지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제6호
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 296 - 301 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.6.296
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
이상치 탐지는 비정상 데이터를 탐지하는 작업으로 데이터 마이닝의 주요 분야 중 하나이다. 최근 전문가 피드백에 의해 소수의 이상치 데이터에 대한 라벨이 이용 가능해지면서 준지도 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 준지도 이상치 탐지 연구들은 라벨을 지닌 데이터를 잘 활용하는 데에만 집중하고 라벨이 없는 데이터는 단순히 정상으로 간주하는 접근법을 사용한다. 라벨이 없는 데이터에 일부 이상치 데이터가 포함되어 있다는 점을 고려하였을 때, 이와 같은 접근법은 준지도 이상치 탐지의 성능을 저해할 수 있다. 본 연구에서는 준지도 이상치 탐지를 위한 통계적 임계값 기반의 슈도 라벨링 방법을 제안한다. 구체적으로, 이 방법은 정밀도와 재현율의 trade-off 관계를 고려하여 4-시그마 기반의 임계값 설정 방법을 제안한다. 인조, 실제 이상치 탐지 벤치마크 데이터 셋을 활용한 실험에서 제안된 방법론이 기존 이상치 탐지 알고리즘의 성능을 0.33%-85.23% 개선함을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 준지도 이상치 탐지를 위한 통계적 임계값 기반 슈도 라벨링
4. 비교 실험
5. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Mahoney. M. V., “Networktraffic anomaly detection based on packet bytes,” In Proc. ACM Symposium on Apllied Computing, pp. 346-350, 2003.
Pang, G. Shen, C. and van den Hengel, A., “Deep anomaly detection withdeviation networks,” In Proc. ACM SIGKDD, pp. 353-362, 2019.
Ruff, L., Vandermeulen, R. A., Gornitz, N., Binder, A., Muller, E., Muller, K. R. and Kloft, M., “Deep Semi-Supervised Anomaly Detection,” In Proc. ICLR, 2020.
Kreiegel, H. P., Kroger, P., Schubert, E. and Zimek, A., “Interpreting and unifyingoutlier scores,” In Proc. SIAM, pp. 13-14, 2011.
Bache, K. and Lichman, M., “UCI Machine Learning Repository,” Irvine, CA: University of California. School of Information and Computer Scienece, 2013.
Pang, G. Shen, C. and van den Hengel, A., “Deep anomaly detection withdeviation networks,” In Proc. ACM SIGKDD, pp. 353-362, 2019.
Ruff, L., Vandermeulen, R. A., Gornitz, N., Binder, A., Muller, E., Muller, K. R. and Kloft, M., “Deep Semi-Supervised Anomaly Detection,” In Proc. ICLR, 2020.
Kreiegel, H. P., Kroger, P., Schubert, E. and Zimek, A., “Interpreting and unifyingoutlier scores,” In Proc. SIAM, pp. 13-14, 2011.
Bache, K. and Lichman, M., “UCI Machine Learning Repository,” Irvine, CA: University of California. School of Information and Computer Scienece, 2013.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
준지도 이상치 탐지를 위한 통계적 임계값 기반의 슈도 라벨링
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .06
-
메타 의사 라벨을 이용한 오토인코더 기반 이상 탐지 성능 향상 기법
한국전자거래학회지
2023 .05
-
비디오에서 라벨 데이터를 통해 의사 라벨 보정하는 물체 검출 기반 준지도 학습 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2024 .12
-
변형 Pseudo labeling 방식을 활용한 준지도 학습 개선 연구
Proceedings of KIIT Conference
2022 .12
-
F-guessed 방식과 준지도 학습을 이용한 화재 데이터 생성 및 인식률 개선 연구
한국정보기술학회논문지
2022 .12
-
준지도 노드 분류 위한 의사 라벨 분포 학습
한국정보과학회 학술발표논문집
2023 .06
-
Unlabeled 데이터의 의사 라벨을 활용한 약지도 의미론적 이미지 분할
한국지능시스템학회 논문지
2022 .08
-
RT-PLAN : 강화학습을 활용한 부분적으로 라벨이 된 시계열 데이터 이상 탐지
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2023 .11
-
준지도학습을 이용한 오토인코더 기반 이상 탐지 알고리즘의 성능 향상
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
준지도 학습 기반 객체 탐지 모델에서 데이터셋 변화에 따른 성능 변화
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2022 .11
-
빅데이터를 이용한 네트워크 이상탐지
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2017 .08
-
준지도 학습 모델을 사용한 차량 내부 네트워크에서의 이상 징후 탐지
한국산학기술학회 논문지
2023 .02
-
머신러닝 기술을 이용한 사이버위협 대응 방안에 관한 연구
한국산학기술학회 논문지
2023 .10
-
라벨 노이즈 환경에서 확률분포 예측 성능 향상 방법
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2021 .05
-
메타 특성을 이용한 네트워크 데이터 이상탐지기법 성능 개선
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .06
-
t-SNE를 이용한 설비 데이터 자동 라벨링 방법
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2023 .05
-
봉강 표면검사 시스템을 위한 라벨데이터 비율에 따른 준지도학습 결함 분류기 성능 분석
대한기계학회 춘추학술대회
2022 .11
-
음식 탐지 및 분류 시스템을 위한 미학습 데이터 탐지
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
세미감독형 학습 기법을 사용한 소프트웨어 결함 예측
한국인터넷방송통신학회 논문지
2019 .01
-
비정형 데이터의 라벨링 방법에 따른 객체탐지 정확도의 비교
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2023 .10
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0