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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울시립대학교 Korea Forest Research Institute |
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연구책임자 | 황혜수 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-06 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900021397 |
과제고유번호 | 1711092143 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-05-16 |
키워드 | 시계열 데이터.생체신호 데이터.센서 데이터.패턴 유사도 검색.탐색공간 축소.컨텍스트 기반 예측.시계열 예측.자동진화 시스템.유사도 기반 해시. |
□ 연구개요
- IoT 기술의 급속한 발전으로 다양한 센서로 수집한 생체신호 데이터 등 시계열 데이터의 복잡도와 양이 빠르게 증가하고 있는 상황임
- 대용량 시계열 데이터 내에는 예측이나 검색에 유용한 시계열 정보가 숨어있으나, 고차원 대용량 시계열 데이터의 분석 난이도가 매우 높음
- 다양한 영역에서 더 효율적이고 효과적으로 시계열 빅데이터 분석을 수행하여 고품질 정보를 얻을 수 있도록 하는 전 과정의 용이성을 높이는 것을 목표로 시계열 데이터 분석의 3대 주요 분야인 시계열 데이터 딥러닝/검색/차원축소에 대한 연
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