Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.05a
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  • Pages.428-430
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Feasibility Study on Clustering for Effective Anomaly Detection

효과적인 이상 진단을 위한 클러스터링의 타당성 연구

  • Lee, HyunYong (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) ;
  • Kim, Nac-Woo (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) ;
  • Lee, Jun-Gi (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) ;
  • Lee, Byung-Tak (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI))
  • Published : 2020.05.29
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Abstract

이상 진단은 주어진 데이터의 정상 유무를 진단하는 방법으로써 다양한 분야에 걸쳐 요구되는 기능이다. 이상 진단은 대상 환경에서 발생하는 데이터의 특성 등에 따라 다양한 방법으로 구현이 될 수 있는데, 본 연구에서는 정상 데이터가 다수의 클래스로 구분될 수 있는 상황에서의 이상 진단을 효과적으로 할 수 있는 방법에 대해서 다루고자 한다. 특히, 실험을 통해 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 처리하는 경우와 그렇지 않은 경우의 비교를 통해서, 정상 데이터를 유사한 데이터들끼리 구분하여 이상 진단을 진행하는 방법의 타당성을 검증한다.

Keywords