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초록

영어

Bayesian information criterion is used to do clustering for time series data. To acquire more stable clusters, multiple seeds are chosen first for the algorithm. Once clusters being set up, most similar time series data in the cluster to the one under consideration are to be chosen for prediction test. These chosen time series data are used to extract valid Markov rules by which we test the prediction accuracy. We confirmed that clustering with multiple seeds led to better prediction performance.

한국어

본 연구에서는 시계열 자료를 베이지안 정보기준을 통해 클러스터링 한다. 보다 안정적인 클러스터를 생산하기 위해 다중 중심점을 모델링한 후 이를 이용하여 클러스터를 생성시킨다. 대상 시계열 자료에 대해 예측할 경우 클러스터에 속한 시계열 자료 중 가장 유사한 시계열 자료를 선택하여 모델링한다. 모델로부터 마코프 규칙을 유도해 내고 이 규칙을 이용해 예측정확도를 측정한다. 시계열 자료를 단독으로 모델링한 후 예측한 결과보다 클러스터에 속한 유사시계열 모델링을 통한 예측정확도가 좀 더 높았음을 확인하였다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 관련연구
 1. 베이지안 정보기준
 2. 마코프 체인 모델
 III. 본론
 IV. 실험 및 결과
  1. 실험자료
  2. 실험결과
 V. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 조영희 [ Young-Hee Cho | 단국대학교 ]
• 이계성 [ Gye-Sung Lee | 단국대학교 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380