다변량 시계열 유사성 평가를 위한 통합 계산 접근법

복잡한 시스템에서 통찰력을 추출하고 다양한 분야의 의사 결정을 지원하기 위해 다변량 시계열 데이터 분석이 중요한 역할을 하지만, 대규모 데이터 처리, 시간적 불일치 해결, 효율적이고 포괄적인 분석 프레임워크 구축 등의 과제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 MTASA(Multivariate Time series Alignment and Similarity Assessment)라는 통합 계산 접근법을 제안한다.