한국 주식 데이터를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성 평가

Effectiveness Evaluations of Subsequence Matching Methods Using KOSPI Data

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