시계열 데이터베이스에서의 모양 기반 서브시퀀스 매칭

Shape-Based Subsequence Matching in Time-Series Databases

모양 기반 검색은 주어진 질의 시퀸스의 요소 값에 상관없이, 모양이 유사한 시퀸스 혹은 부분시퀸스를 찾는 연산이다. 본 논문에서는 시프트, 스케일링, 타임 워핑 등 동일 모양 변환의 다양한 조합을 지원할 수 있는 새로운 모양 기반유사 검색 모델을 제안하고, 효과적인 유사 부분 시퀸스 검색을 위한 인덱싱과 질의 처리 방법을 제안한다. 또한 실세계의 증권데이터를 이용한 다양한 실험 결과에 의하여, 본 방식이 질의 시퀸스와 유사한 모양의 모든 서브시퀸스를 성공적으로 찾는 것은 물론 순차검색 방법과 비교하여 매우 빠른 검색 효율을 가짐을 보인다.