• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.799-803
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• 2007

본 논문에서는 FSVM(Putty Support Vector Machine)의 퍼지소속함수를 새롭게 제안한다. SVM의 완화변수(slack-variable)에 퍼지소속함수를 결합하는 FSVM은 주어진 데이터베이스의 특성이 반영되어 안정적으로 분류성능을 향상시킬 수 있는 퍼지소속 함수를 필요로 한다. 시계열 자료의 패턴분류 성능을 비교하기 위하여 SVM, FSVM(1), 그리고 제안하는 FSVM(2) 등의 분류모델들을 비교 실험하였다. 사용한 데이터베이스는 한국금융시장의 시계열 경제지표 지수들이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.851-876
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• 2018

Dynamic time warping (DTW) is the main algorithms for time series alignment. However, it is unsuitable for quasi-periodic time series. In the current situation, except the recently published the shape exchange algorithm (SEA) method and its derivatives, no other technique is able to handle alignment of this type of very complex time series. In this work, we propose a novel algorithm that combines the advantages of the SEA and the DTW methods. Our main contribution consists in the elevation of the DTW power of alignment from the lowest level (Class A, non-periodic time series) to the highest level (Class C, multiple-periods time series containing different number of periods each), according to the recent classification of time series alignment methods proposed by Boucheham (Int J Mach Learn Cybern, vol. 4, no. 5, pp. 537-550, 2013). The new method (quasi-periodic dynamic time warping [QP-DTW]) was compared to both SEA and DTW methods on electrocardiogram (ECG) time series, selected from the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH) public database and from the PTB Diagnostic ECG Database. Results show that the proposed algorithm is more effective than DTW and SEA in terms of alignment accuracy on both qualitative and quantitative levels. Therefore, QP-DTW would potentially be more suitable for many applications related to time series (e.g., data mining, pattern recognition, search/retrieval, motif discovery, classification, etc.).

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.23-28
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• 2002

Support vector machine(SVM) has been very successful in classification, regression, time series prediction and density estimation. In this paper, we will propose SVM for fuzzy data classification.

• Smart Structures and Systems
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• 제22권2호
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• pp.175-183
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• 2018

Time-series data often contain one of the most valuable pieces of information in many fields including manufacturing. Because time-series data are relatively cheap to acquire, they (e.g., vibration signals) have become a crucial part of big data even in manufacturing shop floors. Recently, deep-learning models have shown state-of-art performance for analyzing big data because of their sophisticated structures and considerable computational power. Traditional models for a machinery-monitoring system have highly relied on features selected by human experts. In addition, the representational power of such models fails as the data distribution becomes complicated. On the other hand, deep-learning models automatically select highly abstracted features during the optimization process, and their representational power is better than that of traditional neural network models. However, the applicability of deep-learning models to the field of prognostics and health management (PHM) has not been well investigated yet. This study integrates the "residual fitting" mechanism inherently embedded in the wavelet transform into the convolutional neural network deep-learning structure. As a result, the architecture combines a signal smoother and classification procedures into a single model. Validation results from rotor vibration data demonstrate that our model outperforms all other off-the-shelf feature-based models.

• Spatial Information Research
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• 제19권6호
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• pp.43-54
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• 2011

본 연구는 위성영상 자료(2000-2009)를 이용하여 성남-용인 인근지역의 지표변화를 시계열 분석하기 위해 규칙기반 영상분류 방법을 제안하였다. 도시지역의 연도별 변화 패턴을 파악하기 위해 통계적/수학적 기반의 규칙에 따라 11개 클래스로 구분하였다. 훈련지역을 설정하지 않는 무감독분류 방법으로서 규칙을 적용할 수 있도록 알고리즘을 일반화 하였다. 분석 결과, 택지개발 등에 의하여 연구범위 내 도시지역면적이 약 1.45배 증가하였으며, 2009년 영상의 분류정확도는 98%로 나타났다. 방법 검증을 위하여 선분류 후비교법을 이용한 토지피복 변화분석 결과와 비교하였다. 다중영상 내 가용한 데이터를 최대한 이용할 수 있었고, 목적에 최적화된 분류가 가능해져, 분류정확도의 향상을 기대할 수 있었다. 본 규칙기반 영상분류 방법은 향후 도시개발 주제도 제작 및 도시개발, 환경변화 모니터링 등 영상 시계열 분석에 다양하게 적용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.671-681
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• 2019

최근에 부정맥 환자가 증가하면서 머신러닝을 이용한 부정맥을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존의 많은 연구들은 특정한 시점의 RR 간격 데이터에서 추출한 특징변수 다변량 데이터에 기반하여 부정맥을 예측하였다. 본 연구에서는 심장 상태가 시간에 따라 변해가는 패턴도 부정맥 예측에 중요한 정보가 될 수 있다고 생각하여 일정한 시간 간격을 두고 특징변수의 다변량 벡터를 추출하여 쌓음으써 얻어지는 다변량 시계열 데이터로 부정맥을 예측하는 것의 유용성에 대해 살펴보았다. 1-Nearest Neighbor 방법과 그것을 앙상블(ensemble)한 learner를 중심으로 비교했을 경우 시계열의 특징을 고려한 적절한 시계열 거리함수를 선택하여 시계열 정보를 활용한 다변량 시계열 데이터 기반 방법의 분류 성능이 더 좋게 나오는 것을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.15-23
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• 2002

As recently the network environment and application services have been more complex and diverse, there has. In this paper we introduce a scheme the extract useful information for network management by analyzing traffic data in user login file. For this purpose we use classification and association rule based on episode concept in data mining. Since login data has inherently time series characterization, convertible data mining algorithms cannot directly applied. We generate virtual transaction, classify transactions above threshold value in time window, and simulate the classification algorithm.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.872-884
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• 2022

IoT 산업 발전으로 다양한 산업군에서 서로 다른 형태의 시계열 데이터를 생성하고 있으며 이를 다시 통합하여 재생산 및 활용하는 연구로 진화하고 있다. 더불어, 실제 산업에서 데이터 처리 속도 및 활용 시스템의 이슈 등으로 인해 시계열 데이터 활용 시 데이터의 크기를 압축하여 통합 활용하는 경향이 증가하고 있다. 그러나 시계열 데이터의 통합 가이드라인이 명확하지 않고 데이터 기술 시간 간격, 시간 구간 등 각각의 특성이 달라 일괄 통합하여 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 통합 기준 설정 방법과 시계열 데이터의 통합시 발생하는 문제점을 기반으로 두 가지의 통합 방법을 제시하였다. 이를 기반으로 시계열 데이터의 특성을 고려한 이질적 시계열 데이터 통합 프레임워크를 구성하였으며 압축된 서로 다른 이질적 시계열 데이터의 통합과 다양한 기계 학습에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.52-56
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• 2004

주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.