AAR (Adaptive and Aggressive Rejection)은 이상치 탐지에서 오염된 데이터를 처리하기 위한 새로운 방법론입니다. 기존 모델의 한계를 극복하기 위해 제안되었으며, 특히 정상 데이터와 이상 데이터의 분포가 겹치는 환경에서 효과적입니다. AAR은 수정된 z-score와 Gaussian mixture model 기반의 임계값을 사용하여 동적으로 이상치를 제외합니다. 하드 및 소프트 거부 전략을 통합하여 정상 데이터 보존과 이상치 제외 사이의 균형을 맞춥니다. 두 개의 이미지 데이터셋과 30개의 테이블 데이터셋에 대한 실험 결과, AAR이 기존 최고 성능 모델보다 0.041 AUROC 더 높은 성능을 보였습니다.
