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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장우솔 (단국대학교) 손원 (단국대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제33권 제5호
발행연도
2022.9
수록면
801 - 815 (15page)
DOI
10.7465/jkdi.2022.33.5.801

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융합라쏘신호근사기 (FLSA)는 변화점 식별을 위해 널리 사용되고 있지만 변화점 식별에 있어서의 일치성은 보장되지 않는다는 사실이 잘 알려져 있다. 평균값이 극값에 해당되지 않는 구간이 적어도 하나 이상 존재할 때 FLSA는 변화점 식별에 있어서 비일치성을 보인다. 반면, 변화점이 단 하나만 존재하는 경우와 같이 모든 평균값이 극값에 해당되는 경우에는 FLSA도 변화점 식별에 있어서의 일치성을 보일 수 있다. 한편, 확률적 이진분할 (WBS) 알고리즘은 다중변화점 식별 문제에서의 비일치성을 극복하기 위한 방법으로 랜덤으로 많은 구간을 추출하고 각 구간에서 하나의 변화점을 찾는다. 이렇게 랜덤으로 추출된 구간 중 일부가 단 하나의 변화점만을 가지고 있다면 해당 구간에서는 변화점 식별에서의 일치성이 보장된다. WBS 알고리즘은 주로 CUSUM 통계량과 함께 사용되는데 이 연구에서는 WBS 알고리즘에 FLSA를 적용하여 다중변화점을 식별하는 절차를 제안한다. 제안된 변화점 식별 절차는 참변화점 식별에 있어서의 일치성이 보장된다는 것을 모의실험을 통해 확인해본다.
#CUSUM 통계량 #다중변화점 식별 #융합라쏘신호근사기 #확률적 이진분할 알고리즘 #CUSUM statistic #fused LASSO signal approximator #multiple change points detection #wild binary segmentation

목차

요약
1. 서론
2. 이진분할 알고리즘
3. FLSA와 WBS 알고리즘을 이용한 다중변화점 식별
4. 모의실험
5. 결론 및 토의
References
Abstract

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