국제학회 논문

Complexity- and Statistics-Guided Anomaly Detection in Time Series Foundation Models

Kim, J.1; Yoon, S.; Ko, Y. M.*; Kim, Y.; Kim, S. I.; Tae, J.

주저자(제1저자) 교신저자굵게 · 밑줄 LST Lab. 구성원(졸업생 포함)
Research summary

어떤 질문을 다루나요?

데이터 복잡도와 통계적 특성을 활용해 시계열 파운데이션 모델의 이상 탐지 문제에 접근합니다.

인용 정보

Kim, J.1; Yoon, S.; Ko, Y. M.*; Kim, Y.; Kim, S. I.; Tae, J. (2026). Complexity- and Statistics-Guided Anomaly Detection in Time Series Foundation Models. ICLR, ICLR 2026.
BibTeX
@inproceedings{LST_complexity_2026,
  title = {Complexity- and Statistics-Guided Anomaly Detection in Time Series Foundation Models},
  author = {Kim, J. and Yoon, S. and Ko, Y. M. and Kim, Y. and Kim, S. I. and Tae, J.},
  booktitle = {ICLR},
  year = {2026},
  url = {https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2026/hash/d06768735ce7d11ade5baef7099b4e05-Abstract-Conference.html}
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함께한 연구실 구성원