An Encoding Method of Sequential Patterns using Energy-based models

에너지 기반 모델을 이용한 순차 패턴 부호화 방법

  • Heo, Min-Oh (School of Computer Science & Engineering, Seoul National University) ;
  • Kim, Kwon-Ill (Interdisciplinary Program in Neuroscience, Seoul National University) ;
  • Lee, Sang-Woo (School of Computer Science & Engineering, Seoul National University) ;
  • Zhang, Byoung-Tak (School of Computer Science & Engineering, Seoul National University)
  • 허민오 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 김권일 (서울대학교 뇌과학 협동과정) ;
  • 이상우 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2012.06.22

Abstract

시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국산업기술평가관리원, 국가연구재단