윤지

방법론의 목적 기존 연구 대부분은 변화가 발생했는지 여부를 탐지하는 데에만 초점을 맞추고 있으며, 탐지된 변화를 인간이 적절히 이해하고 처리할 수 있다고 가정함.이러한 수작업 완화 작업을 지원하기 위해, 원본 분포에서 변환된 분포로 이동을 설명할 수 있도록 함.class distribution shift에 대한 대응 (=ex. 이상일때 shift발생하는데, 정상일때와 뭐가 다르길래 발생하는지 알려줌) 주목해야할 점 Interpretable Transportation Map을 활용하여 분포 변화를 설명하는 방법론 Transportation Map 소스와 타겟 두 분포 사이의 관계를 설명하기 위해, 데이터를 한 분포에서 다른 분포로 변환하는 map ex. 변환 맵이 간단한 수학 공식이나..

방법론의 목적 1) 시계열 데이터의 복잡성과 해석의 어려움시계열 데이터의 특성:다차원(multivariate) 데이터: 여러 센서 또는 관찰 데이터가 시간에 따라 변동.시간 패턴: 데이터가 시간적으로 연속적이면서 특정 구간에서 중요한 정보가 나타남.기존 설명 기법:이미지나 텍스트 데이터에 잘 작동하는 설명 기법을 시계열 데이터에 바로 적용하기 어려움.시계열 데이터의 복잡한 시간적 패턴과 연관성을 충분히 반영하지 못함.전역적 접근: 샘플 간 이질성을 반영하지 못함ContraLSP의 필요성:복잡한 시간적 특징을 설명할 수 있는 전용 모델 필요.중요한 시간 구간과 관찰 값을 효과적으로 식별하는 능력 요구.2) 기존 XAI 기법의 한계기존 기법(대표: Saliency Map, Shapley Value, LIME..