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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 421 - 432 (12page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2021.47.5.421
이용수
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Anomaly detection in time series is essential because it can detect outlying patterns such as a breakdown in machines and fraudulent customers. Among many anomaly detection domains, detecting abnormal patterns in energy consumption is used to detect technical breakdown in factories, general buildings, or energy theft in households. To overcome the limitations of previous studies, this paper suggests WaDGAN-AD, which combines generative adversarial network (GAN) and Long Short-Term Memory (LSTM) and applies two structural improvements. WaDGAN-AD has stacked discriminator LSTM layers to more precisely learn feature representations of time series data. Also, it has different numbers of hidden units in each hidden layer of LSTM to consider multiple cycles appearing in a single time-series data. Experimental results based on synthetic datasets and real datasets show that WaDGAN-AD can better detect abnormal energy consumption than benchmark methods.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
Angelos, E. W. S., Saavedra, O. R., Cortés, O. A. C., and de Souza, A. N. (2011), Detection and Identification of Abnormalities in Customer Consumptions in Power Distribution Systems, IEEE Transactions on Power Delivery, 26(4), 2436-2442.
Audibert, J., Michiardi, P., Guyard, F., Marti, S., and Zuluaga, M. A. (2020), USAD: UnSupervised Anomaly Detection on Multivariate Time Series, In Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 3395-3404.
Bashar, M. A. and Nayak, R. (2020). TAnoGAN: Time Series Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks. In 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 1778-1785.
Bynum, J. D., Claridge, D. E., and Curtin, J. M. (2012), Development and Testing of an Automated Building Commissioning Analysis Tool (ABCAT), Energy and Buildings, 55, 607-617.
Chandola, V., Banerjee, A., and Kumar, V. (2009), Anomaly Detection: A Survey, ACM Computing Surveys, 41(3), 1-58.
Audibert, J., Michiardi, P., Guyard, F., Marti, S., and Zuluaga, M. A. (2020), USAD: UnSupervised Anomaly Detection on Multivariate Time Series, In Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 3395-3404.
Bashar, M. A. and Nayak, R. (2020). TAnoGAN: Time Series Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks. In 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 1778-1785.
Bynum, J. D., Claridge, D. E., and Curtin, J. M. (2012), Development and Testing of an Automated Building Commissioning Analysis Tool (ABCAT), Energy and Buildings, 55, 607-617.
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