KCC 2021
Current Result Document : 668 / 668
| 한글제목(Korean Title) |
시계열 데이터 군집화를 위한 프레임워크에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on the Framework for Clustering Time Series Data |
| 저자(Author) |
신현석
임지원
이나경
장희완
박병준
Hyun-Seok Shin
Ji-Won Lim
Na-Gyeong Lee
Hee-Woan Jang
Byung-Joon Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1885 ~ 1887 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 시계열 데이터를 빠르게 분석해볼 수 있는 군집분석 프레임워크를 소개한다. 프레 임워크는 크게 데이터 전처리, 데이터 임베딩 그리고 군집화 세 단계로 진행된다. 데이터 전처리로는 Padding, Truncation, Sliding window, DTW를 활용한 시계열 길이 변환 알고리즘이 제공되며, 데이터 임베딩으로는 Auto encoder, PCA, UMAP이 제공된다. 그리고 군집화 알고리즘으로는 K-Means, DBSCAN이 제공되며, 사용자가 이러한 알고리즘을 파라미터 입력 및 클릭만을 통해 진행해볼 수 있도록 하였다. 그리고 본 연구는 반도체 제작 공정에서 추출된 데이터셋을 활용하여 해당 프레임워크를 통해서도 유의미한 데이터 분석이 가능함을 확인하고, 기존에 사용되는 프로그래밍 중심의 분석이 아닌, 프레임워크 형식의 분석 방법을 제안한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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