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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 588 - 594 (7page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.5.588
이용수
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DTW 알고리즘은 두 시계열 간의 유사도 측정 방법으로 비선형 방식의 뒤틀림을 통해 두 시계열 간 최적의 정렬을 찾는 데 사용되고 있다. 그러나 DTW 알고리즘은 O(mn)의 시간 복잡도를 가지기 때문에 대규모 시계열 데이터에서의 사용이 제한된다. 본 논문에서는 DTW 알고리즘의 시간 복잡도를 개선하기 위해 DTW 행렬 계산을 병렬화하여 연산 횟수를 줄이는 알고리즘을 제안한다. DTW 행렬 계산은 인접 요소 간 의존성에 의해 병렬 연산을 할 수 없기 때문에 병렬 연산이 가능하도록 Shear-Mapping 방법을 적용하여 거리 행렬을 변환하였다. 제안된 방법의 성능 분석을 위해 다양한 길이의 시계열 데이터를 사용하여 알고리즘의 실행 시간을 측정하였으며, 그 결과 시계열의 길이가 길수록 기존의 DTW 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Shear-Mapping DTW 알고리즘
Ⅳ. 성능 분석 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
P. Esling and C. Agon, “Time-series data mining,” Association for Computing Machinery Computing Surveys, vol. 45, no. 1, pp. 1-34, Dec. 2012. DOI: 10.1145/2379776.2379788.
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