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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 267 - 275 (9page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2023.49.3.267
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With the recent advancement of smart factories in manufacturing processes, high-dimensional data is being collected in real-time from multiple sensors in production facilities. However, it is very difficult to detect anomalies that reflect both correlations and temporal dependency between high-dimensional variables. In this study, we propose Multivariate Time Series Anomaly Detection via Normalizing Flow (MADFlow), which can reflect both correlation between variables and temporal dependency. MADFlow consists of a temporal encoder to reflect temporal dependency and a flow module to learn the distribution of high-dimensional data and is trained in an end-to-end manner. Experimental results on multivariate time series data with similar characteristics to data generated in manufacturing processes show that MADFlow has significantly better anomaly detection performance than existing models. Therefore, we expect MADFlow to be able to efficiently detect anomalies in real-world manufacturing processes.
목차
1. 서론
2. 배경 지식 및 선행 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (20)
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Dinh, L., Sohl-Dickstein, J., and Bengio, S. (2016), Density estimation using real nvp arXiv preprint arXiv:1605.08803.
Germain, M., Gregor, K., Murray, I., and Larochelle, H. (2015), Made: Masked autoencoder for distribution estimation. In International Conference on Machine Learning, PMLR, 881-889.
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... and Bengio, Y. (2014), Generative adversarial nets, Advances in Neural Information Processing Systems, 27.
Graves, A. and Schmidhuber, J. (2005), Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures, Neural Networks, 18(5-6), 602-610.
Guo, Y., Liao, W., Wang, Q., Yu, L., Ji, T., and Li, P. (2018), Multidimensional time series anomaly detection: A gru-based gaussian mixture variational autoencoder approach. In Asian Conference on Machine Learning, PMLR, 97-112.
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Graves, A. and Schmidhuber, J. (2005), Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures, Neural Networks, 18(5-6), 602-610.
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