연구진이 공간적 과적합 문제를 해결하기 위해 새로운 프레임워크 POST를 제안했어요. 이 모델은 사전 정보와 관측 데이터를 기반으로 적대적 학습을 통해 공간적 의존성을 모델링해요. 합성 벤치마크를 통해 채널별 이상 감지 능력을 평가하고, 공개 데이터셋에서도 새로운 최고 성능을 달성했어요.
POST는 시간적 탐지 감도를 높이고, 이상을 특정 채널로 지역화하는 데 기여해요. 연구진은 코드, 사전 훈련된 모델, 벤치마크를 GitHub에서 공개했어요. 이 프레임워크는 시간적 탐지 및 공간적 지역화 작업에서 새로운 최고 성능을 달성했어요.