다중 그리드 기반 시계열 데이터를 위한 분류 효율성 개선 및 주요 패턴 표현 방법
저자
발행사항
서울 : 서울시립대학교 일반대학원, 2019
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울시립대학교 일반대학원 : 컴퓨터과학과 2019. 2
발행연도
2019
작성언어
한국어
주제어
KDC
004 판사항(6)
발행국(도시)
서울
형태사항
iv, 89 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm.
일반주기명
Methods for improving classification efficiency and representing important patterns for time series data using multiple grids
참고문헌: p. 79-87
서지적 및 설명적 각주 수록
UCI식별코드
I804:11035-000000030391
소장기관
시계열 데이터에 대한 유사도 비교 방법의 효율성은 다양한 시계열 데이터 집합에 대한 데이터 검색 및 분류와 같이 중요한 작업의 전반적인 성능을 결정하기 때문에 중요하다. 다양한 분야에서 시계열 데이터의 양과 차원이 급격하게 증가함에 따라 강력하고 효율적인 유사도 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 셀 크기가 서로 다른 다수의 그리드를 사용하여 다양한 해상도의 시계열 표현을 사용하는 유사 검색 방법인 MGTS의 분류 정확도 및 견고성을 유지하면서 후보 선택 및 그리드 잘라내기 기법을 사용하여 MGTS보다 훨씬 높은 효율을 보이는 FastMGTS를 제안한다. 다양한 실제 데이터 세트에 대한 실험을 통해 FastMGTS는 STS3을 제외한 대부분의 기존 방법보다 훨씬 빠르며 높은 정확도의 MGTS를 구현한다. 또한 본 논문에서는 시계열 분류를 고려한 그리드 기반 시계열 가중치 벡터 표현 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 분류에 결정적인 역할을 하는 그리드 셀 영역을 효과적으로 표현에 반영하며, 다중 그리드 통합을 통해 시계열 표현의 견고성을 향상시킨다. 클래스 간 차이가 두드러지는 데이터 집합의 시각화 실험을 통해 이를 확인하였다. 실제 시계열 데이터 집합을 이용한 분류 정확도 측정 실험을 통해 제안한 표현 방법이 분류 정확도를 실제로 개선함을 보였다.
주요어: 시계열, 그리드, 유사성 검색, 최근접 이웃 분류, 시계열 인덱싱, 가중치 벡터
The effectiveness of the similarity measure for time series is important because it determines the overall performance of critical tasks, such as data search and classification for various time series datasets. As the volume and dimension of time series data in various fields increase rapidly, a robust and efficient similarity measure is required. In this paper, we propose FastMGTS which is much more efficient than MGTS by using candidate selection and grid trimming techniques while maintaining classification accuracy and robustness of MGTS, a similarity search method using time series representation of various resolutions using a plurality of grids with different cell sizes. Through experiments on various real data sets, FastMGTS implements MGTS with much faster and higher accuracy than most conventional methods except STS3. Additionally we propose a grid based time series weight vector representation method considering time series classification. The proposed method effectively reflects the grid cell area, which plays a decisive role in the classification, and improves the robustness of the time series representation by integrating multiple grids. We confirmed this through visualization experiment of data set where the difference between classes is remarkable. Experiments on classification accuracy using real time series data set showed that the proposed method actually improved classification accuracy.
Keywords: time series, similarity search, k-NN classification, data representation, weighted vector
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