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Classification of Time Series Patterns using Shapelet
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Baek, Hansol Sa, Jaewon Kim, Heegon Chung, Yongwha Park, Daihee |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | 요 약 기술의 발전에 따라 소형 디바이스에서도 데이터를 수집하고 전송하는 것이 가능해졌다. 따라서 최근 IoT와 헬스케어가 부각되고 있으며 여기서 발생한 데이터에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 에서도 헬스케어 장비에 내장된 심전도 센서를 이용하여 시계열 데이터를 수집할 수 있고, 여기서 수 집한 데이터는 부정맥 등의 심장질환 진단의 중요한 지표로서 사용될 수 있다. 시계열 데이터는 시계 열 분석 방법을 사용하여 정상 패턴과 비정상 패턴으로 분류할 수 있지만, 대량의 시계열 분석 방법은 수행시간이 많이 소요되기 때문에 이를 단축 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터 분석 기 법 중 하나인 Shapelet을 사용하여 심전도 데이터의 패턴을 정상 및 비정상으로 분류하였고, 병렬처리 기법을 적용하여 수행시간을 단축하였다. 실험 결과, 각각의 심전도 데이터는 87%의 정확도로 분류되 었고, Shapelets을 탐색하는 구간의 병렬처리를 통하여 수행 시간이 약 60%로 감소하였음을 확인하였 다. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://idb.korea.ac.kr/publication/all/2016%20%EC%A0%95%EB%B3%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC%ED%95%99%ED%9A%8C%20%EC%B6%94%EA%B3%84%ED%95%99%EC%88%A0%EB%8C%80%ED%9A%8C%20%EB%85%BC%EB%AC%B8%EC%A7%91_Shapelet%EC%9D%84%20%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C%20%EC%8B%9C%EA%B3%84%EC%97%B4%20%ED%8C%A8%ED%84%B4%20%EB%B6%84%EB%A5%98_%EB%B0%B1%ED%95%9C%EC%86%94.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |