자기지도 학습 기반 이상치 탐지

🔍 자기지도 학습 기반 이상치 탐지란? (What is Self-Supervised Anomaly Detection?)

자기지도 학습 기반 이상치 탐지(Self-Supervised Anomaly Detection)는 라벨이 없는 대규모 데이터를 이용하여 데이터의 특징 표현(Representation)을 학습한 뒤, 이를 바탕으로 정상과 이상 데이터를 구분하는 기술이다. 이 접근법은 라벨이 부족하거나 얻기 어려운 상황에서 매우 유용하게 사용된다.

---

📚 자기지도 학습의 핵심 개념 (Key Concepts of Self-Supervised Learning)

1. Contrastive Learning (대조 학습)
   대조 학습은 비슷한 데이터 쌍(Positive Pair)의 표현은 가깝게, 서로 다른 데이터 쌍(Negative Pair)의 표현은 멀리 위치하도록 특징 공간에서 표현을 학습하는 방식이다. 이로써 정상 데이터와 이상 데이터의 특징 표현을 구분하는 데 효과적이다.

2. Pretext Tasks (사전 작업)
   Pretext Task는 라벨이 없는 데이터를 통해 인공적으로 정의한 작업을 수행하면서 데이터를 학습하는 방법이다. 예를 들어 이미지 회전 각도 예측, 데이터 순서 맞추기 등의 작업을 수행하며 데이터의 일반적인 특징을 학습한다.

3. Representation Learning (표현 학습)
   Representation Learning은 데이터의 주요 특징을 효과적으로 포착하여 컴퓨터가 처리하기 쉬운 형태로 변환하는 방법이다. 자기지도 학습은 데이터 내의 내재된 특징을 추출하는 대표적인 방법으로, 이상 탐지에 적합한 표현을 생성한다.

---

🔬 최신 자기지도 학습 기법 (Advanced Techniques in Self-Supervised Learning)

1. SimCLR (Simple Contrastive Learning of Visual Representations)
   SimCLR은 데이터 증강(Data Augmentation)을 통해 같은 이미지의 다른 버전을 만들어 Positive Pair로 사용하고, 다른 이미지를 Negative Pair로 활용하여 강력한 특징 표현을 학습한다.

2. MoCo (Momentum Contrast)
   MoCo는 Contrastive Learning을 더욱 효율적으로 수행하기 위해 두 개의 네트워크(encoder)를 활용하며, 한쪽을 서서히 업데이트하면서 안정적으로 학습할 수 있도록 한다. 메모리 뱅크(Memory Bank)를 활용해 Negative Sample의 표현을 효과적으로 관리한다.

3. BYOL (Bootstrap Your Own Latent)
   BYOL은 Negative Pair 없이 Positive Pair만으로 표현 학습을 수행하는 방법으로, 한 개의 네트워크가 다른 네트워크의 출력을 예측하는 방식으로 자기지도 학습을 수행한다.

---

📊 간단한 코드 예시 (Simple Python Example)

SimCLR을 이용한 간단한 자기지도 학습 예제는 다음과 같다:

import torch
import torch.nn as nn

# 간단한 SimCLR 예시 코드
class SimpleEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleEncoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 32)
        )

    def forward(self, x):
        return self.encoder(x)

# Contrastive Loss 계산
def contrastive_loss(x1, x2, temperature=0.5):
    batch_size = x1.size(0)
    x1_norm = x1 / x1.norm(dim=1, keepdim=True)
    x2_norm = x2 / x2.norm(dim=1, keepdim=True)
    representations = torch.cat([x1_norm, x2_norm], dim=0)
    similarity_matrix = representations @ representations.T

    sim = torch.exp(similarity_matrix / temperature)
    mask = torch.eye(batch_size * 2, dtype=torch.bool).to(x1.device)
    sim = sim.masked_fill(mask, 0)

    positives = torch.exp((x1_norm * x2_norm).sum(dim=-1) / temperature)
    positives = torch.cat([positives, positives], dim=0)

    loss = -torch.log(positives / sim.sum(dim=1)).mean()
    return loss

encoder = SimpleEncoder()
data = torch.randn(32, 128)
augmented_data = torch.randn(32, 128)  # Data augmentation example

output1 = encoder(data)
output2 = encoder(augmented_data)

loss = contrastive_loss(output1, output2)
print("Contrastive Loss:", loss.item())

위 예시는 간단한 특징 표현을 학습하는 과정을 보여준다.

---

💡 자기지도 학습 기반 이상치 탐지의 응용 사례 (Applications of Self-Supervised Anomaly Detection)

• 산업 현장 모니터링: 정상적인 공정 데이터를 활용하여 Pretext Task를 수행하고, 이를 기반으로 이상 징후(장비 고장, 품질 저하 등)를 탐지한다.
• 네트워크 보안: 정상 네트워크 데이터를 자기지도 학습으로 표현한 뒤, 비정상적인 접근이나 해킹 시도를 탐지하는 데 활용된다.
• 헬스케어 분야: 의료 영상 데이터를 자기지도 학습으로 학습한 후, 미묘한 병변 등 이상 징후를 빠르게 탐지한다.

---

📌 주요 용어 정리 (Key Terms Summary)

• 자기지도 학습(Self-Supervised Learning): 라벨 없는 데이터에서 특징을 학습하는 방법
• 대조 학습(Contrastive Learning): Positive와 Negative 데이터 쌍의 유사도를 이용한 표현 학습
• 사전 작업(Pretext Tasks): 인공적으로 설계된 작업을 통해 데이터 표현을 학습
• 표현 학습(Representation Learning): 데이터의 핵심 특징을 효과적으로 포착하여 표현을 학습

---

🚀 마무리하며 (Conclusion)

자기지도 학습 기반 이상치 탐지는 데이터 라벨링 비용과 노력을 절감하면서도 높은 탐지 정확도를 제공하는 혁신적인 접근법이다. 최근 SimCLR, MoCo, BYOL 등 다양한 최신 기법들이 발전하면서, 앞으로 더욱 다양한 분야에 폭넓게 적용될 것으로 기대된다.