시계열 데이터에서 다양한 길이를 갖는 이상 서브시퀀스의 검출 방안 = (An) approach for detecting variable-length anomalous subsequences in time-series data

국문 초록 (Abstract)

이상 서브시퀀스는 시계열 데이터의 모든 서브시퀀스 중 동일한 길이의 다른 서브시퀀스들과 가장 유사하지 않은 서브시퀀스를 의미한다. 최근, 데이터 수집 도구의 발전으로 인해 시계열 데이터의 양이 급속도로 증가함에 따라 대용량의 시계열 데이터에 대한 효율적인 이상 서브시퀀스 검출 방안에 관한 연구가 중요 하게 되었다.
본 논문에서는 먼저 실세계에서 나타나는 이상 서브시퀀스들의 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 top-k개의 다양한 길이의 이상 서브시퀀스를 검출하는 새로운 문제를 정의한다. 또한, 다양한 길이의 이상 서브시퀀스들을 효율적으로 검출하기 위해, 의미 있는 서브시퀀스 길이 범위를 결정하는 기준을 제안하고, 접미사 트리 기반 이상 서브시퀀스 검출 방안을 제안한다.
더 나아가, 제안하는 방안의 정확도를 높이기 위해, grid-distance 개념과 이를 이용한 검출 방안을 제안한다. 끝으로 다양한 실험을 통해 제안하는 방안의 효율성과 효용성을 검증한다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 2 장 관련 연구 5
• 제 3 장 Top-k 다양한 길이 이상 서브시퀀스 검출 8
• 제 3.1 절 실세계 이상 서브시퀀스의 특징 8
• 제 3.2 절 문제 정의 9
• 제 4 장 접미사 트리 기반 이상 서브시퀀스 검출 방안 12
• 제 4.1 절 Nave approach 12
• 제 4.2 절 윈도우 길이 범위 결정 13
• 제 4.3 절 접미사 트리 기반 다양한 길이의 이상 서브시퀀스 검출 15
• 제 4.4 절 Grid-distance 17
• 제 4.5 절 Overview 18
• 제 5 장 성능 평가 24
• 제 5.1 절 실험 환경 24
• 제 5.2 절 실험 결과 25
• 제 6 장 결론 32