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문제 정의
- 그러나 CCTV 비디오에서의 이상의 원인은 다양한 요소와 시계열 분석에 따른 정보로 이루어져 있기 때문에 시간 정보를 유지하면서 다양한 특징 값을 사용한 모델을 설계할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 이상 탐지를 위해 C3D 모델에 광학 흐름을 결합한 앙상블 모델을 제안하고자 한다. 이는 기존 연구의 시간 흐름에 따른 정보 축소 문제를 보완하고, 다양한 특징 값을 이용하여 이상을 탐지하는 모델이다.
- 기존의 이상 탐지 연구들은 데이터세트의 한계로 규칙기반 학습을 사용하는 경우가 많았으나, 빅 데이터로 이상 탐지를 위한 데이터세트가 생성되고, 딥러닝 기술의 발전으로 이상 탐지를 위한 딥러닝 기반의 여러 방법론이 제안되고 있다[2]. 본 논문에서는 효과적인 이상 탐지를 위해 C3D(Convolutional 3D) 모델에 광학 흐름(Optical Flow)을 결합한 새로운 딥러닝 기반의 이상 탐지 방법론을 제안한다.
- 본 연구에서는 C3D 모델에 광학 흐름을 결합하여 효율적으로 이상을 탐지할 수 있는 앙상블 모델을 구성하였다. 실험 결과 행동값만을 사용한 모델보다 높은 75.
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