公开(公告)号：KR101789078B1

公开(公告)日：2017-10-23

申请号：KR1020170020941

申请日：2017-02-16

Applicant: 전남대학교산학협력단

Inventor： 양형정 ,  누엔녹안

IPC: G06F17/30

Abstract: 본발명은고차원시계열모델링을위한은닉특징추출시스템및 방법에관한것으로서, 더욱상세하게는텐서기반시계열데이터구조로부터고차원을식별하는하위공간의직교터커(Tucker)-분해기반특징추출시스템및 방법에관한것이다. 이러한기술적과제를이루기위한본 발명의특징에따른고차원시계열모델링을위한은닉특징추출시스템은시계열데이터를측정하는시계열데이터측정부와상기시계열데이터측정부에서측정된텐서기반시계열데이터구조로부터고차원을식별하는하위공간의직교터커(Tucker)-분해기반의특징을추출하는은닉특징추출시스템을포함할수 있다. 본발명의특징에따른고차원시계열모델링을위한은닉특징추출방법은텐서기반의시계열데이터를수집하는단계(S1), 판별요인(A)을초기화하는단계(S2), 특징(feature)들의분류효율성을높이기위한클래스(class) 내의분포행렬(scatter matrix)을계산하는단계(S3) 및상기클래스(class) 간분포(scatter) 행렬(matrix)을계산하는단계(S4)를포함할수 있다. 또한, 판별요인(A)을추출하는단계(S5) 및상기판별요인(A)을토대로특징을추출하는단계(S6)를포함할수 있다. 본발명은클래스레이블의성공적인구현으로고차원적인차별화된공간을추출함으로써분류의정확성을확보할수 있는효과가있다. 또한, 클래스간의긴밀한식별특성을식별할수 있는해석가능성및 음향시각화능력을증대시킬수 있다. 또한, 일반화된고유치문제가각 교체단계에서해결됨으로써처리시간이감소되는효과가있다.