시계열 데이터 시각화를 위한 데이터 응집 기법 - Bae Puleum (The Graduate School, Ajou University, 2016)
방대한 양의 가공되지 않은 시계열 데이터는 연속적이고 반복적인 특징을 가지고 있다. 따라서, 적절한 데이터 관리가 이루어지지 않을 경우, 시각화된 정보 제공을 위한 사용자에게로의 데이터 전달 과정에서 대역폭 낭비와 과도한 네트워크 지연이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 M4와 같은 기존의 연구에서는 데이터 병합 기법을 통해 획기적으로 데이터 량을 감소시키면서도, 동시에 시각화된 결과물의 무결성을 보장하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 M4와 같은 기존의 연구들은 사용자가 쉽게 접근 할 수 있는 웹 서버 기반에서의 실험과 같이, 보다 현실적인 환경에서의 성능 검증을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 M4를 향상한 IGM4(inter-pixel gradient-based M4)를 제안하여, 시각화된 그래프 결과를 왜곡시키지 않으면서 동시에 데이터 량과 지연을 더욱 감소시키기 위한 연구를 진행한다. 사용자 친화적인 웹 기반 시스템을 구축하여 데이터 처리 기법들을 다루고, 보다 실증적인 환경에서의 실험을 수행한다. 마지막으로 다양한 시계열 데이터와 해상도를 반영하여, 원본 데이터와 M4, IGM4 간의 비교 분석 실험을 통한 성능 검증 결과를 제시한다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :컴퓨터공학과,2016. 2
Keywords: Data Aggregation; Time-series; Data Visualization