연구진이 경량 다중 스케일 오토인코더(LMSAE) 네트워크를 제안했어요. LMSAE는 메모리·지연 시간·전력 소비 제약이 있는 IoT 시스템에 적합하도록 설계됐어요.
Discrete Wavelet Transform(DWT)을 활용해 다중 스케일 특징을 추출하고, 미묘한 이상 탐지 감도를 높이는 다중 스케일 손실 함수를 사용해요.
벤치마크 데이터셋 실험 결과, 기존 모델 대비 더 적은 파라미터와 500KB 미만의 모델 크기로 우수한 성능을 보였고, NVIDIA Jetson Nano에서 추론 지연 시간은 9배, 전력 소비는 2배 감소했어요.