본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.