클러스터링 알고리즘을 사용한 시계열 데이터 예측

Q: 이 논문에서 정의한 시계열 데이터란 무엇인가?

시계열 데이터는 균등한 시간 간격에서 연속적으로 측정된 값들의 시퀀스이다. 이는 소셜 멀티미디어 서비스의 동영상 시청수나 대규모 웹서버 클러스터의 노드 상태 정보처럼 시간에 따라 기록되는 데이터를 포함한다. 이러한 데이터는 특정 시간의 값을 예측하는 데 활용된다.

Q: K-mRBF 모델이 기존 시계열 데이터 예측 방식보다 성능이 우수한 이유는 무엇인가?

연구 결과, K-mRBF 모델은 시계열 데이터의 패턴을 찾기 위해 K-SC 클러스터링 알고리즘을 사용하여 패턴 정보를 생성하고, 이를 mRBF 모델에 적용한다. 이는 기존 mRBF 모델이 균등 샘플링으로 패턴을 추출하는 방식과 달리, 데이터에 숨겨진 실제 패턴을 더 정확하게 반영하여 예측 정확도를 향상시킨다.

김진현; 이창형; 심규석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진현 (서울대학교) 이창형 (서울대학교) 심규석 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제3호

발행연도: 2014.3

수록면: 191 - 195 (5page)

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하드웨어가 급속히 발전하고 SNS와 같이 사용자가 데이터를 생성하는 서비스가 늘어나며 다양한 분야에서 대규모의 시계열 데이터가 생성되고 있고 이들의 분석에 대한 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 다양한 어플리케이션에서 사용되는 시계열 데이터 예측을 위해 mRBF 함수를 사용하여 K - means 클러스터링 알고리즘을 변형한 시계열 데이터 클러스터링(clustering) 기술을 적용한 K -mRBF 모델을 제안한다. 실험에서는 실제 웹 서버 데이터센터에서 수집된 데이터와 합성 데이터를 이용하여 제안한 시계열 데이터 예측 방식의 정확성을 평가하고 기존의 최신 연구 기법에 비해 나은 성능을 보임을 확인한다.

#시계열 데이터 #시계열 데이터 예측 #클러스터링 #time series #time series prediction #time series forecasting #clustering

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-560-001249749

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