[패턴인식] Dynamic Time Warping (DTW)

[sl100104]

내가 포기를 하지 못하는 단어중의 하나가 패턴인식이다. 나의 지난 금융권 직장생활중에 경험적으로 기억하는 것이 이 단어의 중요성을 잊으면 않된다는 것이고, 이 단어 없이 로보어드바이져는 만들 수 없다는 것이 나의 확신이다.

아래 링크를 찾아 읽던중 DTW 라는 용어를 찾았는데.... 

https://datascience.stackexchange.com/questions/16347/pattern-recognition-on-financial-market

사실 패턴인식 알고리즘을 짜려면 딜레마 중의 하나가 지난번 double top은 20일간에 완성이 되었는데, 요번 것은 15일이고, 지난번 head & shoulder와 요번 건 오른쪽 어깨의 길이가 틀리고 하는 식의 완벽한 일치성(또는 상호간의 불일치성)의 문제를 어떻게 해결 하는 문제인데, 이것을 해결하는 방법을 고민 한 것이 Dynamic Time Warping (DTW) distance 이다. 이미지를 확대하고 축소하듯이 시간(기간)을 늘리고 줄이고 하는 기법이다.

https://pdfs.semanticscholar.org/2f5a/4b8b158117928e9eee7ac6ce7da291ec9bd2.pdf

http://www.cs.uccs.edu/~jkalita/work/StudentResearch/RajagopalSureshMSProject2016.pdf

http://www.ndsl.kr/ndsl/commons/util/ndslOriginalView.do?dbt=JAKO&cn=JAKO201117463458143&oCn=JAKO201117463458143&pageCode=PG11&journal=NJOU00294613

https://systematicinvestor.wordpress.com/2012/01/20/time-series-matching-with-dynamic-time-warping/

https://www.aaai.org/Papers/Workshops/1994/WS-94-03/WS94-03-031.pdf

http://scholarship.claremont.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1100&context=hmc_theses