연구진은 산업 공정 모니터링과 금융 위험 관리에 필수적인 다변량 시계열 이상 탐지(MTSAD)를 위해 기존 방식 대신 제로샷 기반 모델 활용 가능성을 연구했어요.
TimesFM이라는 단변량 시계열 예측 모델을 활용하여 Secure Water Treatment(SWaT) 벤치마크 데이터에 적용하는 두 가지 전략을 평가했지만, 기존 방식만큼의 성능을 보여주지 못했어요.
모델이 시간적 동역학을 지나치게 잘 파악하여 이상 구간에서도 예측 오차가 낮아 지속적인 이상 징후가 정상 행동과 구별되지 않는다는 한계가 확인되었어요.
하지만 모델 오차의 피크가 이상 경계에서 발생한다는 점을 통해, 모델이 분포 변화를 신뢰성 있게 감지할 수 있음을 확인하고, 변화점 탐지에 활용할 가능성을 제시했어요.