[카드] 모아데이타, 이상탐지 알고리즘 연구결과 논문 게재

지난해 칭화대 연구팀 'InterFusion' 알고리즘보다 우수한 성능

[프라임경제] 이상 탐지 기술 기반 인공지능 전문기업 모아데이타(288980)는 자사의 AI Lab에서 연구한 '다변량 시계열 데이터에 대한 비지도 학습 기반의 이상탐지 알고리즘'에 대한 연구결과를 학술지 'Applied Sciences'에 게재했다고 28일 밝혔다. 

회사에 따르면 본 논문의 제목은 'MST-VAE: Multi-Scale Temporal Variational Autoencoder for Anomaly Detection in Multivariate Time Series' 로 다변량 시계열 데이터에 대한 비지도 학습 기반의 이상탐지 알고리즘에 대한 연구결과다. 이는 2021년 중국 칭화대 Dan Pei 교수의 연구팀에서 발표한 'InterFusion' 이라는 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다. 

이종훈 AI Lab 연구소장은 "이번에 발표한 MST-VAE 모델은 이상탐지 서비스에 큰 모멘텀이 될 것"이라며 "특히 다양한 형태의 시계열 데이터를 다루고 있기에 적용분야가 ICT 산업분야에 국한되는 것이 아닌, 디지털 헬스케어, 스마트 팩토리 등 다양한 산업분야에서도 활용할 수 있어 그 기대가 크다"고 말했다.