KCI등재
프레임 레벨 비디오 이상탐지를 위한 단일 클래스 적대학습 방법 = One-class Adversarial Learning Method for Frame-level Video Anomaly Detection
저자
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
362-366(5쪽)
KCI 피인용횟수
0
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제공처
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이상탐지분야에서는 이상치의 수가 매우 적어 지도학습 방법을 이용하면 데이터 불균형 및 새로운 이상치 탐지에 문제가 발생한다. 따라서 비지도 방식의 단일 클래스 분류기는 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단일 클래스 적대방법을 통해 정상데이터만의 분포를 따르는 잠재공간을 학습하여 이상치를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 이것은 인코더, 디코더 및 분류기의 3가지 모듈로 이루어진다. 인코더와 디코더는 입력데이터를 압축하여 잠재공간에 전사하고 전사된 데이터를 복원하는 오토인코더 구조를 가진다. 분류기는 전사된 데이터를 입력받아 왜곡된 정상 데이터인지 기존 정상 데이터인지 판단하도록 학습된다. 인코더는 왜곡된 정상 데이터가 전사된 값도 분류기를 통해 기존으로 분류되도록 적대학습하며 정상 데이터에 대한 분포를 정교하게 학습한다. 우리의 모델은 이상탐지분야에서 많이 사용되는 Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST)와 University of California San Diego (UCSD) Pedestrian (Ped) 2 데이터를 사용하여 각각 Area Under the Curve (AUC) 0.91 및 0.72의 탐지 성능을 보여준다.
더보기In the video anomaly detection field, the number of outlier data is very small, which leads to problems of data imbalance and inability to detect unseen outliers. Thus, an unsupervised one-class classifier can be effectively used in anomaly detection. In this paper, to resolve this problem, we propose a model that can detect abnormal data by learning latent space along the distribution of normal data through one-class adversarial learning. It comprises three modules: an encoder, a decoder, and a classifier. The encoder and decoder have an autoencoder structure that compresses the input data to be transferred to the latent space and restores them to the original. The classifier is trained to determine if the standard or distorted normal data are transferred by inputting the transferred data. The encoder learns the distribution of the normal data more precisely by training it with the classifier in adversarial learning so that the distorted normal data is also classified as the standard normal data by the classifier.
Our proposed model shows the detection performance of area under the ROC curve 0.91 and 0.72 using the MNIST and the UCSD Ped2 datasets, well-known benchmark datasets in anomaly detection.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | KCI등재 |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |
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