Enhancing Clustering Quality on Mixed-Type Multivariate Time Series Data of HVAC Simulations through Feature Summarization
Harin Seo, Young-Kyoon Suh · Journal of KIISE · 2025
기존 다변량 시계열 데이터 군집 분석 방법은 정보의 손실을 초래하여 군집화 성능 및 해석 가능성이 저하되는 문제가 있다. 더욱이, 대부분의 기존 기법들은 수치형 변수에 초점을 맞추고 있어, 실-세계에서 흔한 혼합형 다변량 시계열 데이터셋에 적용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 시계열 데이터를 대표적인 특징으로 요약하여 해석 가능성을 높이는 새로운 혼합형 다변량 시계열 데이터 군집 분석기법을 제안한다. 제안하는 기법은 혼합된 형을 갖는 다변량 시계열 데이터를 군집화하기 위해 특징을 요약한다는 점에서 기존 방법과 근본적으로 다르다. 우리는 두 개의 공기조화 시뮬레이션 데이터셋(MZVAV-1과 MZVAV-2-1)에 대해 세 개의 군집화 평가 지표를 사용하여 제안된 방법을 기존 기법과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법은 MZVAV-1에서 지표-클러스터 개수 조합의 61% 이상, MZVAV-2-1에서 40% 이상의 군집화 품질에서 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다. 이러한 결과는 제안한 방법이 혼합형 시계열 데이터를 위한 군집화 성능 및 해석 가능성을 상당히 개선할 수 있음을 확인시켜 준다.