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본 논문은 다변량 시계열 데이터의 시계열 특성과 변수 간 관련성을 학습하여 이상을 탐지할 수 있는 인공신경망의 구성 및 알고리즘(T2IAE)에 관하여 설명한다.
T2IAE는 일정 윈도우 사이즈 내에 존재하는 다변량 데이터를 시계열 데이터의 시간에 따른 변화와 변수 간의 ...
This paper introduces an time-series to image transformed adversarial autoencoder, T2IAE, that can detect anomalies by learning the relevance multivariate time series.
T2IAE consists of two autoencoders, one is trained to minimize the reconstructed error and the other is trained to maximize the...
저자 | 강지영 |
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학위수여기관 | 연세대학교 공학대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 컴퓨터공학전공 |
지도교수 | 박상현 |
발행연도 | 2023 |
총페이지 | v, 39장 |
키워드 | 시계열 데이터 다변량 시계열 데이터 이상탐지 오토인코더 MTF 시계열 이미지 변환 적대적 학습 time series multivariable time series anomaly detection autoencoder GAF RP time series to image adversarial learning |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16627781&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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