데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 다변량 시계열 데이터 보정기법 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning-based Multivariate Time Series Data Correction Method |
| 저자(Author) |
정한석
김한준
Hanseok Jeong
Han-joon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 39 NO. 02 PP. 0047 ~ 0062 (2023. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 딥러닝 기반 이상탐지 모델과 변수들 간의 관계를 고려하는 예측모델을 이용하여 다변량 시계열 데이터의 품질을 개선하는 보정기법을 제안한다. 다변량 시계열 데이터는 시간적 특성뿐만 아니라 변수들 간의 관계가 동시에 고려되어야 한다. 이러한 특성을 고려하기 위해 본 논문에서는 모델 학습 과정에서 변수들 간의 학습을 위해 상관계수 행렬을 학습하는 Attention 기반 LSTM 예측모델을 제안하고, 이 모델을 이용하여 다변량 시계열 데이터 보정을 수행한다. 먼저 기존 연구인 LSTM 기반 VAE-GAN 이상탐지 모델을 이용하여 데이터 내에 존재하는 이상값을 탐지하고, 본 논문에서 제안하는 예측모델로 이상으로 탐지된 해당 윈도우를 예측한다. 그 다음, 예측된 윈도우를 정상 윈도우를 잘 생성하도록 학습된 이상탐지 모델의 생성자에 전달하여 재생성한 윈도우로 이상 윈도우를 대체함으로써 보정을 수행한다. |
영문내용
(English Abstract) |
This paper proposes a correction method to improve the quality of multivariate time series data by using a deep learning-based anomaly detection model and a prediction model that considers the relationship between variables. Multivariate time series data should be considered not only for its temporal characteristics but also for the relationships between variables. In order to consider these characteristics, this paper proposes an attention-based LSTM prediction model that trains a correlation matrix to consider the relationship between variables in the model training process, and uses this model to correct multivariate time series data. First, we detect anomalies in the data using an existing study, the LSTM-based VAE-GAN anomaly detection model, and predict the corresponding windows that are detected as anomalies with the prediction model proposed in this paper. Then, we forward the predicted windows to the generator of the anomaly detection model, which is trained to generate normal-like windows, and perform the correction by replacing the abnormal windows with the generated windows. |
| 키워드(Keyword) |
딥러닝
다변량 시계열 데이터
데이터 보정
데이터 품질
이상탐지
GAN
Deep Learning
Multivariate Time-Series Data
Data Correction
Data Quality
Anomaly Detection
GAN
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