데이터 스트림의 다중-간격 예측을 위한 통합된 계층형 시간적 메모리 네트워크

조건화; 배선갑; 심명선; 배종민; 강현석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조건화 (경상대학교) 배선갑 (경상대학교) 심명선 (경상대학교) 배종민 (경상대학교) 강현석 (경상대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제7호

발행연도: 2010.7

수록면: 558 - 567 (10page)

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데이터 스트림을 위한 효율적인 예측 방법을 개발하기 위하여 많은 연구들이 진행 되어왔다. 하지만, 이들 방법들은 대부분 고정된 시간 구간에 대한 하나의 예측 결과만을 제공하고 있기 때문에 많은 경우에 다양한 시간 간격을 기초로 얻어진 예측 결과들이 다를 수 있다. 따라서 다중-간격 예측(Multi-Interval Prediction; MIP)을 위한 새로운 방법의 개발이 요구된다. 본 논문은 계층형 시간적 메모리(HTM) 기술을 이용하여 데이터 스트림을 다중-간격 기반으로 예측할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 우리는 원래의 HTM 네트워크에 새로운 노드 형태인 Zeta1LastNode를 도입하여 통합된 계층형 시간적 메모리(Integrated Hierarchical Temporal Memory; IHTM) 네트워크를 제안한다. 특히, 이 IHTM 네트워크의 계층적인 통합 특성을 이용하여, 데이터 스트림에 대한 다중-간격 예측이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다. 성능 분석을 통해 IHTM이 다중-간격 예측을 함에 있어서 예측 간격이 늘어날수록 원래의 HTM에 비하여 메모리와 계산 시간의 소비를 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 보였다.

#HTM #다중-간격 예측 #데이터 스트림 #Integrated hierarchical temporal memory (IHTM) #multi-interval prediction (MIP) #data streams

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

1. [보고서] - Y. Yang / 2005 / Proactive-reactive prediction for data streams

2. [학술대회논문] - B. Babcock / 2002 / Models and issues in data stream systems / ACM Symposium on Principles of Database Systems (PODS)

3. [학술대회논문] - H. Wang / 2003 / Mining Concept-Drifting Data Streams Using Ensemble Classifiers / SIGKDD'03

4. [인터넷자원] - Numenta / / Numenta HTM Home page

5. [단행본] - J. Hawkins / 2006 / Hierarchical Temporal Memory: Concepts, Theory, and Terminology / Numenta Inc

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