금일 세미나는 "Large Language Models for Time Series Anomaly Detection"를 주제로 하여 두 가지 논문을 바탕으로 진행되었습니다. LLM은 Sequential data를 처리하는 데에 있어서 뛰어난 능력을 가지고 있기 때문에, 이를 바탕으로 시계열에 접목하는 다양한 연구들이 진행되고 있습니다. 해당 발표에서 진행한 첫 번째 논문인 "Can LLMs Serve As Time Series Anomaly Detectors?"에서는 GPT-4와 LLaMA-3 두 개의 LLM을 활용하여 시계열 데이터에서 이상을 식별하고 설명하는 능력을 검증하는 실험 연구를 수행하였고, 이때 Prompt 전략(In-context Learning, Chain-of-Thought Prompting)을 사용하여 GPT-4의 성능이 향상됨을 확인하고 있습니다. 두 번째 연구인 "Large Language Models can Deliver Accurate and Interpre table Time Series Anomaly Detection"에서는 LLM을 활용해, 과거 정상 및 이상 데이터를 검색(In-Context Learning)하고, 전문가의 논리적 사고 과정을 모방한 AnoCoT(Anomaly Detection Chain of Thought)을 통해 이상 탐지와 해석을 제공하는 연구입니다. LLM을 활용한 시계열 데이터 연구가 점차 증가하는 가운데, 단순히 성능 개선을 넘어 해석 가능성을 높이는 데 초점을 맞춘 부분이 특히 인상 깊었습니다. 좋은 발표 정말 감사드립니다.

금일 세미나는 LLM을 이용해 시계열 데이터의 Anomaly Detection 방법론을 연구한 두가지 논문을 중심으로 진행되었습니다. 특히 금일 세미나는 Foundation model을 훈련시키지 않고, prompting을 통해 1) 이상치 유형, 2) 데이터 정보 등만을 삽입해주더라도 CoT 기법을 통해 충분히 성능이 개선되는 점을 공통적으로 보이고 있습니다. 기존의 연구들에서는 수치형 데이터로 구성된 시계열 분야에서 LLM이 이를 이해하도록 tokenizing하는 것을 주로 다루었다면, 해당 연구들은 LLM의 높은 성능에 좀 더 의지하는 모습을 보이고 있습니다. 특히나 최근 자연어 처리 연구 분야의 동향을 고려해보면, 수치형 데이터에 대한 연산 능력을 매우 빠르게 향상시키고 있고, 이미지 데이터에 대해서도 높은 이해도를 보이기 시작합니다. 결국 빠른 LLM의 발전에 발맞추어 시계열 데이터에 활용하는 방식이 지속적으로 발전될 수 있겠다는 생각을 하게 되는 논문들이었습니다. 다만, 추론 속도 및 사용 자원 측면에서 기존 시계열 모델들 대비 매우 차이가 크게 나는 상황이므로, 이를 해결할 수 있는 방안들이 추가적으로 모색되어야 할 것으로 보입니다. 좋은 발표 감사드립니다.

이번 세미나에서는 시계열 이상 탐지 분야에서 LLM을 활용하는 “Can LLMs Serve As Time Series Anomaly Detectors?”와 “Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection” 두 가지 연구에 대하여 발표해 주셨습니다. 첫 번째 논문에서는 GPT-4와 LLaMA-3를 활용해 시계열 데이터를 텍스트로 변환하여 이상을 탐지하고 설명하는 실험을 수행했으며, In-Context Learning, Chain-of-Thought 등의 프롬프트 전략을 통해 GPT-4의 성능을 기존 기법에 필적할 수준으로 끌어올렸다는 점이 인상적이었습니다. 특히, 다양한 시계열 이상 유형에 대해 모델의 탐지 성능을 비교하고, LLaMA-3의 경우 합성 데이터 기반 Instruction Fine-tuning을 통해 성능을 개선하려는 시도가 매우 창의적이었습니다. 그러나 GPT-4는 일부 유형에서 기대 이상의 성능을 보였음에도 특정 복잡한 문맥적 이상에 대해서는 여전히 한계를 드러내며, LLaMA-3는 불안정한 결과를 나타내는 등 각 모델의 장단점이 명확히 드러났습니다. 두 번째 논문은 In-Context Learning과 AnoCoT 기법을 활용해 LLM이 시계열 이상 탐지를 수행할 뿐만 아니라, 사람이 읽기 쉬운 해석 정보를 제공하도록 설계된 점이 돋보였습니다. 특히, 도메인 지식을 주입해 모델이 전문가와 유사한 방식으로 데이터를 분석하도록 유도한 것은 해석 가능성과 정확성을 동시에 확보하려는 노력으로 주목할 만했습니다. AnoCoT의 활용으로 프롬프트 작성 전략이 TSAD 성능에 미치는 긍정적인 영향이 강조되었으며, 비용 효율성까지 고려된 설계는 실제 적용 가능성을 높이는 중요한 요소로 보입니다. 두 논문은 LLM을 시계열 이상 탐지로 확장하려는 도전적 접근을 제시했으나, 프롬프트 의존성과 높은 계산 비용, 다변량 데이터 처리의 어려움 등 실용화의 한계도 동시에 부각되었습니다. 그럼에도 불구하고, GPT-4의 뛰어난 성능과 AnoCoT의 해석 가능성은 이 분야에서 LLM의 가능성을 재조명하며, 향후 발전 가능성이 보여주었다고 생각합니다. 흥미로운 주제로 좋은 발표해 주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서 "Large Language Models for Time Series Anomaly Detection" 논문에 대해 다뤄주셨습니다. 본 연구는 LLM을 시계열 데이터의 이상 탐지 작업에 적용하는 새로운 방향을 제시하고 있습니다. 기존의 이상 탐지 모델들이 주로 정량적 분석에 의존하는 반면, 본 논문은 LLM의 강력한 패턴 인식 능력과 유연성을 활용하여 다양한 시계열 이상 탐지를 처리하는 방법을 제시하고 있습니다. 새로운 Task를 제시하고 있는 것과 마찬가지라 생각이 듭니다. 다만 아직 정형화 되지 않기 때문에 향후 연구에서 이러한 부분들이 다듬어져야 할 듯 합니다. 좋은 발표 감사합니다!

이번 세미나는 LLM을 시계열 이상치 탐지 분야에 적용시킨 두 가지 논문 “Can LLMs Serve As Time Series Anomaly Detectors?”와 “Large Language Models can Deliver Accurate and Interpre table Time Series Anomaly Detection”에 대한 내용을 중심으로 진행되었습니다. 지난 몇 년간 다양한 분야에서 LLM을 접목시키기 위한 연구들이 많이 이루어지고 있는데, 시계열 분야에서는 데이터가 가지는 고유한 특성 등의 문제로 인해 아직까지 제대로 적용한 연구가 없다는 생각을 해왔습니다. 첫 번째 논문의 경우에는 합성 데이터셋을 통해 LLaMA3 모델에 대한 Instruction Fine-Tuning을 수행해 Hallucination을 감소시켰고, 두 번째 논문에서는 Time Series Database를 구축하고, AnoCoT Prompt를 사용해 도메인 지식을 LLM에 주입하고 이를 활용해 시계열 이상치 탐지 분야에서 인상적인 성능을 보였습니다. LLM을 시계열 이상치 탐지 분야에 왜 접목시켜야하나라고 생각했을 때, 개인적으로는 학습이 없이도 좋은 예측 성능을 보이는 것보단 예측 결과에 대한 설명을 텍스트 형태로 제공할 수 있다는 것이 핵심이라는 생각을 가지고 있습니다. 그런 면에서 두 논문 자체는 아직은 부족한 점들이 보이나, 앞으로 충분히 연구되어야하고 관심 있게 지켜볼 가치가 있는 분야라는 생각이 들었습니다. 좋은 발표 해주셔서 감사합니다.

본 세미나는 "Large Language Models for Time Series Anomaly Detection" 라는 주제를 기반으로 진행되었습니다. 첫 번째 논문은 GPT-4와 LLaMA3를 활용한 시계열 이상 탐지 및 설명 가능성 평가를 진행한 논문으로, 합성 데이터셋을 활용하여 instruction fine-tuning으로 성능을 개선시킨 기여점을 낳았습니다. 두 번째 논문은 Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection으로 LLM을 활용해 과거 정상 및 이상 데이터를 검색하고 전문가의 논리적 사고 과정을 모방한 AnoCoT를 통해 이상 탐지와 해석을 제공한다는 차별점이 있습니다. 좋은 발표 준비해주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 시계열 이상 탐지에 대한 가능성을 탐구한 Can Large Language Models Serve as Time Series Anomaly Detectors? 논문을 중심으로 진행되었습니다. 연구는 GPT-4와 LLaMA-3의 시계열 데이터 탐지 성능을 평가하며, Prompt Engineering(In-context Learning, Chain-of-Thought Prompting)을 활용한 GPT-4의 성능 향상을 강조했습니다. Global Point Anomaly 탐지에서는 우수한 성능을 보였으나, Contextual Anomaly 탐지에서 한계를 확인하였으며, Instruction Fine-Tuning을 통한 성능 개선 가능성을 제시했습니다.

이번 세미나에서는 “Large Language Models for Time Series Anomaly Detection”을 주제로 진행되었으며, 두 가지 주요 논문, “Can LLMs Serve As Time Series Anomaly Detectors?”와 “Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection”이 소개되었습니다. 첫 번째 논문에서는 GPT-4와 LLaMA-3 모델을 사용하여 시계열 데이터의 이상 탐지를 수행하고, In-Context Learning과 Chain-of-Thought Prompting 기법을 통해 GPT-4의 탐지 성능을 크게 향상시킨 사례를 다루었습니다. 특히, Prompt Engineering의 중요성과 합성 데이터셋 기반 Instruction Fine-Tuning을 통한 성능 개선이 매우 흥미로웠으며 두 번째 논문은 AnoCoT(Anomaly Detection Chain of Thought) 기법을 활용해 LLM이 이상 탐지를 수행함과 동시에 해석 가능성을 제공하는 방법론을 제안했습니다. 이는 LLM이 단순한 이상 탐지 모델을 넘어, 도메인 지식을 활용하여 사람이 이해하기 쉬운 설명을 제공한다는 점에서 큰 Contribution을 확인할 수 있었습니다. 다만, Alarm level classification의 의도와 그 효과성이 의문이긴 하였지만 두 논문 모두 LLM이 시계열 데이터의 복잡성과 다양성을 처리하는 데 있어 큰 가능성을 지니고 있음을 입증했으며, 특히 AnoCoT를 통한 해석 가능성과 LLM을 활용한 시계열 이상 탐지의 효율성을 강조한 점이 인상적이었습니다. 다만, 두 연구 모두 계산 비용과 다변량 데이터 처리의 실용성 측면에서 아직 한계가 있으며, 이를 극복하기 위한 후속 연구가 필요하다는 점도 느낄 수 있었습니다. 좋은 발표 감사합니다!

이번 세미나에서는 “Large Language Models for Time Series Anomaly Detection” 주제를 중심으로, 시계열 데이터에서 이상 탐지를 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 두 가지 주요 연구를 소개하였습니다. 첫 번째 연구인 “Can LLMs Serve As Time Series Anomaly Detectors?”에서는 GPT-4와 LLaMA-3 모델을 사용하여 시계열 데이터를 텍스트로 변환한 후 이상을 탐지하고 설명하는 실험을 수행하였으며, In-Context Learning과 Chain-of-Thought Prompting 기법을 통해 GPT-4의 탐지 성능이 크게 향상된 점이 인상적이었습니다. 두 번째 연구인 “Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection”에서는 AnoCoT(Anomaly Detection Chain of Thought) 기법을 도입하여 LLM이 이상 탐지와 함께 해석 가능한 설명을 제공하도록 설계하였으며, 이는 도메인 지식을 활용하여 사람이 이해하기 쉬운 결과를 도출하는 데 큰 기여를 하였습니다. 특히, 두 연구 모두 LLM을 활용한 시계열 이상 탐지의 효율성과 해석 가능성을 높인 점이 주목할 만했으며, 프롬프트 전략과 모델의 세부 튜닝을 통해 성능을 극대화하려는 노력이 돋보였습니다. 다만, 프롬프트 의존성과 높은 계산 비용, 다변량 데이터 처리의 어려움 등 실용화에 필요한 추가 연구가 필요함도 확인되었습니다. 이러한 연구들이 향후 LLM을 활용한 시계열 이상 탐지 분야에 중요한 기반을 제공할 것으로 기대되며, 좋은 발표 감사합니다.

이번 세미나에서는 "Large Language Models for Time Series Anomaly Detection" 라는 주제의 두 가지 논문에 대한 소개를 중심으로 진행되었습니다. 첫 번째 논문 "Can LLMs Serve As Time Series Anomaly Detectors?"에서는 GPT-4와 LLaMA-3 두 개의 대규모 언어 모델을 활용하여 시계열 데이터에서 이상을 식별하고 설명하는 실험적 연구를 수행하였습니다. 그리고 "Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection"에서는 LLM을 활용하여 과거 정상 및 이상 데이터를 검색하는 In-Context Learning(ICL)과 전문가의 논리적 사고 과정을 모방한 AnoCoT(Anomaly Detection Chain of Thought)을 통해 이상 탐지와 해석을 제공하였습니다. 이 접근 방식은 성능과 해석 가능성을 동시에 향상시키는 데 중점을 두었습니다. 두 논문 모두 시계열 이상 탐지 분야에서 LLM의 활용 가능성을 탐구하였으며, 특히 GPT-4의 경우 다양한 시계열 이상 유형에 대해 우수한 성능을 보였습니다. 그러나 LLaMA-3는 일부 이상 유형에서 비슷한 결과를 얻지 못하는 등의 한계를 드러내기도 하였습니다. 이 두 논문은 시계열 데이터에 대한 깊은 이해와 정교한 프롬프트 전략이 필요함을 강조하며, LLM의 효과적인 활용 방안을 제시하였습니다. 개인적인 견해로는 아직 LLM이 시계열 데이터를 이해하고, 이를 기반으로 이상치 탐지를 하는 능력이 부족하다고 생각합니다. 하지만 LLM의 발전이 지속되는 만큼 강력한 LLM의 능력을 활용해 다양한 분야에 적용해보고 가능성을 확인하는 측면에서 매우 의미있는 연구였다 생각합니다. 좋은 발표 준비해주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 "Large Language Models for Time Series Anomaly Detection"을 주제로 두 가지 논문이 발표되었습니다. 첫 번째 논문 "Can LLMs Serve As Time Series Anomaly Detectors?"는 GPT-4와 LLaMA-3를 활용해 시계열 데이터를 텍스트로 변환하여 이상 탐지를 수행하고, In-Context Learning 및 Chain-of-Thought Prompting 기법을 통해 성능 향상을 보여주었습니다. 두 번째 논문 "Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection"에서는 AnoCoT 기법을 통해 LLM이 이상 탐지와 함께 해석 가능한 설명을 제공하는 방법을 제안했습니다. 두 연구 모두 LLM의 시계열 데이터에 대한 적용 가능성을 보여주었으며, 특히 해석 가능성과 프롬프트 전략의 중요성을 강조했습니다. 다만, 프롬프트 의존성과 높은 계산 비용은 실용화를 위한 추가 연구가 필요해 보입니다. 흥미로운 발표 감사드립니다.

이번 세미나는 LLM을 이용하여 시계열 이상치 탐지를 수행하는 방법론들이 소개되었습니다. 두 방법론 모두 LLM의 프롬프트 작성에 힘을 주어 In-context-Learning과 Chain-of-Thought(CoT) 방식을 적용하며 특히 CoT방식을 응용한 AnoCoT(Anomaly Detection Chain of Thoughts)를 선보였습니다. 개인적으로 LLM의 프롬프트에 시계열 데이터가 직접적으로 포함되어야 하는 상황인데, 이러한 경우 많이 국소적인 분석이 되지 않을까 하는 생각이 듭니다. 더불어, 현장에서 이를 과연 수행할 수 있을 지에 대한 의구심도 듭니다. 한편, 소개해주신 두번째 연구에서 제안한 AnoCoT의 경우는 합리적인 아이디어로 보입니다. 도메인 지식과 단계별 추론을 통해 최대한 prompt에 알찬 정보들을 입력함으로써 LLM도 입력된 시계열 데이터의 상황을 쉽게 이해할 수 있지 않나 생각합니다. 그러나 다르게 보면 prompt 작성에 있어 불가피하게 완전 자동화가 아닌 사람의 노력이 더 필요한 경우가 되지 않나 생각이 듭니다. 어쩌면 CoT의 한계점이라고도 볼 수 있을 것 같습니다. 흥미로운 주제 소개해주셔서 감사합니다.