박사후연구원 · POSTECH
진로·소속: Postdoctoral Researcher, LST Lab.
Toward Robust Anomaly Detection with Time-Series Foundation Models: Improving Anomaly Separability through Provable Mean Separation and Variance Reduction
학위논문 기록파운데이션 모델을 활용한 시계열 이상 탐지를 위한 Gradient-Aware Adaptation-Gap Scoring 연구입니다.
The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2026
정상 패턴을 기억하는 패치 단위 메모리를 시계열 파운데이션 모델에 결합하여 이상 탐지를 연구합니다.
Transactions on Machine Learning Research · 2026
국소 가우시안 프로세스를 이용하여 반도체 자동 검사 장비의 온도를 모니터링합니다.
39(2), 256–265
데이터 복잡도와 통계적 특성을 활용해 시계열 파운데이션 모델의 이상 탐지 문제에 접근합니다.
ICLR 2026
303, 112436
17(8), 2259–2277
24(1), 61–69 · Written in Korean
