이상행동(Abnormal Behavior)이란 평균과 같은 정상적 규준에서 벗어나 있는 것을 이상행동이라고 한다. 범죄를 예방하기 위한 공공 CCTV의 설치가 증가하고 있지만 최근 범죄율이 오히려 증가하고 있다. 이러한 상황에 맞춰 CCTV에서 자동으로 이상행동을 찾는 딥러닝을 활용한 인공지능 연구가 증가하고 있다. 딥러닝은 인공신경망에 기반하여 설계되는 인공지능의 한 종류로 딥러닝을 통한 인공지능 개발에서 높은 정확도를 위해선 학습용 데이터의 품질이 중요하다.

본 논문은 오토인코더(Autoencoder) 기반으로 인물의 스켈레톤 데이터를 사용하여 프레임별 이상행동 유무를 이진 분류하는 MPED-RNN 모델을 사용하여 구축되고 있는 이상행동 검출용 학습데이터가 학습용 데이터로 적합한지 검증하였다. 본 논문에서 사용한 비지도 학습 기반의 MPED-RNN 모델은 해당 데이터와 같이 이상행동이 발생하는 프레임 수와 이상행동이 발생하지 않는 프레임 수가 유사한 영상을 검증하기에는 적합하지 않고 지도 학습 기반의 모델에서 검증하여야 적절한 결과를 도출해낼 수 있다고 판단된다.