본 연구에서는 다변량 시계열을 단변량 시계열로 변환하는 데 중점을 둔 다변량 시계열 이상치 탐지 접근 방식을 개발한다. Fuzzy C-Means (FCM) 클러스터링 및 퍼지 적분을 포함하는 여러 변환 기술을 연구한다. 이어서, 일반적으로 사용되는 통계적 방법 중 하나인 은닉 마르코프 모델(HMM)을 사용하여 다변량 시계열의 이상치를 탐지한다. HMM 기반 이상치 탐지기를 구축하고, 이 맥락에서 여러 변환 방법을 비교한다. 일련의 실험 연구와 몇 가지 비교 분석 결과를 보고한다.
