지역적으로 분산된 시계열 데이타베이스에서 효율적인 유사 검색을 위한 Polar Wavelet 기법

초록

본 논문에서는 시계열 데이타베이스에서의 유사 검색 기법으로서 극 좌표를 이용한 Polar Wavelet 기법을 제안한다. Polar Wavelet은지역적으로 분산된 데이타베이스 내에서 변별력이 저하되는 Harr Wavelet의 문제점을 해결할 뿐만 아니라 극좌표의 특징에 의해 시퀀스가 길어질수록 검색 성능이 더욱 높아지는 효과를 얻게 된다. 실제로 강수량, 기후와 같은 데이타들은 대도시를 중심으로 지역적 분포를 이루고 있으며 이들은 평균이 유사하여 기존의 Harr Wavelet 기법으로는 변별력이 저하되는 문제점을 가지게 된다. Polar Wavelet 기법은 이를 위해 평균의 영향을 받지 않는 극 좌표를 사용하였고 후보 시퀀스의 개수를 효율적으로 줄임으로써 검색 성능을 향상 시킬 수 있었다. 본 논문에서는 또한 Polar Wavelet 기법이 착오 누락을 발생시키지 않음을 증명하였으며 분석 데이타와 실제 기후 데이타를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 확인하였다.

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