핵심 요약
현대자동차의 기술 블로그는 딥러닝 기반 이상 탐지의 핵심 개념과 연구 동향을 정리하며, 문제 정의와 주요 도전 과제, 그리고 기법 분류를 다룹니다.
구현 방법
- 딥러닝 기반 특성 추출: 사전 학습 모델의 합성곱층 활용, 비선형 특징 학습
- 정상성 표현 학습: 오토인코더, GAN AnoGAN, Self-supervised Classification
- 엔드 투 엔드 학습: Ranking Models와 End-to-end One-Class Classification, AnoGAN 계열
주요 결과
- Unknownness와 다양한 이상 유형의 문제 구조를 체계화
- 탐지 재현율, 고차원 데이터, 노이즈 대응 등 주요 도전 과제 제시
- 향후 Out-of-distribution 탐지 및 조기 이상 탐지 방향 제시
