초록
형태소 기반 알고리즘은 해석의 용이성으로 인해 시간 시리즈 분류에 널리 사용되고 있지만, 최근의 최첨단 접근법에 비해 성능에서 뒤지고 있다. 본 연구에서는 확장(dilation) 개념을 포함한 새로운 시간 시리즈 형태소 정의를 제안하고, 분류에 대한 구분 능력을 향상시키기 위해 새로운 형태소 특징을 도입한다. 112개의 데이터셋을 대상으로 수행한 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 최첨단 형태소 알고리즘을 개선하였으며, 확장성과 해석 가능성에 손상을 주지 않으면서도 최근 최첨단 접근법과 비견되는 정확도를 달성하였다.