요약실시예는, 단말의 적어도 하나의 프로세서가 실행하는 이상치 탐지 애플리케이션이 딥러닝을 기반으로 시계열 이상치를 탐지하는 방법으로서, 시간적 주의 게이트 네트워크(Temporal -Attention Gate Network) 학습을 수행하는 단계; 및 상기 학습된 시간적 주의 게이트 네트워크 기반 시계열 이상치 탐지를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 시간적 주의 게이트 네트워크 학습을 수행하는 단계는, 특정 시점의 시계열 데이터를 서로 다른 복수의 시계열 패턴으로 분해하는 시간축 필터(Temporal Filter) 학습을 수행하는 단계와, 상기 시간축 필터를 통해 분해된 복수의 시계열 패턴과 상기 특정 시점 대비 선행 시점의 은닉상태 간 상관관계를 학습하는 시간적 주의 게이트(Temporal Attention Gate) 학습을 수행하는 단계를 포함하는 딥러닝 기반 시계열 이상치 탐지 방법을 제공할 수 있다.
대표 청구항단말의 적어도 하나의 프로세서가 실행하는 이상치 탐지 애플리케이션이 딥러닝을 기반으로 시계열 이상치를 탐지하는 방법으로서, 시간적 주의 게이트 네트워크(Temporal -Attention Gate Network) 학습을 수행하는 단계; 및 상기 학습된 시간적 주의 게이트 네트워크 기반 시계열 이상치 탐지를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 시간적 주의 게이트 네트워크 학습을 수행하는 단계는, 특정 시점의 시계열 데이터를 서로 다른 복수의 시계열 패턴으로 분해하는 시간축 필터(Temporal Filter) 학습을 수행하는 단계와, 상기 시간축 필터를 통해 분해된 복수의 시계열 패턴과 상기 특정 시점 대비 선행 시점의 은닉상태 간 상관관계를 학습하는 시간적 주의 게이트(Temporal Attention Gate) 학습을 수행하는 단계를 포함하는 딥러닝 기반 시계열 이상치 탐지 방법.
