이 연구는 시스템 로그의 이상 탐지를 위해 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)을 기반으로 한 방법과 장치를 개발합니다. 최근 시스템 로그는 다양한 형태와 방대한 규모로 생성되기 때문에, 이를 효과적으로 분석하고 이상을 감지하는 능력이 중요합니다. 본 연구는 자기 지도 학습 기법을 활용하여 시스템 로그 데이터를 사전 학습시키고, 이를 통해 정상과 비정상 로그를 자동으로 분류 및 감지하는 기술을 제안합니다. 이 기술은 기존의 규칙 기반 접근법보다 높은 정확도와 효율성을 제공하며, 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다.