Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.11a
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  • Pages.1208-1210
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Detection of outliers in pet sensor data through DASVDD

DASVDD 모형을 통한 반려동물 센서 데이터 이상치 탐지

  • JeongHyeon Park (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
  • JunHyeok Go (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
  • SiUng Kim (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
  • Nammee Moon (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University)
  • 박정현 (호서대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 고준혁 (호서대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김시웅 (호서대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 문남미 (호서대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2023.11.02
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Abstract

이상치는 주로 저빈도로 발생하기 때문에, 이상치 탐지 분야에서는 정상 데이터만을 이용한 비지도 기반 학습 모델을 사용하는 방법들이 제안되었다. 따라서, 본 논문에서는 반려동물 센서 데이터를 이용해 비지도 기반 모델인 DASVDD을 활용하여 이상치를 탐지한다. 하지만 데이터셋에 이상치가 존재하지 않아 반려동물이 고빈도로 보여주는 A행동군(서다, 앉다, 엎드리다, 눕다, 걷다), 저빈도로 보여주는 B행동군(킁킁대다, 먹다)으로 분리하여 학습을 진행한다. 모델의 성능은 ROC-AUC을 기준으로 79.05%의 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF- 2021R1A2C2011966).