시계열 데이터는 시간에 따라 변화되는 실수 값을 저장한 것이다. 시계열 데이터에서 사용자 질의 시퀀스가 주어졌을 때, 유사한 서브시퀀스를 가지는 데이터 시퀀스를 검색하는 서브시퀀스 매칭은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 인스턴스 레벨의 새로운 서브시퀀스 매칭 방법인 I-Match (Instance-Match)를 제안한다. I-Match는 인스턴스 레벨에서 가상 윈도우를 생성하여 질의 시퀀스와 데이터 시퀀스를 비교하여 착오 해답을 줄이는 방법으로 기존 방법인 Dual Match에 비해 후보의 개수를 줄임으로써 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 I-Match의 질의 처리 시간이 Dual Match와 비교하여 최대 2.95배 빠르며, 후보의 개수를 줄임을 보인다.
A time-series data is the collection of real numbers over the time intervals. One of the main tasks in time-series data is efficiently to find subsequences similar to a given query sequence. In this paper, we propose an efficient subsequence matching method, which is called Instance-Match (I-Match). I-Match constructs a virtual window in order to reduce false alarms. Through the experiment with real data set and query sets, we show that I-Match improves query processing time by up to 2.95 times and significantly reduces the number of candidates comparing to Dual Match.
