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주가지표처럼 동적이며 시간흐름을 따르는 시계열자료들을 이해하는 효과적인 방법은 주어진 시계열자료들에 대하여 모델을 결정함으로서 이해하는 것이 좋다. 주어진 자료들에 대한 모델 결정과정은 수집되어진 대용량 시계열자료 전체를 한 번에 다 살펴보는 것보다 자료를 특정의 중요한 몇 개의 하위그룹으로 군집화하여 각 군집별 모델결정을 통해 자료 전체를 이해하는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 주어진 시계열자료들에 대하여 하위그룹으로의 효율적 군집화 과정 그리고 각 군집별 모델결정의 두 과정 중 첫 번째 과정인 하위집단으로 군집화 과정에 자료의 구간특징화 기법과 휴리스틱 베이지안기법의 융합을 이용하여 시간 및 계산비용을 감소시킬 수 있는 기법을 제안하였으며 실제적인 주가지표를 이용한 실험을 통해 제안하는 기법의 유효성을 확인하였다.
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A. K. Jain / 1988 / Algorithms for Clustering Data / Prentice Hall
J. Jeon / 2007 / A Study on Determining Prediction Models using Model-based Clustering of Time Series Data / Ph. D / Dankook Univ
L. Jessica / 2003 / A Symbolic Representation of Time Series, with Impliction for Streaming Algorithms / 8th ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in DMKD
L. Rabiner / 1989 / A Tutorial on Hidden Markov Models and selected applications in speech recognition / Proc. of IEEE77 : 257 ~ 286
M. Siddiqi / 2007 / Fast State Discovery for HMM Moel Selection and Learning / Proc. Int’l Conference on Artificial Intelligence and Statistics
J. Jeon / 2007 / A Study on Determining Prediction Models using Model-based Clustering of Time Series Data / Ph. D / Dankook Univ
L. Jessica / 2003 / A Symbolic Representation of Time Series, with Impliction for Streaming Algorithms / 8th ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in DMKD
L. Rabiner / 1989 / A Tutorial on Hidden Markov Models and selected applications in speech recognition / Proc. of IEEE77 : 257 ~ 286
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