이미지 이상 탐지를 위한 모델 독립적 사후 설명 방법

Q: 이 논문에서 정의한 설명 가능성이란 무엇인가?

설명 가능성이란 모델이 특정 이미지를 이상으로 판단한 이유를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 해석하고 시각화하는 과정을 의미한다. 이는 모델이 주목한 이미지 내 영역이나 시각적 특징이 정상과 어떻게 다른지를 명시적으로 제시함으로써, 사용자가 이상 판단 결과를 신뢰하고 검증할 수 있도록 한다.

Q: 모델 독립적 대리 설명자는 이미지 이상 탐지 모델의 설명 가능성을 어떻게 확보하는가?

연구 결과, 모델 독립적 대리 설명자는 기존 이상 탐지 모델이 이상으로 분류한 쿼리 이미지와 정상 이미지를 활용하여 CNN을 학습시킨다. 이진 교차 엔트로피, 등변 정규화, 주의 확장 손실을 결합한 목적 함수로 학습하며, Grad-CAM을 통해 이상 판단에 기여한 픽셀 영역을 명확히 시각화하여 설명 가능성을 제공한다.

소유림; 강석호

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 소유림 (성균관대학교) 강석호 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 1,024 - 1,026 (3page)

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비지도 이상 탐지(Unsupervised Anomaly Detection)는 정상 데이터만을 사용하여 학습한 모델이 새로운 데이터의 이상 여부를 판단하는 과제이다. 최근 이미지 비지도 이상 탐지 분야에서는 뛰어난 탐지 성능을 보이는 모델들이 제안되었지만, 모델의 판단 근거에 대한 설명이 어려워 사용자 신뢰도를 얻기 어렵다는 한계를 지닌다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 독립적(Mo ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093745468

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