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NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.6 no.4, 2015년, pp.161 - 167
It is very difficult to predict time-series data. This is because data obtained from the signal having a non-linear characteristic has an uncertainty. In this paper, By differentiating time-series data is the average of the past data under the premise that change depending on what pattern, and find ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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시계열 데이터의 분석은 무엇인가? | 시계열 데이터의 분석이란 관측된 과거의 자료를 분석하여 일련의 법칙을 발견하고, 이를 모델링하여 추정하는 것을 뜻한다. 이러한 시계열 분석의 가장 중요한 목적은 예측이다. | |
시계열 생체신호를 분석하는 이유는 무엇인가? | 일반적으로 얻어지는 데이터들은 일정한 시간을 주기로 하여 얻어지는 시계열 데이터가 대부분이고, 많은 분야에서 이러한 시계열 데이터의 분석과 예측을 필요로 한다. 시계열 생체신호를 분석하는 것은 그 속에 내포된 다양한 정보를 통해 그 신호를 발생시키는 기관의 상태를 정확하게 모델링하기 위함이다. 모델링은 이미지 형태이거나 수치로 제시되어 임상 현장에서의 자동진단 시스템이나 병을 진단하는데 보조 자료로 활용될 수 있다. | |
시계열 데이터의 분석과정의 데이터의 전처리 단계에는 무엇을 수행하는가? | 시계열 데이터의 분석과정은 먼저 데이터의 전처리단계를 거쳐 선형분석과 비선형분석을 거쳐 실제 모델을 구성하고 응용에 적용하는 것이다. 데이터의 전처리단계는 체계적이고 일관된 분석을 수행하기 위해서 수집된 시계열을 살펴보면서 측정 잡음이 과도하게 들어간 부분을 제거하며, 전체가 잡음에 노출된 경우 해당 데이터를 폐기하고 다시 실험한다. |
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