• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권1호
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• pp.39-56
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• 2015

Continuous multi-interval prediction (CMIP) is used to continuously predict the trend of a data stream based on various intervals simultaneously. The continuous integrated hierarchical temporal memory (CIHTM) network performs well in CMIP. However, it is not suitable for CMIP in real-time mode, especially when the number of prediction intervals is increased. In this paper, we propose a real-time integrated hierarchical temporal memory (RIHTM) network by introducing a new type of node, which is called a Zeta1FirstSpecializedQueueNode (ZFSQNode), for the real-time continuous multi-interval prediction (RCMIP) of data streams. The ZFSQNode is constructed by using a specialized circular queue (sQUEUE) together with the modules of original hierarchical temporal memory (HTM) nodes. By using a simple structure and the easy operation characteristics of the sQUEUE, entire prediction operations are integrated in the ZFSQNode. In particular, we employed only one ZFSQNode in each level of the RIHTM network during the prediction stage to generate different intervals of prediction results. The RIHTM network efficiently reduces the response time. Our performance evaluation showed that the RIHTM was satisfied to continuously predict the trend of data streams with multi-intervals in the real-time mode.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.261-270
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• 2002

Recently, the demand of the Intelligent Transportation System(ITS) has been increased to a large extent, and a real-time traffic information service based on the internet system became very important. When ITS companies carry out real-time traffic services, they find some traffic data missing, and use the conventional method of reconstructing missing values by calculating average time trend. However, the method is found unsatisfactory, so that we develop a new method based the spatial and spatial-temporal models. A cross-validation technique shows that the spatial-temporal model outperforms the others.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1645-1654
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• 1993

본 논문에서는 기존의 잡음 제거용 순환 filter와 달리 시간축 대역제한을 통해 시각특성의 개선과 영상데이타 압축 효과를 개선시키는데 그 목적을 두고 있다. 일반적으로 시간축 대역제한을 수행하려면 시간방향으로의 aliasing을 고려해야 한다. 신호 처리 관점에서 보면 신호에 aliasing이 생긴다면 이의 영향을 받지않고 (de-aliasing) filtering하는 것은 불가능하다고 알려져있다. 그러나 영상신호에서는 baseband spectrum 구조를 예측할 수 있고, 이를 토대로 aliasing의 영향을 받지않는 대역제한 방안을 생각할 수 있다. 이는 이동벡터의 궤적을 따라 공간 영역에서 대역제한(Motion Adaptive Spatial Filter)을 하는 것으로서 이들의 특성 및 구성방안으 제안한다. 이렇게 구성된 filter는 aliasing의 제기 뿐만아니라 시간축 잡음의 제거에도 기여를 하게 된다. 실험에서는 제안방법의 de-aliasing 특성과 영상부호화기로의 적용결과를 알아본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.99-110
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• 2010

이벤트는 환자의 증상과 같은 시간 속성을 갖는 흐름을 의미하며 센서를 통하여 수집된 스트림 데이터는 시작과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 마이닝 기법은 빈발 이벤트만을 고려하며, 빈발하지 않는 이벤트는 중요하더라도 제외되는 문제가 있다. 이 논문에서는 다차원 스트림 데이터 환경에서 인터벌 이벤트에 기초하여 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 가중치와 이상 이벤트가 감지된 시점의 스트림 데이터만 고려하여 이벤트의 발생 횟수에 상관없이 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙을 탐사한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 유용한 지식을 탐사함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1418-1427
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• 1999

시간지원 데이타베이스 시스템은 자료의 과거 및 현재, 그리고 미래의 상태까지 관리함으로써, 사용자에게 시간에 따라 변화하는 자료에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 시간지원 데이타베이스는 경향 분석, 버전 관리, 의료 기록 관리 및 비디오 데이타 관리 등과 같이 자료의 시간적 특성이 중요시 되는 모든 분야에 폭 넓게 응용될 수 있다. 시간지원 데이타베이스에서의 집계는 시간 애트리뷰트를 고려하지 않은 기존의 집계와는 큰 차이가 있으며, 기존의 집계 처리 기법을 이용하여 효과적으로 처리될 수 없다. 본 논문에서는 시간지원 집계를 효율적으로 처리하기 위한 새로운 자료 구조인 PA-트리를 제안하고, 이를 이용한 시간지원 집계 처리 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 PA-트리를 이용한 기법과 기존의 집계 트리를 이용한 기법의 성능을 최악 경우 분석과 실험을 통해 비교한다.Abstract Temporal databases manage time-evolving data. They provide built-in supports for efficient recording and querying of temporal data. Many application area such as trend analysis, version management, and medical record management have temporal aspects, and temporal databases can handle these temporal aspects efficiently. The aggregate in temporal databases, that is, temporal aggregate is an extension of conventional aggregate on the domain and range of aggregation to include time concept. The basic techniques behind computing aggregates in conventional databases are not efficient when applied to temporal databases. In this paper, we propose a new tree structure for temporal aggregation, called PA-tree, and aggregate processing method based on the PA-tree. We compare the PA-tree with the existing aggregation tree which has been proposed for temporal aggregate.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.81-86
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• 2022

시계열 데이터는 주식, IoT, 공장 자동화와 같은 다양한 실생활에서 수집되고 활용되고 있으며, 정확한 시계열 예측은 해당 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있어서 전통적으로 중요한 연구 주제이다. 전반적인 시계열 데이터의 향상된 특징을 추출할 수 있는 대표적인 시계열 데이터 분석 방법인 다층 수평 예측은 최근 부가적 정보를 포함하는 시계열 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 분석에 활용하여 향상된 시계열 예측한다. 하지만 대부분의 심층 학습 기반 시계열 분석 모델들은 시계열 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 따라서 우리는 잘 알려진 temporal fusion transformers 방법을 사용하여 실생활과 밀접한 실제 데이터를 이질성을 고려한 다층 수평 예측에 적용하였다. 결과적으로 주식, 미세먼지, 전기 소비량과 같은 실생활 시계열 데이터에 적용한 방법이 기존 예측 모델보다 향상된 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.931-956
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• 2019

Documents contain information that can be used for various applications, such as question answering (QA) system, information retrieval (IR) system, and recommendation system. To use the information, it is necessary to develop a method of extracting such information from the documents written in a form of natural language. There are several kinds of the information (e.g., temporal information, spatial information, semantic role information), where different kinds of information will be extracted with different methods. In this paper, the existing studies about the methods of extracting the temporal information are reported and several related issues are discussed. The issues are about the task boundary of the temporal information extraction, the history of the annotation languages and shared tasks, the research issues, the applications using the temporal information, and evaluation metrics. Although the history of the tasks of temporal information extraction is not long, there have been many studies that tried various methods. This paper gives which approach is known to be the better way of extracting a particular part of the temporal information, and also provides a future research direction.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권4호
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• pp.215-224
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• 2011

U-Health는 다양한 종류의 센서로 환자 정보를 수집하며, 스트림 데이터는 시작 시점과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 데이터 마이닝 기법들은 이벤트 발생 시점만을 고려하며 스트림 데이터의 상태 변화는 간과하는 문제가 있다. 이 논문은 U-Health에서 이벤트 상태 변화를 고려한 시간 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 U-Health에서 관심이 있는 이벤트만을 센서에서 서버로 전송함으로써 환경의 제약 사항들을 극복하고 스트림 데이터에 대한 네 가지 이벤트 상태를 정의하여 상태 변화를 고려한 시간 마이닝을 수행한다. 최종적으로, 제안 방법은 이벤트들 사이에 존재하는 인과 관계를 시간 관계 시퀀스로 기술하여 탐사 규칙의 모호함을 제거한다.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.219-236
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• 2008

센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.909-916
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 GIS 서비스는 모바일 기기를 이용하여 언제, 어디서나 시공간 데이터를 이용할 수 있는 특징이 있다. 또한 최신의 공간 데이터를 무선 네트워크를 이용하여 서버로부터 클라이언트는 업데이트를 제공받는다. 하지만 기존의 시스템은 실세계의 변화를 서버에서 일정 주기로 수집하기 때문에 사용자에게 최신 정보를 제공하는데 오랜 시간이 소요되는 단점이 있다. 이 논문에서는 기존의 문제점을 해결하기 위해 필드 업데이트를 지원하는 양방향 동기화 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 모바일 기기를 이용하여 클라이언트에서 실세계의 변경된 사항을 수집하고, 수집된 데이터를 서버에 전송한다.