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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제31권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
707 - 719 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

불균형 Haar 웨이블릿 변환을 이용한 군집화를 위한 시계열 표현
이세훈 ,  백창룡 응용통계연구 2018.12 학술저널
불균형 Haar 웨이블릿 변환을 이용한 군집화를 위한 시계열 표현
이세훈 통계학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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시계열 데이터의 분류와 군집화를 효율적으로 수행하기 위해 다양한 시계열 표현 방법들이 제안되었다. 본 연구는 Lin 등 (2007)이 제안한 국소 평균 근사를 이용하여 시계열의 차원을 축소한 후 심볼릭 자료로 이산화하는 symbolic aggregate approximation (SAX) 방법의 개선에 대해서 연구하였다. SAX는 국소 평균 근사를 할 때 등간격으로 임의의 개수의 세그먼트로 나누어 평균을 계산하여 세그먼트의 개수에 그 성능이 크게 좌우된다. 따라서 본 논문은 불균형 Haar 웨이블릿 변환을 통해 국소 평균 수준을 등간격이 아니라 자료의 특성을 반영하여 자료 의존적으로 선택하게 함으로써 시계열의 차원을 효과적으로 축소함과 동시에 정보의 손실을 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 방법은 실증 자료 분석을 통해 SAX 방법을 개선시킴을 확인하였다.
#군집화 #분류 #불균형 Haar 웨이블릿 변환 #시계열 표현 #classification #clustering #SAX #time series representation #unbalanced Haar wavelet transformation

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