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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,831 - 1,833 (3page)
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시계열 데이터 군집화에 있어 시계열 데이터의 특징을 추출하는 과정은 필수적이다. 군집화에 적용되는 시계열 데이터의 용량 및 차원은 대부분 크고 이는 차원의 저주(Curse of Dimensionality)를 일으키므로 성능 저하의 주원인으로 작용한다. 이에 대한 해결책으로 차원 축소가 제시되지만 과한 차원 축소 기법으로 데이터 특징을 추출하면 정보 손실로 인해 군집화 성능이 오히려 저하될 수 있다. 본 논문은 기존에 사용된 특징 추출 방법인, Wavelet 변환 및 Autoe^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10583452');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
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