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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진현 (서울대학교) 이창형 (서울대학교) 심규석 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제3호
발행연도
2014.3
수록면
191 - 195 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

클러스터링 알고리즘을 사용한 시계열 데이터 예측
김진현 ,  이창형 ,  심규석 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2014.03 학술저널

2013

클러스터링 알고리즘을 사용한 시계열 데이터 예측 모델 학습
김진현 ,  이창형 ,  심규석 한국정보과학회 학술발표논문집 2013.06 학술대회자료

초록· 키워드

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하드웨어가 급속히 발전하고 SNS와 같이 사용자가 데이터를 생성하는 서비스가 늘어나며 다양한 분야에서 대규모의 시계열 데이터가 생성되고 있고 이들의 분석에 대한 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 다양한 어플리케이션에서 사용되는 시계열 데이터 예측을 위해 mRBF 함수를 사용하여 K - means 클러스터링 알고리즘을 변형한 시계열 데이터 클러스터링(clustering) 기술을 적용한 K -mRBF 모델을 제안한다. 실험에서는 실제 웹 서버 데이터센터에서 수집된 데이터와 합성 데이터를 이용하여 제안한 시계열 데이터 예측 방식의 정확성을 평가하고 기존의 최신 연구 기법에 비해 나은 성능을 보임을 확인한다.
#시계열 데이터 #시계열 데이터 예측 #클러스터링 #time series #time series prediction #time series forecasting #clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시계열 데이터 예측 모델 학습 문제
4. 클러스터링 알고리즘을 사용한 시계열 데이터 예측 모델
6. 실험
7. 결론 및 앞으로 수행할 연구
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
http://en.wikipedia.org/wiki/Time_series google schola McKinsey & Company / 2009 / White Paper: Revolutionizing Data Center Efficiency google schola P.Henrique / 2013 / Using early view patterns to predict the popularity of youtube videos / proc. of the WSDM :365~374 google schola Y. Kim / 2011 / Saving Energy in Data Centers by Forecasting Resource Usage / proc. of the KCC fall conference 38(2(A)):214~217 google schola S. Gabor / 2010 / Predicting the popularity of online content / Communications of the ACM 53(8):80~88 google schola

이 논문의 저자 정보

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