 실제 정상인 데이터를 이상으로 판단하는 위양성 비율이 높다는 점인데, 학습되지 않은 패턴에 대해서는 실제로 정상(음성) 패턴일지라도 이상(양성)으로 판단하는 모델의 특성 때문에 발생하게 된다. 본 연구에서는 위 문제를 해결하기 위해 비지도 학습기반의 이상 탐지 모델에 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반의 기계학습 분류기를 사용하여 이상 탐지 모델이 양성으로 판단한 결과에서 위 양성과 참 양성을 분류하여 위 양성을 필터링하는 것으로 비지도 학습 기반의 이상 탐지 모델 결과의 위 양성 비율을 감소시킨다.
영문내용 (English Abstract)
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