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NTIS 바로가기韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.16 no.12, 2011년, pp.11 - 21
김형일 (나사렛대학교 멀티미디어학과)
An embedded sensor is significantly influenced by its spatial environment, such as barriers or distance, through low power and signal strength. Due to these causes, noise data frequently occur in an embedded sensor. Because the information acquired from the embedded sensor exists in a time series, i...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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이동평균 기법은 어떤 기법인가? | 이동평균 기법은 다양한 종류의 계산법이 존재하지만, 대표적인 이동평균 기법은 일반적으로 임의의 관측 구간을 결정한 후에 각 관측 구간에서의 관측치를 활용하여 추세를 결정한다. 이동평균 기법은 시계열 데이터에서 일정 기간의 관측치를 활용하여 시계열 관측치의 추세 변화를 파악하는 기법으로, 이동평균 기법은 일정 구간을 시간에 따라 구간 이동을 수행하면서 관측치들의 추세를 생성한다. 이동평균 기법을 활용하면 시계열 신호의 추세를 파악할 수 있는 장점이 있지만, 극단적인 변화가 완화되는 단점이 존재한다. | |
지역 이상치 탐지는 어떠한 방법인가? | 센서 네트워크의 이상치 탐지에 대한 연구들 중 상당수가 지역 이상치 탐지 방법을 사용한다[18-19]. 지역 이상치 탐지는 근접한 지역의 센서들로부터 데이터를 수집하고 종합하여 비정상적인 센서 신호를 찾는 방법이다. Sheng 등은 지역 이상치 탐지를 수행하지 않고 전체 센서 데이터를 수집하여 전역적인 이상치를 탐지하는 방법에 대해 연구하였다. | |
히스토그램 기반 이상치 탐지방법의 단점은 무엇인가? | 그리고 수집된 정보를 기반으로 불필요한 데이터를 제거하거나 잠재적 이상치를 판별하기 위해 수집한 정보를 활용한다[20]. 이와 같은 방법은 전체 센서 신호의 파악에는 효과적일 수 있지만, 전체 신호를 파악함으로써 연산 시간이 크게 증가한다는 문제가 있다. |
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