다변량 시계열데이터 집단 상호간의 주성분 정보 비교를 통한 이상 예측

국문 초록 (Abstract)

모니터링 시스템에서 계측되는 다변량 시계열 데이터를 분석하여 시스템의 상태가 변화했는지를 탐지하는 현재까지의 방법은 각 변수별로 시계열 데이터의 특징을 단일 값으로 요약하고 요약된 변수 값을 분류모형에 입력하여 이상 유무를 추정하는 방식이었다. 그러나 이 방법은 시계열 데이터를 요약하는 과정에서 데이터의 구조적 특징이 손실되는 단점이 있다. 본 논문은 시계열 데이터를 모두 사용하는 이상탐지 방법을 제안한다. 템플릿 시계열 데이터 집단과 테스트 시계열 데이터 집단이 주어졌을 때 각 데이터 군을 주성분 분석을 통해서 주성분 공간내의 score 분포로 표현하고 두 분포의 특징(주성분간의 사이각, 고유값의 비율, score 평균값의 비율)을 비교해서 거리 척도로 표현하고 Hampel 값을 이용하여 이상 여부를 탐지한다. 세 종류의 다변량 시계열 데이터를 대상으로 실험을 한 결과 본 연구에서 제안한 방법은 우수한 이상탐지 성능을 보였다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 1. 서론
• 2. 주성분 분석과 거리척도
• 3. 이상 예측 모델과 경계값 선정
• 4. 실험
• 5. 결론 및 추후 연구방향
• 참고문헌