ANORMALY DATA DETECTION APPARATUS AND METHOD BASED ON AUTO ENCODER

According to an embodiment of the present invention, an anomaly data detection system based on an auto encoder is an anomaly data detection system based on an auto encoder which has learned training data. The system comprises: a model calculation unit for calculating a conditional probability distribution model for a reconstruction error vector in a latent space of the auto encoder; a first parameter calculation unit for calculating a first parameter including a mean error vector and a covariance error vector using the conditional probability distribution model; a second parameter calculation unit for calculating a second parameter using a latent variable for observation, the reconstruction error vector, the mean error vector, and the covariance error vector when the latent variable for observation and the reconstruction error vector for observation are calculated for observation data input to the auto encoder; and an anomaly detection unit for detecting whether the observation data is abnormal in consideration of the second parameter and a predetermined threshold value. 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 오토 인코더 기반 이상 데이터 감지 시스템은, 훈련용 데이터를 학습한 오토 인코더 기반 이상 데이터 감지 시스템에 있어서, 상기 오토 인코더의 잠재 공간에서 재구축 오차 벡터에 대한 조건부 확률 분포 모델을 산출하는 모델 산출부, 상기 조건부 확률 분포 모델을 이용하여 평균 오차 벡터와 공분산 오차 벡터를 포함하는 제1 파라미터를 산출하는 제1 파라미터 산출부, 상기 오토 인코더에 입력되는 관측용 데이터에 대한 관측용 잠재 변수와 관측용 재구축 오차 벡터가 산출되면, 상기 관측용 잠재 변수, 상기 재구축 오차 벡터, 상기 평균 오차 벡터와, 상기 공분산 오차 벡터를 이용하여 제2 파라미터를 산출하는 제2 파라미터 산출부, 및 상기 제2 파라미터와 기설정된 임계값을 고려하여 상기 관측용 데이터의 이상 여부를 감지하는 이상 감지부를 포함한다.