시계열 이상 탐지(TSAD)
기술 트렌드와 미래 전망
시계열 이상 탐지(TSAD)는 산업 IoT, 금융 사기, 의료 모니터링, 클라우드 시스템 등 현대 데이터 생태계의 핵심적인 역할을 수행하며, 2024~2025년 딥러닝 기반 방법론의 급속한 발전을 맞이하고 있습니다.
Self-supervised learning, Generative models, 그리고 Foundation model의 결합은 단순한 탐지를 넘어 "제로샷(Zero-shot)"과 "범용성(General-purpose)"이라는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.
Self-Supervised Learning (SSL) 기반 탐지
레이블이 부족한 시계열 데이터에 SSL을 적용하여 표현 학습을 강화합니다. 재구성 또는 대조 학습으로 이상 점수를 산출하며, 2025년 기준 이상 탐지의 표준으로 등극했습니다. 특히 다변량 시계열의 복잡한 시간적 관계 포착 능력이 매우 뛰어납니다.
생성 모델(Generative) 패러다임
VAE, GAN, Diffusion 등 생성 모델 기반 접근법이 주류로 부상했습니다. Adaptive bottleneck과 같은 혁신을 통해 정상/이상 패턴 분류 능력이 극대화되었습니다.
Zero-Shot & Foundation Models
재학습 없이 다중 도메인 사전 학습을 통한 제로샷 탐지가 가능해졌습니다. 특히 Kolmogorov-Arnold Network(KAN)와 같은 해석 가능한 구조가 도입되어 산업 현장의 실용성과 신뢰도를 동시에 높였습니다.
AutoML & Model Selection
'단일 최적 모델의 부재'를 인정하고, 메타 학습과 앙상블을 통해 최적의 모델을 자동 선택하는 방식이 주목받고 있습니다. 이는 실전 성능을 획기적으로 향상시키는 전략입니다.
Streaming & Online TSAD
고차원 다변량 데이터와 스트리밍 환경에서의 실시간 탐지에 집중합니다. 그래프 어텐션과 트랜스포머 기술이 산업 제어 시스템(IoT, CPS)의 핵심이 됩니다.
Benchmark & Challenges
라벨 오류와 지표 의존성 문제를 해결하기 위해 TSB-AD와 같은 종합 벤치마크가 등장하며 공정한 비교 연구를 촉진하고 있습니다.
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