거리 프로파일링 메서드

거리 메서드를 사용한 비정상적인 행동 감지

이상 감지란 정상 동작에서 벗어나는 동작을 감지하여 신호 이상을 식별하는 과정입니다.

이상 감지의 한 가지 접근 방식은 시계열 데이터 내의 패턴 일치(pattern matching)에 기반하여 이상 감지를 수행하는 거리 메서드(distance method)를 사용하는 것입니다. 이 패턴 일치는 부분 시퀀스 간의 z 정규화된 유클리드 거리를 기반으로 합니다.

거리 메서드를 사용하면 일반적으로 정상 동작을 나타내는 반복되는 공통 부분 시퀀스(모티프)와 잠재적인 이상을 나타내는 고유한 부분 시퀀스(디스코드)를 식별할 수 있습니다.

거리 메서드는 비교적 간단하기 때문에 특히 유용합니다. 이 메서드들은 훈련된 모델이나 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 이 메서드들은 데이터 자체의 이상을 감지하여, 사전 정의 여부와 관계없이 모든 유형의 이상 동작을 감지할 수 있습니다. 이러한 메서드의 알고리즘은 빠른 연산을 위해 최적화되어 있습니다.

함수

similarityDistanceCompute distance profile between query and time series subsequences (R2024b 이후)
distanceProfileCompute distance profile of the distances between a query subsequence and all other subsequences of a time series (R2024b 이후)
matrixProfile Compute matrix profile between all pairs of subsequences in a single-variable or multivariable time series (R2024b 이후)
findDiscordFind the locations of top discords from the matrix profile of a time series (R2024b 이후)
findMotifFind the locations of top motif pairs from the matrix profile of a time series (R2025a 이후)

도움말 항목