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초록·키워드
본 연구에서는 유사한 시계열 패턴을 가지는 센서 데이터를 커뮤니티로 묶어 커뮤니티 별 대표 모델을 구축하는 커뮤니티 기반 시계열 예측 모델을 제안한다. 이를 위해, 전체 시계열 데이터를 그래프 데이터로 변환한다. 개별 센서는 그래프의 노드로, 노드를 연결하는 엣지의 가중치는 시계열 사이의 거리로 모델링한다. 엣지 가중치는 지수 감소 함수를 활용해 거리와 가중치가 반비례하게 정의한다. 이후 커뮤니티 탐지를 통해 유사한 시계열 패턴을 가지는 센서를 커뮤니티로 묶는다. 커뮤니티 별 중심 시계열만을 대상으로 학습을 ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093747622
