효율적인 시계열 분류를 위한 DTW 기반 쉐이플릿 선택 방법

Abstract

시계열 분류 문제를 해결하기 위해 많이 사용되는 쉐이플릿은 추출 과정에서 높은 계산복잡도가 요구된다는 큰 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 많은 연구자들이 쉐이플릿을 효율적으로 탐색하기 위한 방법을 개발했지만 분류 성능이 떨어지거나 많은 하이퍼파라미터를 갖는 등의 문제가 있다.

본 연구에서는 DTW(Dynamic Time Warping)를 활용하여 효율적으로 쉐이플릿을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 DTW의 워핑 경로를 통해 시계열에서 발생하는 빈발 패턴을 탐색하고 그것을 쉐이플릿으로 활용한다.

제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 21개의 시계열 벤치마크 데이터셋에 제안 방법과 선행 연구를 적용하였고 분류 정확도와 쉐이플릿 추출 시간을 비교하였다. 제안 방법은 시간적인 면에서 기존 연구들과 큰 차이가 없었지만 분류 성능면에서 우수한 성능을 보였다.