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시계열 데이터 스트림에서 과거의 정상적인 패턴을 학습한 뒤 현재 데이터가 정상 범주에서 벗어나는 이상치인지 판별하는 기술이다. 산업 장비 모니터링, 금융 사기 탐지, 고장 진단 등 광범위한 영역에서 핵심적으로 활용된다. 기존 모델들은 특정 데이터셋에 특화되어 새로운 도메인 적용 시 재학습이 필요한 한계가 있었다.