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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김인희 (덕성여자대학교) 김재희 (덕성여자대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제3호
발행연도
2021.5
수록면
569 - 584 (16page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.3.569

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

전력 수요량에 대한 다변량 시계열 군집분석
김인희 ,  김재희 한국데이터정보과학회지 2021.05 학술저널
전력 수요량에 대한 다변량 시계열 군집 분석
김인희 數學 統計學科 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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스마트 그리드의 발전으로 인해 전력 데이터에 접근이 쉬우며, 많은 양의 전력 데이터를 얻을 수 있다. 전력 수요는 일반적으로 패턴이 존재하기 때문에 수요 패턴별로 군집화하여 예측하는 것이 효과적이다. 따라서 본 연구에서는 전력 수요량에 대한 시계열 군집분석을 수행하고자 한다. 전력 수요량 데이터를 군집화하기 위해 5가지의 거리측도와 3가지의 군집화 방법을 이용하였고 군집분석 후 4개 군집 유효성 평가 지표를 계산하였다. 여러 패턴의 시계열 데이터를 생성하여 모의실험으로 군집 분석을 수행하고 실제 전적 수요량 데이터에 대한 군집분석을 수행하였다.
#군집분석 #군법 유효성 #다변량 시계열 #전적 수요량 #Cluster analysis #cluster Validity #electricity consumption #multivariate time series

목차

요약
1. 서론
2. 거리 측도
3. 군집화 방법
4. 군집 유효성 평가 방법
5. 모의실험
6. 실제 데이터 분석
7. 결론
References
Abstract

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Berndt, D. / 1994 / Using dynamic time warping to find patterns in time series / Proceedings of the AAAI-94 Workshop on Knowledge Discovery in Databases :229~248 google schola Brock, G. / 2008 / clValid : An R package for cluster validation / Journal of Statistical Software 25:1~22 google schola Caiado, J. / 2006 / A periodogram-based metric for time series classification / Computational Statistics & Data Analysis 50:2668~2684 google schola D’Urso, P. / 2009 / Autocorrelation-based fuzzy clustering of time series / Fuzzy Sets and Systems 160:3565~3589 google schola Dunn, J. C. / 1974 / Well-separated clusters and fuzzy partitions / Journal on Cybernetics 4:95~104 google schola

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