본 논문은 다양한 고차원 초분광 영상 이상탐지(HAD) 기법들을 종합적으로 비교 분석한 연구이다. 통계적 모델, 표현 기반 방법, 기존 기계학습 접근법, 심층학습 모델 등 다양한 HAD 기법들을 17개의 벤치마킹 데이터셋에 적용하여 ROC, AUC, 분리도 지도 등의 성능 지표를 이용해 검출 정확도와 계산 효율성을 평가하였다. 다양한 데이터셋에 대한 일반화 성능, 강점과 한계점, 그리고 향후 연구 방향을 분석하여 초분광 이상탐지 분야의 발전에 기여하고자 한다. 특히, 심층학습 모델이 가장 높은 검출 정확도를 달성한 반면, 통계적 모델은 모든 데이터셋에서 뛰어난 속도를 보였다는 점을 강조한다.
