Abstract
A time-series data is the collection of real numbers over the time intervals. One of the main tasks in time-series data is efficiently to find subsequences similar to a given query sequence. In this paper, we propose an efficient subsequence matching method, which is called Instance-Match (I-Match). I-Match constructs a virtual window in order to reduce false alarms. Through the experiment with real data set and query sets, we show that I-Match improves query processing time by up to 2.95 times and significantly reduces the number of candidates comparing to Dual Match.
시계열 데이터는 시간에 따라 변화되는 실수 값을 저장한 것이다. 시계열 데이터에서 사용자 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 유사한 서브시퀀스를 가지는 데이터 시퀀스를 검색하는 서브시퀀스 매칭은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 인스턴스 레벨의 새로운 서브시퀀스 매칭 방법인 I-Match (Instance-Match)를 제안한다. I-Match는 인스턴스 레벨에서 가상 윈도우를 생성하여 질의 시퀀스와 데이터 시퀀스를 비교하여 착오 해답을 줄이는 방법으로 기존 방법인 Dual Match에 비해 후보의 개수를 줄임으로써 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 I-Match의 질의 처리 시간이 Dual Match와 비교하여 최대 2.95배 빠르며, 후보의 개수를 줄임을 보인다.
