• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.202-204
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• 2001

본 논문에서는 대형 시퀀스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각 없이 다차원 인덱스를 사용할 수 없었다. 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 새로운 인덱스 기반 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이터베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 4배에서 43배까지의 성능 개선 효과를 가지는 것을 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.117-120
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 데이터베이스내 시퀀스들의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 본 논문에서는 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존의 기본 처리 방식인 Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들 간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 규명한다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 평가에 의하여 제안된 최적화 기법이 가져오는 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 아울러, 제안된 기법이 기존의 여과 단계를 포함하는 방식인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 단계에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.7
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• pp.584-589
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• 2010

The dynamic time warping algorithm generally used in time series pattern recognition spends most of the time in generating the correlation table, and it establishes the global path constraint to reduce the corresponding time complexity. However, the constraint restrains just in terms of the time axis, not considering the contents of input patterns. In this paper, we therefore propose an efficient branch and bound dynamic time warping algorithm which sets the global constraints by adaptively reflecting the patterns. The experimental results show that the proposed method outperforms conventional methods in terms of the speed and accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.121-124
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• 2005

본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.3 s.106
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• pp.357-368
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• 2006

This paper discusses the way of processing time-series subsequence matching under time warping. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. The prefix-querying method is the first index-based approach that performs time-series subsequence matching under time warping without false dismissals. This method employs the $L_{\infty}$ as a base distance function for allowing users to issue queries conveniently. In this paper, we extend the prefix-querying method for absorbing $L_1$, which is the most-widely used as a base distance function in time-series subsequence matching under time warping, instead of $L_{\infty}$. We also formally prove that the proposed method does not incur any false dismissals in the subsequence matching. To show the superiority of our method, we conduct performance evaluation via a variety of experiments. The results reveal that our method achieves significant performance improvement in orders of magnitude compared with previous methods.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.290-297
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• 2003

A time-series database is a set of data sequences, each of which is a list of changing values corresponding to an object. Subsequence matching under time warping is defined as an operation that finds such subsequences whose time warping distance to a given query sequence are below a tolerance from a time-series database. In this paper, we first point out the characteristics of the previous methods for time-series sequence matching under time warping, and then discuss the approaches for applying them to whole matching as well as subsequence matching. Also, we perform quantitative performance evaluation via a series of experiments with real-life data. There have not been such researches in the literature that compare the performances of all the previous methods of subsequence matching under time warping. Thus, our results would be used as a good reference for showing their relative performances.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.181-183
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• 2001

본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.7
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• pp.19-26
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• 2010

In this paper, we suggest a efficient handwritten character verification method in on-line environments which automatically analyses two input character string and computes their similarity degrees. The proposed algorithm first applies the circular projection method to input handwritten strings and extracts their representative features including shape, directions, etc. It then calculates the similarity between two character strings by using an improved dynamic time warping (DTW) algorithm. We improved the conventional DTW algorithm efficiently through adopting the branch-and-bound policy to the existing DTW algorithm which is well-known to produce good results in the various optimization problems. The experimental results to verify the performance of the proposed system show that the suggested handwritten character verification method operates more efficiently than the existing DTW and DDTW algorithms in terms of the speed.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.7 s.96
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• pp.1385-1398
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• 2004

This paper discusses an effective processing of subsequence matching under time warping in time-series databases. Time warping is a trans-formation that enables finding of sequences with similar patterns even when they are of different lengths. Through a preliminary experiment, we first point out that the performance bottleneck of Naive-Scan, a basic method for processing of subsequence matching under time warping, is on the CPU processing step. Then, we propose a novel method that optimizes the CPU processing step of Naive-Scan. The proposed method maximizes the CPU performance by eliminating all the redundant calculations occurring in computing the time warping distance between the query sequence and data subsequences. We formally prove the proposed method does not incur false dismissals and also is the optimal one for processing Naive-Scan. Also, we discuss the we discuss to apply the proposed method to the post-processing step of LB-Scan and ST-Filter, the previous methods for processing of subsequence matching under time warping. Then, we quantitatively verify the performance improvement ef-fects obtained by the proposed method via extensive experiments. The result shows that the performance of all the three previous methods im-proves by employing the proposed method. Especially, Naive-Scan, which is known to show the worst performance, performs much better than LB-Scan as well as ST-Filter in all cases when it employs the proposed method for CPU processing. This result is so meaningful in that the performance inversion among Nive- Scan, LB-Scan, and ST-Filter has occurred by optimizing the CPU processing step, which is their perform-ance bottleneck.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.2
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• pp.173-184
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• 2002

This paper discuss an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, Kim et al. suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multidimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query processing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verify the superiority of our approach, we perform extensive experiments. The results reveal that our approach achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.