Browse

Adversarial Dictionary Learning for Anomaly Detection
이상치 탐지를 위한 적대적 사전 학습 알고리즘

Cited 0 time in Web of Science Cited 0 time in Scopus
Authors
백종혁
Advisor
박종우
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Sparse RepresentationDictionary LearningSemi-Supervised LearningAnomaly Detection희소 표현사전 학습준지도학습이상치 탐지
Description
학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계공학부, 2020. 8. 박종우.
Abstract
In this thesis, we propose a semi-supervised dictionary learning algorithm that learns representations of only non-outlier data. The presence of outliers in a dataset is a major drawback for dictionary learning, resulting in less than desirable performance in real-world applications. Our adversarial dictionary learning (ADL) algorithm exploits a supervision dataset composed of known outliers. The algorithm penalizes the dictionary expressing the known outliers well. Penalizing the known outliers makes dictionary learning robust to the outliers present in the dataset. The proposed method can handle highly corrupted dataset which cannot be effectively dealt with using conventional robust dictionary learning algorithms. We empirically show the usefulness of our algorithm with extensive experiments on anomaly detection, using both synthetic univariate time-series data and multivariate point data.
본 논문에서는 이상치가 아닌 데이터의 희소 표현만을 학습하는 준지도 사전 학습 알고리즘을 제안한다. 데이터셋에 섞여 있는 이상치는 사전 학습의 주요한 문제로, 실제 문제에 적용 시 바람직하지 않은 성능을 초래한다. 본 연구에서 제안하는 적대적 사전 학습(ADL) 알고리즘은 이상치 데이터로 구성된 감독 데이터셋을 학습에 이용한다. 우리의 알고리즘은 주어진 이상치 데이터를 잘 표현하는 사전에 페널티를 주고, 이것은 사전이 학습 데이터셋에 섞여 있는 이상치에 강건하게 학습되도록 한다. 제안된 방법은 기존의 사전 학습 방법들과 비교해 이상치의 비중이 높은 데이터셋에서도 효과적으로 사전을 학습해 낸다. 이 연구에서는 인공적인 단변량 시계열 데이터와 다변량 점 데이터에 대한 이상치 탐지 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 경험적으로 검증한다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/169132

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000162048
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Mechanical Aerospace Engineering (기계항공공학부)Theses (Master's Degree_기계항공공학부)
  • mendeley

Items in S-Space are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse