2021-1월 알고리즘 수업중 개인 프로젝트로 Dynamic Time Warping주제를 골랐으며 이에 대해 스터디한것을 PPT로 정한 것입니다.

• Dynamic Time Warping은 두 Sequential한 수열에 대한 유사도를 표현하는 하나의 메트릭이다. 기본적으로 우리가 알고 있는 수직 Euclidean Distance를 사용할수도 있지만, time lag이나 shift가 일어나있는 경우면 우리가 기대하는 것과 상당히 다른 결과가 나올수 있다.

→ 따라서 DTW를 이용해서 시계열, 또는 Sequential한 어떤 수열에 대해서 Shape자체가 유사한지를 판단할때 사용할수 있다. 더 나아가 확률분포 등 유사도에도 사용할수 있을 것이라 전망된다.

• 아래 PPT에 이해를 바탕으로 정리한 것은 Edit편집거리(문자열 유사도)부터 설명을하고 DTW(수열 유사도)로 개념을 확장하면서 설명한다.

<aside> 📎 References 논문

1. Using Dynamic Time Warping to Find Patterns in Time Series - Donald J.Berndt, james Clifford (Informative Systems Department Stern School of Business NYU)

2. FastDTW: Toward Accurate Dynamic Time Warping in Linear Time and Space - Stan Salvador and Philip Chan

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