다변량 시계열 이상 탐지 예측 모델
전력 설비나 산업 공정 같은 엔지니어링 시스템은 다양한 시간 스케일에서 이상 징후가 나타나는 다변량 시계열 데이터를 통해 모니터링됩니다. 기존 단일 입력 윈도우 기반 탐지기는 특정 스케일에만 맞춰져 있어, 짧은 변동부터 전체 운영 주기 동안 지속되는 편차까지 다양한 이상 징후를 효과적으로 감지하기 어렵습니다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 MAF-LSTM(Multi-scale LSTM forecasting with attention-based feature fusion)이라는 예측 기반 이상 탐지 프레임워크를 제안합니다.…