• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.377-384
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• 2015

In this paper we propose a visualization tool for distortion-free time-series matching. Supporting distortion-free is a very important factor in time-series matching to get more accurate matching results. In this paper, we visualize the result of time-series matching, which removes various time-series distortions such as noise, offset translation, amplitude scaling, and linear trend by using moving average, normalization, linear detrending transformations, respectively. The proposed visualization tool works as a client-server model. The client sends a user-selected time-series, of which distortions are removed, to the server and visualizes the matching results. The server efficiently performs the distortion-free time-series matching on the multi-dimensional R*-tree index. By visualizing the matching result as five different charts, we can more easily and more intuitively understand the matching result.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.683-686
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• 2015

본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 시계열 매칭 기술을 활용하여 대용량 윤곽선 이미지 매칭을 보다 빠르게 수행할 수 있다. 이러한 윤곽선 이미지 매칭에서, 스케일링 불변의 지원은 스케일된 유사 이미지를 검색하기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현한다. 먼저, 클라이언트는 질의 이미지를 시계열로 변환하고, 스케일링 팩터 구간 및 허용치와 함께 서버에 전달하고, 매칭 결과로 반환된 이미지를 차트 형태로 시각화한다. 다음으로 서버는 다차원 인덱스를 활용하여 대용량 윤곽선 시계열 데이터에 대한 빠른 시계열 매칭을 수행한다. 구현 결과, 제안하는 윤곽선 이미지 매칭 시각화 도구는 질의 이미지와 스케일링-불변 결과 이미지를 세 가지의 차트를 통해 직관적으로 비교 및 분석 가능하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1079-1080
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• 2012

시계열 데이터는 경제, 기상, 의료 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 시계열 데이터 상에서의 검색 방법에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 시계열 데이터는 각 시간별로 측정한 실수 값의 시퀀스로, 사용자가 원하는 질의 시쿠퀀스와 유사한 데이터 시퀀스를 찾는 방법인 유사 시퀀스 매칭 방법을 조사한다. 유사 시퀀스 매칭 방법은 전체 매칭과 서브시퀀스 매칭으로 분류되며, 서브시퀀스 매칭의 대표적인 방법으로 전체매칭을 일반화한 방법인 FRM, FRM의 윈도우 구성 방법에 대해 이원적으로 접근한 DualMatch, FRM과 DualMatch를 일반화한 GeneralMatch가 있으며, 각 방법에 대한 비교분석을 한다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.943-957
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• 2014

Removing noise, called denoising, is an essential factor for the more intuitive and more accurate results in boundary image matching. This paper deals with a partial denoising problem that tries to allow a limited amount of partial noise embedded in boundary images. To solve this problem, we first define partial denoising time-series which can be generated from an original image time-series by removing a variety of partial noises and propose an efficient mechanism that quickly obtains those partial denoising time-series in the time-series domain rather than the image domain. We next present the partial denoising distance, which is the minimum distance from a query time-series to all possible partial denoising time-series generated from a data time-series, and we use this partial denoising distance as a similarity measure in boundary image matching. Using the partial denoising distance, however, incurs a severe computational overhead since there are a large number of partial denoising time-series to be considered. To solve this problem, we derive a tight lower bound for the partial denoising distance and formally prove its correctness. We also propose range and k-NN search algorithms exploiting the partial denoising distance in boundary image matching. Through extensive experiments, we finally show that our lower bound-based approach improves search performance by up to an order of magnitude in partial denoising-based boundary image matching.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1199-1202
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• 2013

최근 증권, 센서, 기후, 의료 분야 등에서 수많은 시계열 데이터들이 쏟아져 나오고 있고, 이러한 시계열 빅 데이터를 통해 의미를 찾아내고자 하는 시계열 해석 및 분석, 예측 작업의 수요가 증가하고 있다. 시계열 해석 및 분석, 예측 작업을 하기 위해서 사용 될 수 있는 기초 작업은 유사한 시계열 시퀀스를 찾아내는 유사 시퀀스 매칭과 이러한 매칭을 통해 특정 시계열 데이터의 하나의 특징이 되는 빈발 시퀀스 추출 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 시계열 빅 데이터에서 유사 시퀀스 매칭을 이용한 빈발 시퀀스 추출 문제를 효율적으로 해결하는 빈발 시퀀스 추출기(Frequent Sequence Extractor)를 개발 및 구현하였다. 또한 분산처리 플랫폼인 하둡을 이용한 데이터 파싱을 사용하여, 각 분야별 시계열 데이터를 분석하는 전문가에게 효율적인 분산처리 효과를 제공한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.4
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• pp.327-340
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• 2009

To achieve the noise reduction effect in boundary image matching, we use the moving average transform of time-series matching. Our motivation is based on an intuition that using the moving average transform we may exploit the noise reduction effect in boundary image matching as in time-series matching. To confirm this simple intuition, we first propose $\kappa$-order image matching, which applies the moving average transform to boundary image matching. A boundary image can be represented as a sequence in the time-series domain, and our $\kappa$-order image matching identifies similar images in this time-series domain by comparing the $\kappa$-moving average transformed sequences. Next, we propose an index-based matching method that efficiently performs $\kappa$-order image matching on a large volume of image databases, and formally prove the correctness of the index-based method. Moreover, we formally analyze the relationship between an order $\kappa$ and its matching result, and present a systematic way of controlling the noise reduction effect by changing the order $\kappa$. Experimental results show that our $\kappa$-order image matching exploits the noise reduction effect, and our index-based matching method outperforms the sequential scan by one or two orders of magnitude.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.10
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• pp.431-438
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• 2015

In this paper we address the symmetric-invariant problem in boundary image matching. Supporting symmetric transformation is an important factor in boundary image matching to get more intuitive and more accurate matching results. However, the previous boundary image matching handled rotation transformation only without considering symmetric transformation. In this paper, we propose symmetric-invariant boundary image matching which supports the symmetric transformation as well as the rotation transformation. For this, we define the concept of image symmetry and formally prove that rotation-invariant matching of using a symmetric image always returns the same result for every symmetric angle. For efficient symmetric transformation, we also present how to efficiently extract the symmetric time-series from an image boundary. Finally, we formally prove that our symmetric-invariant matching produces the same result for two approaches: one is using the time-series extracted from the symmetric image; another is using the time-series directly obtained from the original image time-series by symmetric transformation. Experimental results show that the proposed symmetric-invariant boundary image matching obtains more accurate and intuitive results than the previous rotation-invariant boundary image matching. These results mean that our symmetric-invariant solution is an excellent approach that solves the image symmetry problem in time-series domain.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.121-124
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• 2005

본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.787-788
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• 2009

시계열 데이터(time-series data)는 연속적인 데이터를 고정된 시간 간격으로 샘플링한 실수 값들의 연속을 의미한다. 시계열 데이터의 예로는, 음악 및 동영상 데이터, 심전도 데이터, 주식 그래프 등의 데이터가 있다. 시계열 데이터는 다시 데이터베이스에 저장 되어있는 데이터 시퀀스(data sequence)와, 사용자에 의해 주어지는 질의 시퀀스(query sequence)로 분류된다. 시계열 데이터베이스(time-series database)에서 순위를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법(ranked subsequence matching)은 데이터 시퀀스와 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 질의 시퀀스의 길이와 같은 데이터 시퀀스의 서브시퀀스(subsequence)들 중에서 질의 시퀀스와 가장 유사한 상위 k개의 서브시퀀스들을 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 사용자가 매칭 방법에 대한 인식과 이해가 부족하더라도 기존의 콘솔 기반의 매칭 프로그램을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 이용성을 향상시키기 위하여 시각화 툴을 개발하는 것이다. 구체적으로, 5가지 시각화(visualization) 기능을 제공하는 사용자 인터페이스를 구현하였다. 구현된 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 기존의 매칭 프로그램을 보다 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 기여한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.28-30
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• 2012

본 논문에서는 시계열 매칭 기술을 활용한 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 설계 및 구현한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 스케일된 유사 이미지들을 찾는데 거리 계산이 용이해지고, 인덱스 사용이 가능하여 대용량 데이터베이스 대상의 빠른 검색이 가능해지게 된다. 이를 위해, 기존연구 내용을 기반으로 사용자의 편의를 위해 GUI 환경의 클라이언트-서버 시스템으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트에서는 사용자의 질의 이미지를 시계열로 변환하여 가로 및 세로의 스케일링 팩터구간과 허용치 ${\varepsilon}$과 함께 서버에 전달한다. 서버에서는 클라이언트에서 전달한 값들을 이용하여 범위 질의를 구성하여 이미 구축해놓은 이미지 시계열 데이터베이스의 인덱스를 통해 유사 이미지들을 찾은 후 그 결과 이미지들을 클라이언트로 전달한다. 구현 결과, 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭은 직관적이고 정확한 매칭을 수행하는 것으로 나타났다.