초록 ▼

개시된 기술은 시계열 데이터의 이상 구간 탐지 방법 및 장치에 관한 것으로, 처리장치가 인공신경망 모델을 이용하여 시계열 데이터의 각 시점에 대한 지역 이상 점수(Local Anomaly Score)를 계산하는 단계; 처리장치가 상기 시계열 데이터를 복수개의 구간으로 등분하고 각 구간 별로 임계값을 초과하는 이상 점수가 존재하는지 확인하여 순차 의사 라벨값(Sequential Pseudo Label)을 생성하는 단계; 및 상기 처리장치가 상기 지역 이상 점수와 상기 순차 의사 라벨값을 기반으로 상기 시계열 데이터의 이상 구간의 시작

개시된 기술은 시계열 데이터의 이상 구간 탐지 방법 및 장치에 관한 것으로, 처리장치가 인공신경망 모델을 이용하여 시계열 데이터의 각 시점에 대한 지역 이상 점수(Local Anomaly Score)를 계산하는 단계; 처리장치가 상기 시계열 데이터를 복수개의 구간으로 등분하고 각 구간 별로 임계값을 초과하는 이상 점수가 존재하는지 확인하여 순차 의사 라벨값(Sequential Pseudo Label)을 생성하는 단계; 및 상기 처리장치가 상기 지역 이상 점수와 상기 순차 의사 라벨값을 기반으로 상기 시계열 데이터의 이상 구간의 시작 시점과 종료 시점을 판단하는 단계;를 포함한다.

대표청구항 ▼

처리장치가 인공신경망 모델을 이용하여 시계열 데이터의 각 시점에 대한 지역 이상 점수(Local Anomaly Score)를 계산하는 단계;처리장치가 상기 시계열 데이터를 복수개의 구간으로 등분하고 각 구간 별로 임계값을 초과하는 이상 점수가 존재하는지 확인하여 순차 의사 라벨값(Sequential Pseudo Label)을 생성하는 단계; 및상기 처리장치가 상기 지역 이상 점수와 상기 순차 의사 라벨값을 기반으로 상기 시계열 데이터의 이상 구간의 시작 시점과 종료 시점을 판단하는 단계;를 포함하는 시계열 데이터의 이상 구간 탐지

처리장치가 인공신경망 모델을 이용하여 시계열 데이터의 각 시점에 대한 지역 이상 점수(Local Anomaly Score)를 계산하는 단계;처리장치가 상기 시계열 데이터를 복수개의 구간으로 등분하고 각 구간 별로 임계값을 초과하는 이상 점수가 존재하는지 확인하여 순차 의사 라벨값(Sequential Pseudo Label)을 생성하는 단계; 및상기 처리장치가 상기 지역 이상 점수와 상기 순차 의사 라벨값을 기반으로 상기 시계열 데이터의 이상 구간의 시작 시점과 종료 시점을 판단하는 단계;를 포함하는 시계열 데이터의 이상 구간 탐지 방법.