종단 간 합성곱 활성화 이상 분석을 통한 이상 탐지
이 논문에서는 이미지 및 표 형식 데이터 모두에 적용 가능한 효율적인 이상 탐지 방법인 종단 간 합성곱 활성화 이상 분석(E2E-CA3)을 제안하며, 합성곱 오토인코더와 합성곱 신경망을 활용하여 이상 패턴을 학습하고 탐지합니다.
특징 수준에서 픽셀 수준까지의 이상 탐지를 위한 일반 최적화 프레임워크, F2PAD
F2PAD는 산업용 이미지에서 정확한 픽셀 수준 이상 분할을 위해 다양한 특징 기반 방법을 향상시키는 새로운 최적화 프레임워크입니다.
SADDE: 신뢰할 수 있는 설명을 제공하는 준지도 학습 기반 이상 탐지 프레임워크
SADDE는 제한된 레이블 데이터 환경에서 이상 탐지 시스템의 정확도와 신뢰성을 향상시키기 위해 고안된 프레임워크로, 특히 글로벌 및 로컬 인터프리터를 활용하여 시스템의 예측 이면에 있는 이유를 분석하고 설명함으로써 사용자의 신뢰도를 높입니다.
스마트 시티 감시에서 주의 기반 이상 탐지를 위한 시간 세분성 방법, TeG
본 논문에서는 다양한 시간적 세분성에서 시공간적 특징을 결합하여 실시간 감시에서 이상 행동을 효과적으로 탐지하는 새로운 방법인 TeG(Temporal-Granularity Method)를 제안합니다.
컨베이어 벨트 운영에서의 저전력 MCU 기반 실시간 이상 탐지
이 연구는 TinyML 분류기를 사용하여 컨베이어 벨트 작동 사이클에서 이상을 실시간으로 감지하는 두 가지 새로운 패턴 인식 접근 방식을 제시하고, 저전력 마이크로컨트롤러에 배포하여 에너지 효율적인 실시간 이상 탐지를 가능하게 합니다.
SOWA: 향상된 이상 탐지를 위해 계층적 고정 윈도우 자기 주의를 시각-언어 모델에 적용
SOWA 프레임워크는 CLIP 모델에 계층적 고정 윈도우 자기 주의 메커니즘과 학습 가능한 프롬프트를 통합하여 다양한 규모와 맥락에서 이상 탐지 정확도를 향상시킵니다.
두 스트림 I3D 합성곱 신경망 기반 감시 비디오의 준지도 학습 이상 탐지
본 논문에서는 RGB 및 광학 흐름 특징을 모두 추출하는 2 스트림 I3D 합성곱 신경망을 사용하여 기존 방법보다 효과적으로 감시 비디오에서 이상을 탐지하는 준지도 학습 프레임워크를 제안합니다.
이웃 객체와의 비교를 통한 이상 탐지: Odd-One-Out
이 논문에서는 주어진 장면에서 다른 객체들과 비교하여 '이상해 보이는' 객체를 식별하는 데 중점을 둔 새로운 이상 탐지(AD) 문제를 제시하고, 이러한 맥락 의존적인 이상 탐지를 위해 새로운 벤치마크와 3D 객체 중심 표현을 사용하는 새로운 방법을 소개합니다.
오토인코더를 활용한 OKTA 로그 이상 탐지: 위치 기반 이상 탐지 성공 사례 및 향후 연구 방향
본 논문은 오토인코더를 활용하여 OKTA 로그에서 위치 기반 이상 탐지를 효과적으로 수행하는 방법을 제시하고, 이벤트 시간 및 요일 등 다른 특징 변수에 대한 추가 연구 필요성을 제기합니다.
확산 모델을 이용한 희소 뷰 CT의 이상 탐지 연구: 성공과 실패 사례 분석
본 논문에서는 희소 뷰 CT 재구성 작업을 위한 사전 분포를 학습한 확산 모델을 사용하여 이상 탐지를 수행하는 방법을 제안하고, 재구성 오류를 정의하는 다양한 방법과 조건부 샘플링이 이상 탐지에 미치는 영향을 분석합니다.
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