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한국 주식 데이터를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성 평가
Effectiveness Evaluations of Subsequence Matching Methods Using KOSPI Data
- 유승근;
- 이상호
초록
기존의 서브시퀀스 매칭 방법은 검색을 효율적으로 수행하기 위한 인덱스 구성 방법에 대하여 연구하였으며, 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성 평가를 고려하지 않았다. 본 논문은 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성에 대하여 고려하였으며, 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성을 평가 할 수 있는 2가지 척도를 제안한다. 한국 주식 데이터와 5가지 서브시퀀스 매칭 방법에 대하여 제안된 효과성 측정 방안을 적용하였으며, 그 결과를 분석하였다. 실험 결과, 정규화를 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법과 스케일링과 쉬프팅 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 방법이 상대적으로 효과적인 서브시퀀스를 검색하였다.
키워드
Data Mining; Data Sequence; Time-series Data; Effectiveness Evaluation; 데이터 마이닝; 데이터 시퀀스; 시계열 데이터; 효과성 평가
- 제목
- 한국 주식 데이터를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성 평가
- 제목 (타언어)
- Effectiveness Evaluations of Subsequence Matching Methods Using KOSPI Data
- 저자
- 유승근; 이상호
- 발행일
- 2005-06
- 저널명
- 정보처리학회논문지D
- 권
- 12
- 호
- 3
- 페이지
- 355 ~ 364
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보처리학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 10 페이지
- ISSN
- P 1598-2866