
본 연구는 실시간 데이터 스트림에서 이상치를 탐지하기 위한 SigNova라는 새로운 반지도 학습 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 시그니처 변환을 사용하여 관측 시퀀스에서 요약 통계량을 추출하고, 이를 바탕으로 이상치 점수를 계산하여 전파 간섭(RFI)을 탐지한다. 또한 세그멘테이션 알고리즘을 통해 RFI가 발생한 구간을 정확하게 localize할 수 있다.


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실시간 천문 데이터에서 특이점 탐지를 위한 시그니처 기반 프레임워크


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본 연구는 실시간 데이터 스트림에서 이상치를 탐지하기 위한 SigNova라는 새로운 반지도 학습 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 천문 관측 데이터에서 전파 간섭(RFI)을 효과적으로 탐지할 수 있으며, 다양한 유형의 RFI를 정확하게 식별하고 위치를 특정할 수 있다.
