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본 논문에서는 단일 색인 기반의 임의 계수 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 임의 계수를 지원하기 위해 여러 개의 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간 및 색인 관리의 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 우선 이동평균 변환의 정의를 확장한 다계수 이동평균 변환(poly-order moving average transform) 개념을 제시한다. 다음으로, 이러한 다계수 이동평균 변환 개념을 사용하는 서브시퀀스 매칭 방법의 이론적 근거인 정확성을 정리로서 제시하고 증명한다. 또한, 다계수 이동평균 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구에 적용하여, 두 가지 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 두 가지 서브시퀀스 매칭 방법은 모든 경우에 있어서 순차 스캔보다 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 이와 같이 성능 측면과 색인 공간 및 관리 측면에서의 우수성에 덧붙여, 제안한 방법은 이동평균 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 우수한 연구결과라 사료된다.
요약<BR>1. 서론<BR>2. 관련 연구<BR>3. 단일 색인 기반의 이동평균 변환 서브시퀀스 매칭<BR>4. 성능 평가<BR>5. 결론<BR>6. 참고 문헌<BR>
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