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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,541 - 1,545 (5page)
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Recently, time series data analysis has become an important area of research to understand real-world phenomena in various domains such as manufacturing, finance, business, healthcare, and cybersecurity. The importance of analyzing and detecting anomalies that can be found in time-series data is also increasing. This paper details two deep learning-based approaches to handle the task of time series anomaly detection, including the definition of time-series anomalies. Moreover, this paper highlights the challenges encountered when applying deep anomaly detection techniques for time series data.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Anomalies in time series data
Ⅲ. Approaches
Ⅳ. Challenges
Ⅴ. Conclusion
References
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