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비지도 이상 탐지

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지정하신 소스 문서 raw/Building an Agentic Quantum Computing System.md를 바탕으로 ‘비지도 이상 탐지’(유형: workflow) 위키 노트를 작성 완료하였습니다.

생성된 노트는 llm-wiki/wiki/비지도 이상 탐지.md에 보관되었습니다.

작업 결과 요약

  1. Frontmatter 스키마 준수:

    • type: workflow, status: draft, core: false
    • sources: ['raw/Building an Agentic Quantum Computing System.md']
    • created: 2026-08-28, updated: 2026-08-28
    • 유관 태그 및 영문/한글 별칭(aliases) 정의

  2. 작성 원칙 및 템플릿 충실 이행:

    • 한 줄 정의: 정상 데이터만 활용해 정상 동작 영역을 파악하고 이상치를 점수화하는 워크플로우 명시.
    • 핵심 요지: 라벨링 부재 문제 해결, 3대 작업 원칙(정상 데이터 학습, 혼합 세트 검증, 일관된 이상 점수), 다중 도메인 유연성 및 양자/클래식 확장성 정리.
    • 상세:
      1. 규격화된 파이프라인 데이터 계약 레코드(RawData, DatasetSplit, LatentSplit, ScoreResult, EvalMetrics) 흐름 정리.
      2. 양자 피적합 커널(Fidelity Kernel) 및 CNOT 얽힘(Entanglement) 구조의 역할 설명.
      3. 커널 집약(Kernel Concentration) 한계점 및 연산 시간 비용(H100 GPU 기준 약 69초 vs 0.1초 미만) 서술.
    • 검증 가능한 수치 및 소스 출처 표기: ROC-AUC 0.9916, AP 0.9562, 300개 중 298개 정확 판정 등의 벤치마크 수치 및 연산 시간 수치에 (raw/Building an Agentic Quantum Computing System.md) 출처 명시.
    • 구체적 코드 및 활용 시나리오: KDD Cup 99 데이터셋 기반 자율 에이전트 침입 탐지 시나리오 표와 함께 OneClassSVM 기반 사전 계산 커널 이상 점수 산출 Python 예시 코드 수록.
    • 충돌: 도메인별 양자 vs 클래식 우위 성능 불일치 (KDD: 양자 우세, LHC: 박빙, Fraud: 클래식 RBF SVM 우세) 및 시드 무작위성에 따른 결과 변동성 기재.
    • 관련 노트: [[양자 커널]], [[Multi-Agent System]], [[DomainAdapter]], [[OneClassSVM]] 상호 연결.

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