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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.6
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 570 - 576 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.6.570
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시계열 데이터 분석에서 널리 이용되는 거리 측도 중 하나인 동적 시간 워핑(Dynamic Time Warping, DTW)은 시계열 데이터의 길이가 길어질수록 시간이 오래 걸리는 단점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 최근에 런-길이 부호화라는 압축 방법을 이용하여 DTW를 빠른 시간 내에 근사하는 알고리즘들이 개발되었다. 하지만 기존의 방법들로 계산된 DTW의 상계값에는 불필요하게 더해지는 거리값이 존재한다. 본 논문은 시간복잡도를 유지하면서 런-길이 부호화를 통한 DTW 근사 알고리즘들을 개선하는 동적계획법(Dynamic programming) 기반의 알고리즘을 제시한다. 또한, 현실 세계의 데이터 및 인공 데이터를 활용한 실험을 통해 제안하는 방법의 효용성을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 배경이론
4. 상계 개선 알고리즘
5. 알고리즘 성능 실험 및 분석
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Berndt, Donald J., and James Clifford, "Using dynamic time warping to find patterns in time series," KDD workshop, Vol. 10, No. 16, 1994.
Toyoda, M., Sakkurai, Y., Ishikawa, "Pattern discovery in data streams under the time warping distances," The VLDB Journal, vol. 22, no. 3, pp. 295-318, 2013.
Fu, C., Zhang, P., Jiang, J., Yang, K., Lv, Z. "A Bayesian approach for sleep and wake classification based on dynamic time warping method," Multimedia Tools and Applications Vol. 76, No. 17, pp. 17765-17784, 2017.
Varatharajan, R., Manogaran, G., Priyan, M., Sundarasekar, R., "Wearable sensor devices for early detection of Alzheimer disease using dynamic time warping algorithm," Cluster Computing, pp. 1-10, 2017.
Mueen, Abdullah, et al., "Awarp: fast warping distance for sparse time series," Data Mining (ICDM), 2016 IEEE 16th International Conference on. IEEE, 2016.
Toyoda, M., Sakkurai, Y., Ishikawa, "Pattern discovery in data streams under the time warping distances," The VLDB Journal, vol. 22, no. 3, pp. 295-318, 2013.
Fu, C., Zhang, P., Jiang, J., Yang, K., Lv, Z. "A Bayesian approach for sleep and wake classification based on dynamic time warping method," Multimedia Tools and Applications Vol. 76, No. 17, pp. 17765-17784, 2017.
Varatharajan, R., Manogaran, G., Priyan, M., Sundarasekar, R., "Wearable sensor devices for early detection of Alzheimer disease using dynamic time warping algorithm," Cluster Computing, pp. 1-10, 2017.
Mueen, Abdullah, et al., "Awarp: fast warping distance for sparse time series," Data Mining (ICDM), 2016 IEEE 16th International Conference on. IEEE, 2016.
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