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문제 정의
- 〔2]에서는 시계열에 대해 미래의 값에 대한 예측 모델과 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 새로운 값이 입력될 때마다 신속하게 응답할 수 있는 이웃neighbor)에 관한 연속 질의(continuous query)를 제안하였다, 그러나 이것은 이웃에 관한 질의이며 또한 방대한 양의 데이터를 처리함에 있어서 질의와 스캔된 시계열들에 대한 거리롤 전부 계산하였다, 그리고 이들에 대해 Quick Sort 알고리즘을 사용하여서 처리하기 때문에 매우 효율적이지 못하다. 따라서 이 논문에서는 연속 범위 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방법과 이를 위한 시스템 구조를 제얀한다. 즉, 시계열에 있어서 예측 모델을 이용하여 미래의 값을 예측하고, DFT(Discrete Fourier Transform)을 이용하여 변환한 후 R*-tree를 구성한다.
- 최근 연속 질의 연구에 대한 관심 중대되고 있다. 이 논문은 시계열에 대한 유사성 시계열을 찾는 연속 범위 질의에 대해서 다루었다. 전체적으로 이 논문에서는 시계열에 대해서 신속하게 유사성 시계열들을 찾아서 응답하기 위하여 미래의 값에 대해서 예측 旦델을 이용하여 예측하였다.
가설 설정
- 5. 질의 Q는 RuieSet에 저장된다.
- 모든 시계열들이 균일한 시간 간격에 따라 샘플링 되었다고 가정하자. 또한 모든 시계열들은 샘플링 시간에 따른 시퀀스들의 시점애 대해서 실수들의 시퀀스로 표현되었다.
- 또한 모든 시계열들은 샘플링 시간에 따른 시퀀스들의 시점애 대해서 실수들의 시퀀스로 표현되었다. 이제부터 첫번째 샘플은 언제나 0으로부터 시작한다고 가정하자. 그러므로 시계열 X는 <x[0], x[l], .
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