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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
2,319 - 2,332 (14page)

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시계열자료의 군집분석은 시간영역(time domain) 혹은 주파수영역(frequency domain)에서의 거리개념을 통해 이루어졌다. 시간 영역에서는 특정한 모수적(parametric) 모형을 적합한 후 모수 추정결과의 유사성을 고려하거나 자기상관구조(auto-correlation structure)의 유사성을 고려하여 거리개념을 도입하였다. 주파수 영역에서는 변동주기에 따른 자료의 순환구조를 의미하는 스펙트럼(spectrum)을 구한 후 적절한 변환을 통한 거리개념을 도입하였다. 본 논문에서는 주어진 원 시계열자료에 거리개념을 도입하되 동일한 시점 간의 거리 뿐 아니라 상이한 시점 간의 거리 또한 고려하는 동적 시간워핑(dynamic time warping; DTW)을 적용하고자 한다. 문자인식 및 행동인식 등의 여러 분야에서 활용되는 이 알고리즘은 시점에 국한하지 않은 측정값들 간의 비교를 가능케 한다. 모의실험을 통해 정상성 및 비정상성 하에서의 여러 시나리오 하에서, 시간영역과 주파수영역에서 널리 활용되는 다양한 거리들과 동적 시간워핑의 성능을 비교, 평가하였고 그 특성을 파악하였다. 또한 실증자료분석을 통해 미국 50개 주의 실업률 자료를 군집화하였고 동적 시간워핑방법을 이용하여 그 특성을 비교, 분석하였다.
#time-series #clustering analysis #dynamic time warping #unemployment rate.

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참고문헌 (22)

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Bellman, R. / 1959 / On adaptive control processes / Automatic Control, IRE Transactions 4(2):1~9 google schola Berndt, D. J. / 1994 / Using dynamic time warping to find patterns in time series / KDD Workshop 10(6):359~370 google schola Caiado, J. / 2006 / A periodogram-based metric for time series classification / Computational Statistics & Data Analysis 50(10):2668~2684 Crossref 조광현 / 2011 / 군집분석을 이용한 부동산 회원 분류에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(4):1811~1819 dbpia 최호식 / 2016 / 축소된 상자그림을 활용한 미세먼지 데이터의 군집분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(5):2435~2443 dbpia

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