Paper Lists - Bayesian+AnomalyDetection

졸업 논문 주제 구체화 - Bayesian+AnomalyDetection
Bayesian
AnomalyDetection
Paper
Author

김한울

Published

November 13, 2025

No. Category Reference (Authors, Title) Why Relevant / Notes
1 Anomaly detection – classic survey Chandola et al., “Anomaly Detection: A Survey” (ACM Computing Surveys) 고전적인 이상치 탐지 전반 개요. 전통 기법들과 용어 정리용.
2 Deep anomaly detection – survey Pang et al., “Deep Learning for Anomaly Detection: A Review” 딥러닝 기반 AD를 종합적으로 정리. 딥 모델 분류·비교 구조 잡을 때 중요.
3 Image/video anomaly – survey Mohammadi et al., “Deep Learning for Video Anomaly Detection – A Survey” 영상 도메인 위주지만, 딥 AD 패턴과 실험 관행 참고용.
4 Graph anomaly – survey Xu et al., “A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection with Deep Learning” 그래프 도메인이지만, deep AD 설계 아이디어·평가 지표 참고 가능.
5 General anomaly – survey Salehi et al., “A Comprehensive Survey of Anomaly Detection Algorithms” 통계·머신러닝·딥러닝 AD 기법을 넓게 개관.
6 Multivariate time series AD Malhotra et al., “LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensor Anomaly Detection” 다변량 시계열 + LSTM AE 구조. baseline 및 시계열 세팅 참고.
7 Multivariate time series AD Hundman et al., “Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding” NASA/spacecraft 시계열 AD. thresholding 전략까지 포함해 실전 감각 참고.
8 Multivariate time series AD (deep) Audibert et al., “USAD: UnSupervised Anomaly Detection on Multivariate Time Series” USAD 구조. 다변량 시계열 AD 대표적인 딥 모델 중 하나.
9 Deep generative AD (AE+GMM) Zong et al., “Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection” AE + GMM 조합. latent mixture 아이디어 참고 (Mixture-of-VAEs와 연결).
10 Time-series anomaly – survey Braei & Wagner, “Anomaly Detection in Univariate Time Series: A Survey on the State-of-the-Art” 시계열 AD 전반 survey. 데이터셋·지표·평가 관행 정리용.
11 Time-series anomaly – survey Blázquez-García et al., “A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data” 시계열 이상치 탐지 종합 리뷰. 논문 인용·관련연구 작성에 유용.
12 VAE – 기본 이론 Kingma & Welling, “Auto-Encoding Variational Bayes” VAE 이론의 원 논문. ELBO, reparameterization 등 수식의 기반.
13 VAE for anomaly detection (초기) An & Cho, “Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability” VAE를 AD에 직접 적용한 초창기 아이디어. reconstruction probability 개념.
14 VAE AD – 비교 연구 Nguyen et al., “Variational Autoencoder for Anomaly Detection: A Comparative Study” 여러 VAE 기반 AD 변형을 비교. 어떤 변형을 baseline으로 잡을지 참고 가능.
15 Classification-based AD Bergman & Hoshen, “Classification-Based Anomaly Detection for General Data” 분류 기반 AD 접근. VAE/모델링과는 다른 관점의 비교 대상으로 참고.
16 Deep one-class AD Xu et al., “Deep One-Class Classification” Deep SVDD류. one-class 관점의 AD 이론·구조 참고.
17 Deep semi-supervised AD Ruff et al., “Deep Semi-Supervised Anomaly Detection” 일부 라벨이 있는 경우 AD 설계. 비지도/반지도 경계 정리하는 데 도움.
18 GM-VAE / mixture latent Dilokthanakul et al., “Deep Unsupervised Clustering with Gaussian Mixture Variational Autoencoders” latent space에 GMM을 둔 VAE. Mixture-of-VAEs/클러스터링 설계에 기초.
19 Entangled Mixture-of-VAEs Caciularu & Goldberger, “An Entangled Mixture of Variational Autoencoders Approach to Deep Clustering” 여러 VAE의 mixture로 클러스터링. 우리가 말한 Mixture-of-VAEs와 매우 직접적으로 연결.
20 Mixture-of-VAEs for clustering (OpenReview) “A Mixture of Variational Autoencoders for Deep Clustering” MoVAE 구조를 직접 다루는 논문. 모드별 VAE·게이팅 설계 참고.
21 VAE + Gamma mixture latent Li et al., “Deep Clustering Analysis via VAE with Gamma Mixture Latent Model (GamMM-VAE)” latent mixture를 변형한 모델. 모드 표현/클러스터링 관점에서 아이디어 참고.
22 MoE + (C)VAE for AD Moradi et al., “Mixture of Experts with Convolutional and Variational Autoencoders for Anomaly Detection” CNN+VAE 기반 expert mixture로 AD 수행. MoE와 AD를 직접 연결한 사례.
23 Bayesian DL – MC Dropout Gal & Ghahramani, “Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning” MC Dropout으로 epistemic UQ 추정. VAE/encoder/decoder에 바로 적용 가능.
24 UQ (aleatoric/epistemic) in DL Kendall & Gal, “What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?” aleatoric vs epistemic 구분 + loss에 UQ 넣는 방법. 이상치 + UQ 해석에 핵심.
25 Deep ensembles for UQ Lakshminarayanan et al., “Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation Using Deep Ensembles” Ensemble 기반 UQ. VAE/decoder ensemble 설계 시 참고 가능.
26 UQ under dataset shift Ovadia et al., “Can You Trust Your Model’s Uncertainty? Evaluating Predictive Uncertainty Under Dataset Shift” UQ의 신뢰성 평가. 제안 모델 UQ를 어떻게 검증할지 아이디어 제공.
27 Bayesian DL – thesis Gal, “Uncertainty in Deep Learning” (PhD thesis) Bayesian DL 전반 정리. 이론 챕터(정의·정리) 쓸 때 구조 참고.
28 Selective prediction – theory Geifman & El-Yaniv, “Selective Classification for Deep Neural Networks” risk–coverage, abstention 개념의 정석 논문. STOP/CHECK/IGNORE 이론 기반.
29 Selective prediction in NLP Xin et al., “The Art of Abstention: Selective Prediction and Error Regularization for NLP” selective prediction을 딥 모델에 적용한 실전 예. loss 설계·실험 세팅 참고.
30 Selective classification + AUC Pugnana et al., “AUC-based Selective Classification” 선택적 분류에서 AUC 기반 기준 제안. selective rule 평가 지표 설계에 참고 가능.