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온라인 아이솔레이션 포레스트 (Online Isolation Forest)
온라인 아이솔레이션 포레스트는 아이솔레이션 포레스트 이상 탐지 알고리즘을 스트리밍 또는 연속적으로 도착하는 데이터에 적용한 것입니다. 새로운 관측치가 도착할 때마다 처음부터 아이솔레이션 트리를 다시 구축하는 대신, 이상 점수가 전체 기록을 재처리하지 않고도 최신 상태를 유지하도록 포레스트를 점진적으로 업데이트합니다. 이를 통해 데이터 볼륨이 무한정 증가하는 실시간 모니터링, 사기 탐지, 센서 데이터 감시에 실용적으로 사용할 수 있습니다.
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출처
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
- Tan, S. C., Ting, K. M., & Liu, T. F. (2011). Fast Anomaly Detection for Streaming Data. In Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 1511–1516. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Online Isolation Forest (Streaming Anomaly Detection with Isolation Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-isolation-forest
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