최근 사물 인터넷의 발전으로 센서의 수가 크게 증가하면서 다변량 시계열 데이터를 동시에 고려한 효과적인 이상 탐지 기법이 요구되고 있다. 다변량 시계열 데이터 간에는 복잡한 상관관계가 존재하기 때문에 데이터에 내재되어 있는 이러한 특징을 고려하여 분석하는 접근 방식이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 그래프 신경망을 이용한 다변량 시계열 데이터 기반의 이상치 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 웨이블릿 분석을 활용하여 시계열의 특징들을 추출하면서 동시에 그래프 신경망을 통해 다변량 시계열 데이터에 존재하는 복잡한 상관관계를 밝히게 된다. 또한 시계열 및 시점 간의 상관관계를 그래프 구조로 표현함으로써 데이터에 내재되어 있는 관계를 시각적으로 해석할 수 있도록 도와준다.