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본 논문에서는 비디오 내 인물의 행동을 인식하고 인물의 이상 행동을 판별하는 과업을 해결하기 위해 positive pair을 이용하 는 자기주도 학습(self-supervised learning) 중 대조 학습(contrastive learing)의 방법을 이용하는 BYOL 기법을 이용하여 resne50 기반의 모델을 학습시키고자 한다. 특히, 비디오가 가지고 있는 시간적 특성(temporal feature)을 이용하고자 일정 프레 임들을 window size 단위로 묶고 일부분을 추출하는 방식으로 프레임을 추출하고 프레임을 특징 추출(featrue extract)하여 MLP header을 가지고 있는 resnet50 모델을 이용하여 이상 행동 탐색 (anomaly action detection)을 진행했다. 모델의 성능을 평 가하기 위해 F1-score을 이용했으며 68.4%의 우수한 성능을 보여주었다.