# Anomaly Detection
[논문리뷰 | Anomaly] Graph-based Anomaly Detection and Description: A Survey (2014) Summary
Graph-based Anomaly Detection and Description: A Survey (2014) 논문 리뷰입니다 :)
[Survey]_Self-Supervised Anomaly Detection : A Survey and Outlook
이 논문에서는 self-supervised anomaly detection에 대한 전반적인 리뷰와 현 방법론들에 대한 비교를 포괄적으로 진행하였습니다.
[DL] LSTM & Yolo를 활용한 절도 이상행동 탐지
1. 문제 정의 model : LSTM(Long Short-Term Memory) & YOLOv5 CCTV 절도 이상탐지를 위해 LSTM( Long Short-Term Memory) 기획한 이유는 다음과 같습니다. 1. 보안 및 안전 강화 : 범죄 예방과 안전 보안
[ML] 센서 장비를 활용한 이상 탐지
문제 정의 장비 고장 발생하면 전체 공정이 중지가 되어 손해가 발생한다. 고장이 나기 전 사전 이상징후를 포착하고 점검을 통해 고장이 발생하여 미치는 손실을 줄이고자 한다. 진행 데이터 확인 장비의 이상징후를 포착하기 위해 장비의 특정 위치의 충돌 센서 4개(S1~S
[논문리뷰 | Anomaly] Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks for Multivariate Time Series (2019) Summary
Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks for Multivariate Time Series (2019) 논문 리뷰입니다 :)
[논문리뷰 | Anomaly] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery (2017) Summary
Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery (2017) 논문 리뷰입니다 :)
[Anomaly Detection] Isolation Forest
5주차 - (7) Anomaly Detection_Isolation Forest 정리입니다 :)
LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection
시계열 데이터 이상 탐지를 위한 LSTM 네트워크 기반 Encoder-Decoder 구조(EncDec-AD)에 대한 논문입니다.
[Anomaly Detection] Distance-based
4주차 - (5) Anomaly Detection_Distance-based 정리입니다 :)
[Anomaly Detection] Local Outlier Factor (LOF)
3주차 - (4) Anomaly Detection: Local Outlier Factor (LOF) 정리입니다 :)
[Anomaly Detection] Parzen Window Density Estimation
3주차 - (3) Anomaly Detection: Parzen Window Density Estimation 정리입니다 :)
[Review and Implementation]LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection
정상 데이터를 input으로 입력하여 encoder에서 차원 축소, decoder에서 다시 복원 하는 과정을 거쳐 output이 나온다.인풋과 아웃풋의 차이를 최소화 하도록 학습한다.(MSE 사용)Teacher Forcing 기법 사용initial 값은 0 벡터를 넣음
[Anomaly Detection] Gaussian Density Edstimation
2주차 - (2) Anomaly Detection: (Mixture of) Gaussian Density Estimation 정리입니다 :)
[논문 리뷰] Outlier Impact Characterization for Time Series Data (AAAI,2021)
💜 AAAI 2021 논문 리뷰 💜
Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey
다양한 딥러닝 기반 이상 탐지 기술을 조사하고 정리한 논문입니다.
LSTM 오토인코더를 이용한 이상 탐지의 임계치 결정 방법
정상 데이터와 이상 데이터의 복원 오차를 사용하여 임계치를 계산하는 방법을 제안한 논문입니다.
머신러닝 기반 사용후핵연료 안전정보 이상치 탐지 : XGBoost와 OCSVM을 이용한 성능 비교
XGBoost를 사용한 이상 탐지 방법을 제안한 논문입니다.
[Paper Review] Anomaly Detection for IoT Time-Series Data: A Survey
Anomaly Detection은 데이터 내의 예기치 않은 관측치 또는 시퀀스의 식별을 포함하며 현재 사용되는 기법들은 대부분 개별 도메인 지식에 지배적이라고 할 수밖에 없다. 이에 Internet of Things(이하 IOT라 지칭)는 sensor, actuator
[시계열] Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft (SRCNN)
했던 말 또 하지 말고 요점만 간단히