KCI등재
SCOPUS
점진적 중심 갱신을 이용한 deep support vector data description 기반의 온라인 비정상 탐지 알고리즘 = Online anomaly detection algorithm based on deep support vector data description using incremental centroid update
저자
이기배 ; 고건혁 ; 이종현 ; Lee, Kibae ; Ko, Guhn Hyeok ; Lee, Chong Hyun
발행기관
학술지명
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발행연도
2022
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
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학술저널
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199-209(11쪽)
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Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.
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