초록
요약이상치 탐지(Outlier detection)는 데이터 마이닝에서 중요한 문제이며, 다양한 연구 분야에서 다뤄지고 있다. 이는 소량의 변칙 데이터를 탐지하는 데 유용하다. 본 논문에서는 각 개별 데이터 포인트가 주성분 방향의 변동에 미치는 영향(즉, 포함 여부에 따른 영향)을 분석하기 위해 "하나 제외하기(Leave One Out)" 방법을 활용한다. 이러한 아이디어를 기반으로, 이상치(또는 비정상적인 관측치)의 영향을 강조하기 위한 과잉 표본화 주성분 분석(over-sampling principal component analysis) 기반의 이상치 탐지 방법을 제안한다. 이상치 후보를 식별하는 것 외에도, 새로운 데이터가 도착할 때 실시간으로 이상 현상을 탐지할 수 있도록 실시간 이상 탐지 기법을 설계하였다. 더불어, 실시간 탐지 요구사항을 충족시키고 효율적인 계산을 위해 주성분 방향의 신속한 갱신 방법을 연구하였다. 수치 실험 결과, 제안된 방법이 계산 시간 측면에서 효과적이며 이상치 탐지 성능도 우수함을 확인하였다.