• 한국국방경영분석학회지
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• 제17권1호
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• pp.105-129
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• 1991

Dynamic Time Warping(in short DTW) is a kind of sequence comparison method. It is widely used in human speech recognition. The timing difference between two speech patterns to be compared is removed by warping the time axes of the speech pattern by minimising the time-normalised distance between them. In the process of finding the minimum time-normalised distance. the efficient method is dynamic programming problem. This paper describes the concept of dynamic time warping method, mathematical formulation and an application.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.640-642
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• 2003

본 논문은 수표 하단에 인쇄된 자기 데이터를 읽어 들여 수표를 인식할 때 오독률을 최소화하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. 수정된 Dynamic Time Warping 기법으로 왜곡되거나 손상된 파형의 인식률을 높이고, class-selective rejection방법을 통해 오독률을 최소화할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.61-69
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• 2011

동적계획법이 기반인 Dynamic Time Warping은 두 패턴의 유사도를 비교하기 위해 널리 사용되는 방법이다. DTW알고리즘에는 2가지 알려진 문제점이 있다. 첫 번째 문제는 DTW알고리즘은 2개의 패턴의 대응경로를 계산하면서 특이점이 발생하는 문제가 발생하게 된다. 두 번째 문제는 동적패턴의 대응경로가 올바른지 알 수 없다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 DTW알고리즘의 문제에 대한 효과적인 해결을 위하여, 2차 미분 연산자를 적용한 DTW알고리즘을 제안 한다. 2차 미분 연산자의 하나인 "라플라시안오브가우시안" 연산자를 적용하여, 효과적으로 특이점에 대한 문제를 해결하고, 올바른 대응경로를 가질 수 있는 방법에 대하여 제안하고, 실험의 결과로 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.287-292
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• 2007

최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 오디오의 검색이 사용되고 있다. 이러한 분야에서 디지털 오디오의 검색은 디지털 오디오 데이터가 가지고 있는 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성 되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 내용기반 정보 검색 기법을 이용한 검색이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 디지털 오디오 검색 방법에 대해 논하고자 한다. 내용기반으로 디지털 오디오를 검색하기 위해 음성 인식 문야에서 유사도 측정에 사용하는 Dynamic Time Warping 기법을 활용하여 디지털 오디오 간의 유사도 측정을 하였다. 제안된 유사도 측정을 통한 내용기반 디지털 오디오검색 방법의 검증을 위해 같은 장르에서 무작위 추출된 100곡에서 시행한 90번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 90개의 디지털 오디오는 10개의 디지털 오디오를 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.294-297
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• 2005

Time series are comprehensively appeared and developed in many applications, ranging from science and technology to business and entertainrilent. Similarity search under time warping has attracted much interest between the time series in the large sequence databases. DTW (Dynamic Time Warping) is a robust distance measure and is superior to Euclidean distance for time series, allowing similarity matching although one of the sequences can elastic shift along the time axis. Nevertheless, it is more unfortunate that DTW has a quadratic time. Simultaneously the false dismissals are come forth since DTW distance does not satisfy the triangular inequality. In this paper, we propose an efficient range query algorithmbased on a new similarity search method under time warping. When our range query applies for this method, it can remove the significant non-qualify time series as early as possible before computing the accuracy DTW distance. Hence, it speeds up the calculation time and reduces the number of scanning the time series. Guaranteeing no false dismissals, the lower bounding function is advised that consistently underestimate the DTW distance and satisfy the triangular inequality. Through the experimental result, our range query algorithm outperforms the existing others.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.584-589
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• 2010

시계열 패턴 인식에 일반적으로 많이 사용되는 동적인 타임 워핑 알고리즘은 대부분의 연산시간을 상관표를 작성하는데 소비한다. 그리고 이 연산시간을 줄이고자 전역 경로 제약조건을 설정하여 연산범위에 제한을 두는데, 이것은 패턴의 내용을 고려하지 않은 시간축에 의한 제한이다. 따라서 본 논문에서는 패턴의 형태에 따라 적응적으로 전역 경로 제약조건을 설정하여 보다 효율적으로 패턴인식을 수행하는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘이 기존의 동적 타임 워핑 방법과 경로 거리는 유사하면서 연산 시간이 보다 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.113-120
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• 2015

Technology analysis is to analyze technological data such as patent and paper for a given technology field. From the results of technology analysis, we can get novel knowledge for R&D planing and management. For the technology analysis, we can use diverse methods of statistics. Time series analysis is one of efficient approaches for technology analysis, because most technologies have researched and developed depended on time. So many technological data are time series. Time series data are occurred through time. In this paper, we propose a methodology of technology forecasting using the dynamic time warping (DTW) of time series analysis. To illustrate how to apply our methodology to real problem, we perform a case study of patent documents in target technology field. This research will contribute to R&D planning and technology management.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권2호
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• pp.102-108
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• 2007

The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. This study introduces a technique to detect and identify faults in induction motors. Stator currents were measured and stored by time domain. The time domain is not suitable for representing current signals, so wavelet transform is used to convert the signal; onto frequency domain. The raw signals can not show the significant feature, therefore difference values are applied. The difference values were transformed by wavelet transform and the features are extracted from the transformed signals. The dynamic time warping method was used to identify the four fault types. This study describes the results of detecting fault using wavelet analysis.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제31권1호
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• pp.95-102
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• 2007

The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis and prognosis are of increasing importance. This study introduces a technique to detect and identify faults in induction motors. Stator currents were measured and stored by time domain. The time domain is not suitable for representing current signals, so wavelet transform is used to convert the signals onto frequency domain. The raw signals can not show the significant feature, therefore difference values between the signal of the health conditions and that of the fault conditions are applied. The difference values were transformed by wavelet transform and the features are extracted from the transformed signals. The dynamic time warping method was used to identify the fault type. This study describes the results of detecting fault using wavelet analysis.

• 한국음향학회지
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• 제3권1호
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• pp.25-35
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• 1984

This paper analysis the Dynamic Time Warping algorithms for time normalization of speech pattern and discusses the Dynamic Programming algorithm for spoken Korean isolated digits recognition. In the DP matching, feature vectors of the reference and test pattern are consisted of first three formant frequencies extracted by power spectrum density estimation algorithm of the ARMA model. The major differences in the various DTW algorithms include the global path constrains, the local continuity constraints on the path, and the distance weighting/normalization used to give the overall minimum distance. The performance criterias to evaluate these DP algorithms are memory requirement, speed of implementation, and recognition accuracy.