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초록

한국어

길이가 같은 두 문자열에서 같은 위치에 있는 문자의 상대적인 순위가 모든 위치에서 일치하면 두 문자열은 순위동 형이라 한다. 순위패턴매칭문제는 대소 비교가 가능한 텍스트 T 와 패턴 P 가 주어졌을 때, P 와 순위동형인 T 의 모든 부분문자열의 위치를 찾는 문제이며 시계열 데이터 분석에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 시계열 데이터 에 대한 순열 엔트로피를 계산하고, 각 데이터별로 순열 엔트로피 분포에 따른 순위패턴매칭 알고리즘들의 성능을 비교한다.

영어

Two strings of the same length are called order-isomorphic if the relative order of characters at the same position is identical for all positions. The order-preserving pattern matching problem is finding the positions of all substrings in text T that are order-isomorphic to pattern P. This problem can be applied in time series data analysis. In this paper, we compute the permutation entropy for various time series data and compare the performance of order-preserving pattern matching algorithms based on the permutation entropy distribution for each dataset.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 순위관계표현 및 위치테이블
2.2 순위패턴매칭 알고리즘
2.3 순열 엔트로피
3. 실험 결과
3.1 도메인별 데이터 및 순열 엔트로피 분포
3.2 순위패턴매칭 알고리즘별 성능 비교 결과
4. 결론
참고문헌
부록

저자

• 이상준 [ Sangjune Lee | 인하대학교 컴퓨터공학과 ]
• 심정섭 [ Jeong Seop Sim | 인하대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌