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J-GLOBAL ID：202002286420323259   整理番号：20A2461761

衛星システムの偽陽性を低減するためのITAD統合テンソルベース異常検出システム【JST・京大機械翻訳】

ITAD Integrative Tensor-based Anomaly Detection System for Reducing False Positives of Satellite Systems

著者 (7件)： Shin Youjin (Stony Brook University, New York, NY, USA) ,  Lee Sangyup (Sungkyunkwan University, Suwon, Republic of Korea) ,  Tariq Shahroz (Sungkyunkwan University, Suwon, Republic of Korea) ,  Lee Myeong Shin (Korea Aerospace Research Institute, Daejeon, Republic of Korea) ,  Jung Okchul (Korea Aerospace Research Institute, Daejeon, Republic of Korea) ,  Chung Daewon (Korea Aerospace Research Institute, Daejeon, Republic of Korea) ,  Woo Simon S. (Sungkyunkwan University, Suwon, Republic of Korea)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CIKM ’20  ページ： 2733-2740  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常を検出する間,誤検出を減らすのは,衛星システムを含む様々な産業応用とミッションクリティカルインフラストラクチャにとって重要性が増している。望ましくない偽陽性は,そのようなシステムに対して高価であり,異常が緩和される必要のある真の異常であるかどうかを決定するために,人間専門家の停止に操作をもたらす。ルールベースまたは機械学習ベースの異常検出アプローチが研究されているが,テンソルベースの分解法は広く探索されていない。本研究では,偽陽性を最小化する目標を持つ衛星システムにおける異常を検出するための統合テンソルベース異常検出(ITAD)フレームワークを導入した。韓国多目的衛星-2(KOMPSAT-2)から収集されたテレメトリーデータを有する3次テンソルを構築し,異常を検出するためにCANDECOMP/PARAFAC分解を適用することにより得られた成分行列の1つを用いて異常スコアを計算した。著者らの結果は,著者らのテンソルベースのアプローチが既存の方法より優れ,より高い精度とより低い偽陽性率を達成することを示した。そして,実際のKOMPSAT-2ミッション操作において,著者らの異常検出システムを首尾よく配備した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *テンソル ,  遠隔測定 ,  大韓民国 ,  クラスタ化 ,  インフラストラクチャー ,  分割法 ,  機械学習 ,  ルールベース
準シソーラス用語： PARAFAC ,  異常検出 ,  産業応用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 異常検出 ,  動的閾値 ,  k平均クラスタリング ,  テンソル分解

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 衛星 ,  偽陽性 ,  統合 ,  テンソル ,  異常検出