자기구성지도 기반 방법을 이용한 이상 탐지

이형주; 조성준

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이형주 조성준

저널정보: 한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2005년 춘계학술대회논문집

발행연도: 2005.5

수록면: 591 - 598 (8page)

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2005

자기구성지도 기반 방법을 이용한 이상 탐지

이형주 , 조성준 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2005.05 학술대회자료

자기구성지도 기반 방법을 이용한 이상 탐지

이형주 , 조성준 한국경영과학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

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Novelty detection involves identifying novel patterns. They are not usually available during training. Even if they are, the data quantity imbalance leads to a low classification accuracy when a supervised learning scheme is employed. Thus, an unsupervised learning scheme is often employed ignoring those few novel patterns. In this paper, we propose two ways to make use of the few available novel patterns. First, a scheme to determine local thresholds for the Self Organizing Map boundary is proposed. Second, a modification of the Learning Vector Quantization learning rule is proposed so that allows one to keep code book vectors as far from novel patterns as possible. Experimental results are quite promlsmg.

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조성준

소속기관 서울대학교

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논문수 182 이용수 19,302

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