김종원 박사, 고영명 교수와 KETI의 송병훈 센터장이 공동 연구한 "GAPS: Gradient-Aware Adaptation-Gap Scoring for Time-Series Anomaly Detection with Foundation Models" 논문이 NeurIPS 2026에 채택됨
관련 논문
2026국제학회 논문C5
NeurIPS
GAPS: Gradient-Aware Adaptation-Gap Scoring for Time-Series Anomaly Detection with Foundation Models
파운데이션 모델을 활용한 시계열 이상 탐지를 위한 Gradient-Aware Adaptation-Gap Scoring 연구입니다.
The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2026