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Post-Conference

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한국정보처리학회 2018 춘계학술발표대회

  • 일시 : 2018년 5월 11일(금) ~ 12일(토)
  • 장소 : 건국대학교

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논문분야 사물인터넷 구분 구두
논문제목 IoT 네트워크에서 다중 스케일 PCA를 사용한 트렌드 적응형 이상 탐지
저자 Thien-Binh Dang, Manh-Hung Tran, Duc-Tai Le, Hyunseung Choo 논문파일 Download

A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.

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