DTS(Dynamic Time Warping)는 시계열 데이터 간의 유사성을 측정할 때 사용되는 일반적인 알고리즘이지만, 사용시에는 몇 가지 단점이 존재합니다. 먼저, 계산량이 많아서 대규모 데이터에 적용하기 어려운 것이 첫 번째 단점입니다. 두 번째 단점으로는 데이터의 차원이 늘어나면 정확도가 떨어지는 문제가 있습니다. 세 번째로, DTS는 시간에만 의존하므로, 시간 이외의 정보는 무시됩니다. 이러한 단점들을 보완하기 위해서는 다른 유사도 측정 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
단점을 보완하는 대안 방법
1. 계산량을 줄이는 방법
DTS의 가장 큰 단점 중 하나는 계산량이 많아서 대규모 데이터에 적용하기 어렵다는 것입니다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 방법이 제안되었습니다. 예를 들어, DTS를 적용하기 전에 데이터를 사전에 필터링하여 불필요한 부분을 제거할 수 있습니다. 또는 데이터를 일정한 간격으로 다운샘플링하여 계산량을 줄일 수도 있습니다. 이렇게 함으로써 대규모 데이터에도 DTS를 적용할 수 있게 됩니다.
2. 차원이 늘어날 때 정확도를 보장하는 방법
DTS의 다른 단점 중 하나는 데이터의 차원이 늘어날 때 정확도가 떨어진다는 것입니다. 이를 해결하기 위해서는 차원 축소 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, PCA(principal component analysis)를 적용하여 데이터의 주성분을 추출한 후에 DTS를 적용할 수 있습니다. 또는 다른 유사도 측정 방법과 결합하여 사용할 수도 있습니다.
3. 시간 이외의 정보를 고려하는 방법
DTS는 시간에만 의존하여 시계열 데이터의 유사성을 측정합니다. 이로 인해 시간 이외의 정보가 무시되는 단점이 있습니다. 시계열 데이터는 종종 다른 속성 정보를 포함하고 있는데, 이를 고려하기 위해서는 DTS와 다른 유사도 측정 방법을 결합하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어, DTS와 공간 유사도(Spatial similarity)를 함께 사용하여 데이터를 분석하면, 시계열 데이터와 공간 데이터의 종합적인 유사성을 고려할 수 있습니다.
DTS단점
추가로 알면 도움되는 정보
- DTS는 시계열 데이터뿐만 아니라 다른 유형의 데이터에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, DTS는 지리정보(GIS) 분석, 센서 데이터 분석, 금융 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
- DTS는 데이터 마이닝, 패턴 인식, 예측 분석 등 다양한 응용분야에 응용될 수 있습니다. 예를 들어, DTS를 사용하여 특정 시계열 데이터 패턴을 찾아내는 패턴 인식에 활용할 수 있습니다.
- DTS는 다른 유사도 측정 방법과 결합하여 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, DTS와 상관계수(correlation coefficient)를 함께 사용하여 시계열 데이터의 유사성을 동시에 고려할 수 있습니다.
- DTS는 시계열 데이터의 유사성을 측정하는 방법 중 하나일 뿐이며, 다른 방법들도 함께 고려해야 합니다. 예를 들어, DTS와 패턴 인식, 분류기 학습, 군집 분석 등을 결합하여 다양한 시계열 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
- DTS는 스칼라 데이터뿐만 아니라 벡터 데이터, 행렬 데이터에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, DTS를 사용하여 다차원 시간 연속에 따른 유사성을 측정할 수 있습니다.