KR100277004B1 - 1차원시계열데이터압축방법및그장치,1차원시계열데이터압축해제방법및그장치,1차원시계열데이터압축프로그램기록매체및1차원시계열데이터압축해제프로그램기록매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 종래의 압축방법을 보완할 뿐만 아니라, 신규한 압축방법을 제공하는 것으로, 1차원 시계열 데이터 성질에 따른 압축이 행해지고, 압축방법의 선택폭을 넓히는 것을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명에 있어서의 1차원 시계열 데이터 압축방법의 전체 처리는 제 1 단계(S1)으로부터 제 9 단계(S9)에서 실행된다. 제 1 단계(S1)는 처리(P1)로부터 처리(P3)에서, 제 2 단계(S2)는 처리(P4)에서, 제 3 단계(S3)는 처리(P5) 및 처리(P6)에서, 제 4 단계(S4)는 처리(P7)에서, 제 5 단계(S5)는 처리(P8)에서, 제 6 단계(S6)는 처리(P9) 및 처리(P10)에서, 제 7 단계(S7)는 처리(P11)에서, 제 8 단계(S8)는 처리(P4)로부터 처리(P13)에서, 제 9 단계(S9)는 처리(P14)에서 실행된다.

Description

1차원 시계열 데이터 압축방법 및 그 장치, 1차원 시계열 데이터 압축해제방법 및 그 장치, 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체 및 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체{ONE-DIMENSIONAL TIME SERIES DATA COMPRESSION METHOD, ONE-DIMENSIONAL TIME SERIES DATA DECOMPRESSION METHOD, RECORDING MEDIUM FOR ONE-DIMENSIONAL TIME SERIES DATA COMPRESSION PROGRAM, RECORDING MEDIUM FOR ONE-DIMENSIONAL TIME SERIES DATA DECOMPRESSION PROGRAM, COMPRESSION DEVICE FOR ONE-DIMENSIONAL TIME SERIES DATA, DECOMPRESSION DEVICE FOR ONE-DIMENSIONAL TIME SERIES DATA}

본 발명은, 1차원 시계열 데이터 압축방법, 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법, 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체, 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체, 1차원 시계열 데이터 압축장치 및 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치에 관한 것으로, 이들은 신호 처리 기술의 분야에 속하는 것이지만, 강체 다관절 물체의 움직임이나 메쉬 형상의 면의 변형, 탄성 물체의 변형 등을 기술하는 시계열 데이터에도 적용할 수 있는 것이다.

최근, 인터넷은 괄목할만하게 발전하였다. 인터넷에서는 HTML(Hyper Text Makeup Language)에 의해 2차원의 화상이나 음성 신호를 취급하는 것이 가능하기 때문에, 인터넷을 화상 정보나 음성 정보등의 각종 멀티미디어 정보의 전달 매체로서 이용하는 것이 가능해지고 있다.

그러나, 이 HTML은 2차원의 화상을 취급하는 것은 가능하지만, 3차원의 CG 화상을 취급할 수 없으며, 3차원 화상의 처리를 가능하게 하는 언어로서 VRML(Virtual Reality Modeling Language)가 제안되기에 이르렀다.

단, VRML에서는 인간의 움직임을 나타내는 3차원 CG 화상을 표현하는 것이 어렵고, 이것을 실현하려면 인간을 강체 다관절 물체로 간주하여, 각 관절마다에서 그 위치 등을 시계열 데이터로서 기술하면 좋지만, 이 경우, 발생하는 데이터의 량이 방대하게 된다.

이러한 데이터량의 문제를 회피하기 위해서는, 관절 위치 등의 다차원의 시계열 데이터를 1차원의 시계열 데이터로 분해하여, 각각의 1차원 시계열 데이터마다에서 그를 압축하면 좋다.

이러한 1차원 시계열 데이터의 압축 방법으로서 일반적으로 적용되는 방법은, 음향 공학 등에서 신호 처리시에 이용되고 있는, 이산 푸리에 변환이나 이산 코사인 변환 등의 직교 변환을 이용하여 정보를 압축하는 방법이다.

이러한 직교 변환에 관한 참고 문헌으로서는, 「음성」 일본 음향 학회편, 나카다 카즈오, 코로나사, 1977년 등이 있다.

또한, 강체 다관절 물체의 관절각의 시계열 데이터에 관한 참고 문헌으로서는, Unuma, M, et al. , "Fourier Principles for Emotion-based Human Figure Animation", SIGGRAPH95 Proceedings, pp91-95,1995가 있다.

그런데, 이러한 직교변환을 이용하여 정보를 압축하는 방법은, 우선, 인가된 1차원 시계열 데이터를 모든 시각에서의 데이터를 이용하여 이산 푸리에 급수 전개 표시 및 이산 코사인 급수 전개 표시로 변환한다. 그리고 나서, 변환된 급수 전개 표시의 고주파 성분을 제거함으로써, 정보량을 압축하는 것이다.

그리고, 이러한 직교변환을 이용하여 압축된 정보에 대해서는, 역푸리에 변환이나 역코사인 변환을 적용함으로써, 정보의 압축해제를 실행할 수 있다. 그리고, 그 때, 압축해제된 데이터로서는, 원래의 데이터와 동일한 개수의 데이터를 생성할뿐만 아니라, 원래의 데이터와는 개수가 다르다. 임의 갯수의 데이터를 생성하는 것도 가능하지만, 기본이 삼각함수이므로, 그 성질이 압축해제된 데이터에 반영되어 버린다.

본 발명은, 상기의 것과 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해서 이루어진 것으로, 1차원 시계열 데이터의 성질에 알맞는 압축, 압축해제를 실행할 수 있고, 압축해제된 데이터의 갯수를 원래의 데이터의 갯수와 상이하게 하여도, 압축, 압축해제 처리가 압축해제 후의 데이터에 영향을 주는 일이 적으며, 또한, 데이터의 통계적인 성질을 이용하여 압축을 행하지 않고, 압축시에 지정하는, 원래의 데이터의 오차의 범위내에 놓이도록 데이터를 압축하는 압축방법이므로, 종래의 압축방법을 보완하는, 새로운 압축, 압축해제 방법을 제공할 수 있고, 압축 및 압축해제 방법의 선택의 폭을 확대하는 것을 가능하게 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치, l차원 시계열 데이터 압축해제 장치, l차원 시계열 데이터 압축방법, 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법, 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램의 기록매체, 및 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램의 기록매체를 얻는 것을 목적으로 이루어진 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예 1에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법의 처리 구성도

도 2는 본 발명의 실시예 1에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법의 처리 구성도

도 3은 본 발명의 각 실시예에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법, 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법의 실행에 사용되는 컴퓨터를 도시하는 도면

도 4는 본 발명의 실시예 2에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치의 구성도

도 5는 본 발명의 실시예 2에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치의 구성도

도 6은 본 발명의 실시예 3에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치의 처리 구성도

도 7은 본 발명의 실시예 3에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법의 처리 구성도

도 8은 본 발명의 실시예 4에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치의 구성도

도 9는 본 발명의 실시예 4에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치의 구성도

도 10은 준최적 절점후보의 제 1 결정방법의 설명도

도 11은 준최적 절점후보의 제 2 결정방법의 설명도

도 12는 1차원 시계열 데이터의 설명도

도 13은 1차원 시계열 데이터의 절점 후보의 설명도

도 14는 1차원 시계열 데이터의 절점후보에 의한 보간의 설명도

도 15는 준최적 절점후보의 선택방법의 설명도

도 16은 압축 데이터 형식의 설명도

도 17은 본 발명의 실시예 5에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법의 처리 구성도

도 18은 본 발명의 실시예 5에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법의 처리 구성도

도 19는 본 발명의 실시예 6에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치의 구성도

도 20은 본 발명의 실시예 6에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치의 구성도

도 21은 본 발명의 실시예 7에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법의 처리 구성도

도 22는 본 발명의 실시예 7에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법의 처리 구성도

도 23은 본 발명의 실시예 8에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치의 구성도

도 24는 본 발명의 실시예 8에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치의 구성도

도 25는 본 발명의 실시예 9에 따른 다차원 시계열 데이터 압축 방법의 처리 구성도

도 26은 본 발명의 실시예 10에 따른 다차원 시계열 데이터 압축 장치의 구성도

도 27은 본 발명의 실시예 11에 따른 다차원 시계열 데이터 압축 방법의 처리 구성도

도 28은 본 발명의 실시예 12에 따른 다차원 시계열 데이터 압축 방법의 처리 구성도

도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

1 : CPU 2 : 데이터 메모리

3 : 메인 메모리 4 : 입출력 장치

5 : 버스 6 : 외부 기억 장치

40a, 50a : 입력 수단 10a : 절점후보 산출수단

10b : 절점위치 최적화 수단 10c, 10e, 10f : 판정수단

10d : 절점수 최적화 수단 20a : 데이터 압축해제 수단

20b : 데이터 형식 판별수단 20c : 0 데이터 압축해제 수단

21 : 데이터 보간수단 22 : 데이터 산출수단

23 : 시각 산출수단 24 : 데이터 형식 판별수단

25 : 0데이터 산출수단 26 : 시각 산출수단

40b, 50b : 출력수단 11 : 인덱스 부가수단

12 : 초기 절점수 산출수단 13 : 절점후보 결정수단

14 : 보간수단 15 : 오차 산출수단

16 : 제 1 목적 함수 산출수단 17 : 준최적 절점후보 결정수단

18 : 보간 실행수단 19 : 오차 산출수단

20 : 제 2 목적 함수 산출수단 21 : 함수값 판정수단

22 : 절점수 변경수단 23 : 근사 정밀도내의 여부 판정수단

본 발명의 제 1 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 방법은, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도(近似精度)를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간(補間)함수의 절점후보(節點候補)를 산출하는 제 2 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여, 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 6 공정과, 상기 제 4 공정 또는 상기 제 6 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 넘지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 2 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 7 공정과, 상기 제 2 공정에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 해당 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터임을 나타내는 정보를 출력하며, 상기 제 5 공정 또는 상기 제 7 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 8 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 3 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 4 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 l 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 5 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하여, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0임을 표시하는 식별자를 출력한 후 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 6 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 l 차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지 아닌지의 여부를 판정하여, 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력한 후 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 7 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고, 상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 8 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들을 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 9 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 10 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 11 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 12 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 13 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 14 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 15 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 16 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 17 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 18 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, -I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 19 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하도록 한 것이다.

본 발명의 제 20 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하도록 한 것이다.

본 발명의 제 21 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 다차원 시계열 데이터를 압축하도록 한 것이다.

본 발명의 제 22 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법은, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 복수의 오차가 전파하는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하도록 한 것이다.

본 발명의 제 23 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법은, 제 1 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제(伸長)하는 방법에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간 하는 것으로, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 24 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법은, 제 2 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 방법에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O와, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하고, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 25 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법은, 제 23 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법에 있어서, 압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터를 압축해제하도록 한 것이다.

본 발명의 제 26 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 2 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 6 공정과, 상기 제 4 공정 또는 상기 제 6 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 27 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 7 공정과, 상기 제 2 공정에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 상기 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터라는 취지의 정보를 출력하며, 상기 제 5 공정 또는 상기 제 7 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 상기 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 28 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대하여 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 29 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대하여 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 대하여 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 30 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각의 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대값이 모두 상기 근사 정확도 이하인지 아닌지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 31 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각의 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대값이 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 대하여 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 32 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고 I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고, 상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 33 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 34 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 35 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 36 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 37 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 38 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 39 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 40 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 41 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다,

본 발명의 제 42 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 43 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 44 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 45 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체는, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하는 프로그램을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 46 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체는, 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 다차원 시계열 데이터를 압축하는 프로그램을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 47 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체는, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체는, 복수의 오차가 전파되는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하는 프로그램을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 48 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체는, 제 26 측면에 기재된 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 기록된 프로그램에 의해 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 49 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체는, 제 27 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 기록된 프로그램으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O과, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하여, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램을 기록하도록 한 것이다.

본 발명의 제 50 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체는, 제 48 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체에 기록된 프로그램은, 압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 해당 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터를 압축해제하는 프로그램을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 51 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 2 수단과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 수단과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 수단과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 수단과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 수단으로 되돌아가는 제 6 수단과, 상기 제 4 수단 또는 상기 제 6 수단에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 수단을 구비하도록 한 것이다.

본 발명의 제 52 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 l 차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 수단과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 수단과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 수단과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 수단과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 수단으로 되돌아가는 제 7 수단과, 상기 제 2 수단에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 해당 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터라는 취지의 정보를 출력하고, 상기 제 5 수단 또는 상기 제 7 수단에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 8 수단을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 53 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대하여 그의 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 l 차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 수단으로부터 제 7 수단까지의 처리를 반복하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 수단을 구비하도록 한 것이다.

본 발명의 제 54 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그의 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 l 목적함수의 값을 산출하는 제 4 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 수단에서 제 7 수단까지의 처리를 반복하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 수단을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 55 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하여, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각의 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 수단으로 이행하는 제 2 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 수단에서 제 8 수단까지의 처리를 반복하는 제 9 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 수단을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 56 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 l 차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 수단으로 이행하는 제 2 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 수단에서 제 8 수단까지의 처리를 반복하는 제 9 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 수단을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 57 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고 I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고, 상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 58 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들을 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 59 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 60 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 61 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 62 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 63 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 64 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(-1)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 65 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 66 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 67 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 68 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 한 것이다.

본 발명의 제 69 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하도록 한 것이다.

본 발명의 제 70 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하도록 한 것이다.

본 발명의 제 71 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 다차원 시계열 데이터를 압축하도록 한 것이다.

본 발명의 제 72 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 복수의 오차가 전파되는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하도록 한 것이다.

본 발명의 제 73 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치는, 제 51 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 장치에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 수단과, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 수단과, 상기 제 2 수단에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 수단을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 74 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치는, 제 52 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 장치에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 수단과, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O와, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 수단과, 상기 제 2 수단에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 수단을 포함하도록 한 것이다.

본 발명의 제 75 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치는, 제 73 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치에 있어서, 압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터의 압축해제를 행하도록 한 것이다.

(실시예 1)

이하, 본 발명에 따른 실시예 1의 1차원 시계열 데이터 압축 방법에 대하여, 도면을 참조하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 1차원 시계열 데이터 압축방법의 처리의 흐름을 도시한다.

도면에 있어, (P4a)는 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도값을 입력하는 입력 처리, (P1a)는 이 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간 함수가 통과하는 절점 후보를 산출하는 절점후보 산출처리, (P1b)는 이 절점후보 산출처리 (P1a)에 의해 산출된 절점후보의 위치를 최적화하는 절점위치 최적화처리, (P1c)는 이 절점위치 최적화처리(P1b)에 의해 얻어진 절점을 지나는 보간 함수와 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차가 입력처리 (P4a)에서 입력한 근사 정확도값에 따른 값을 만족시키고 있는지의 여부를 판정하는 판정처리, (P1d)는 이 판정처리(P1c)에서 근사 정확도를 만족시키지 않는 것으로 판정된 경우에, 절점수를 변화시키는 절점수 변경처리, (P4b)는 판정처리(P1c)에 의해, 절점을 지나는 보간함수와 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차가 입력처리(P4a)에서 입력한 근사 정확도값에 따른 값을 만족시키고 있는 경우에 압축정보로서 이 절점 및 그의 인덱스를 출력하는 출력처리이다.

본 실시예 1의 1차원 시계열 데이터의 압축방법은, 보간함수를 사용하여, 인가된 1차원 시계열 데이터의 수보다 적은 수의 절점수를 발생함으로써 데이터의 압축을 실현하고자 하는 것이다. 즉, 본래의 1차원 시계열 데이터에 근사한 데이터를 재현하는데 필요한 보간함수의 절점을 산출하고, 그 절점 이외의 데이터를 생략하여 전송함으로써 데이터의 압축을 행하는 것이다. 그리고 그의 압축해제는, 전송된 데이터를, 압축할 때 이용한 보간함수와 동일한 보간함수를 이용하여, 압축시에 생략한 데이터와 같은 데이터를 발생하여 본래의 시계열 데이터에 근사한 시계열 데이터를 생성함으로써 행하는 것이다.

보다 상세하게는, 도 1에 도시된 바와 같이, 입력처리(P4a)에서 압축해야 할 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도값을 입력하고, 절점후보 산출처리(P1a)에서 1차원 시계열 데이터를 구성하는 모든 1차원 데이터 중에서 절점후보를 산출하며, 소정의 보간함수가 이 절점 데이터를 통과하는 것에 의해 본래의 1차원 시계열 데이터를 근사한 1차원 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 절점후보를 산출하여, 절점위치 최적화처리(P1b)에서 이 절점후보를 이동시켜 절점위치의 최적화를 행하며, 판정처리(P1c)에서 이 최적화를 행한 절점후보를 통과하는 소정의 보간곡선과 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차에 근거한 값이 입력처리(P4a)에서 입력한 근사 정확도 값의 범위내인지의 여부를 판정하여, 근사 정확도의 범위내이면, 즉시 출력처리(P4b)에 의해 절점위치의 최적화를 행한 절점후보와 그 인덱스를 압축한 l 차원 시계열 데이터로서 출력한다.

또한, 판정처리(P1c)에서, 근사 정확도의 범위내에 놓이지 않는 것으로 판정되면, 절점수 변경처리(P1d)에서, 절점수를 적절히 증가 혹은 감소시켜 절점수의 변경을 행한다.

이 절점수 변경처리(P1d)에 의해 절점수의 변경을 행한 후에, 절점후보 산출수단(P1a)으로 되돌아가 두 번째 절점후보의 산출을 행하고, 이하 같은 처리를 반복한다.

이와 같이, 도 1에 도시된 데이터 압축방법은, 보간함수를 사용하여, 인가된 1차원 시계열 데이터의 수보다 적은 수의 절점수를 발생함으로써, 데이터의 압축을 실현하고자 하는 것이기 때문에, 보간함수로서 이산 푸리에급수 전개나 이산 코사인급수 전개를 이용하면, 그들의 계수를 구하는 위치를 확실히 본래의 시계열 데이터보다 절감할 수 있다. 또한, 절점은 그 위치 뿐만아니라 갯수에 관해서도 최적화를 행하고 있기 때문에, 압축해제한 데이터와 본래의 데이터의 오차가 적고, 더구나 압축율이 좋은 압축이 가능하게 된다. 또한, 압축 및 압축해제시에 발생하는 오차의 범위를 크게 지정하면, 그 절점수를 보다 감소시킬 수 있어, 압축율이 보다 좋은 데이터 압축을 실현할 수 있다.

단지, 이들은 데이터를 압축해제하였을 때의 재현 정확도에 의존하여 결정된다. 또한, 데이터의 압축율은, 지정한 오차의 정확도의 범위내에서 본래의 시계열 데이터를 어떻게 근사할 수 있을까에 의존하기 때문에, 일반적으로 데이터의 압축율은 일정게 되지 않는다.

또한, 종래 기술과 같이 고주파 성분에 관해서도 그 데이터를 제거하도록 하면, 종래 기술보다도 압축율을 보다 더 높일 수 있다. 요컨대, 종래의 기술과 병용함에 의해, 종래 기술에 있어서의 압축율을 보다 높이기 위한 보완방법으로서 사용할 수 있다.

물론, 고주파 성분을 제거하지 않고, 본 실시예 1의 압축방법만으로 데이터를 압축한 경우라도, 선택한 절점수가, 종래 기술의 압축방법에 있어서의 고주파 성분의 제거후에 남은 주파수 성분의 갯수보다도 적으면, 압축율은 본 발명에 의한 경우가 더 높게 된다. 그러나, 이것은 인가된 1차원 시계열 데이터의 성질에 의존하여 결정되기 때문에, 일괄적으로 어느 쪽 방법이 압축율이 높다고 할 수는 없다. 단지, 본 발명에 의하면, 데이터 압축 방법의 선택 폭이 확대된다.

또한, 보간 함수로서 다항식 형식의 것, 예컨대 스플라인 함수 등을 이용한 경우, 압축해제한 경우의 데이터는 다항식적으로 변화하는 데이터로 된다. 이것은, 주기성이 없는 1차원 시계열 데이터를 압축해제하는 경우에는, 그 정확도를 유지하는 한 효율적으로 작용한다.

따라서, 압축해제하는 데이터의 갯수를 본래의 데이터의 갯수와 다르게하여 압축해제를 행하더라도 그 정확도를 유지할 수 있기 때문에, 압축해제시에 생성하는 데이터를 적게 하면, 본래의 데이터를 고속으로 재생할 수 있고, 고속재생을 하더라도 그 데이터의 정확도를 유지할 수 있다. 또한, 반대로, 압축해제시에 생성하는 데이터를 많게 하면, 본래의 데이터를 저속으로 재생할 수 있고, 저속으로 재생을 행하더라도 그 데이터의 정확도를 유지할 수 있다.

이와 같이, 본 실시예 1은 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축을 행하는 새로운 압축방법을 제공하는 것으로, 종래의 압축방법을 보완하는 것 뿐만아니라, 압축방법의 선택의 폭을 확대하는 것이 가능하게 된다.

이하에, 본 발명의 실시예 1의 처리를 보다 상세히 설명하기에 앞서, 1차원 시계열 데이터에 대해서 도 12를 참조하여 설명한다. 도 12는 1차원 시계열 데이터를 그래프화한 것으로, 도면중 검은 점은 1차원 데이터를 나타낸다. 이와 같이, 1차원 데이터와 이것에 대응하여 쌍을 이루는 시각 데이터를 1차원 시계열 데이터라고 한다. 그리고, 도 12와 같이 데이터가 샘플링된 시각을 t0, . . . , tn으로 나타내었을 때, ti-(ti-1)의 값이 임의의 i=1, . . . , n 에 대하여 일정한 경우를 시간 등간격이라고 하고, 그렇지 않은 경우를 시간 부등간격이라고 한다.

도 2는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 1차원 시간 계열 데이터 압축방법의 처리의 흐름을 도시하는 것이다. 도 2에 도시한 바와 같이, 전체의 처리는 제 1 단계(S1) 내지 제 9 단계(S9)까지의 9개 단계로 실행된다. 제 1 단계(S1)는 처리(P1) 내지 처리(P3)으로 구성되고, 제 2 단계(S2)는 처리(P4)로 구성되고, 제 3 단계(S3)은 처리(P5)와 처리(P6)로 구성되고, 제 4 단계(S4)는 처리(P7)로 구성되고, 제 5 단계(S5)는 처리(P8)로 구성되고, 제 6 단계(S6)은 처리(P9) 및 처리(P10)로 구성되고, 제 7 단계(S7)는 처리(P11)로 구성되고, 제 8 단계(S8)는 처리(P4) 내지 처리(P13)로 구성되고, 제 9 단계(S9)는 처리(P14)로 구성된다.

도 3은, 도 2에 그의 상세한 처리가 표시된, 도 1의 처리 흐름을 행하는 컴퓨터의 구성예를 나타내며, 도 3a에 있어서, (1)은 도 2의 처리에 상당하는 제어 프로그램에 따라서 연산처리를 행하는 CPU, (2)는 CPU(1)가 처리를 행한 데이터를 기억하는 데이터 메모리, (3)은 도 2의 처리에 상당하는 제어 프로그램이 미리 기억된 메인 메모리, (4)는 이 컴퓨터와 외부와의 사이에서 데이터의 입출력을 행하는 입출력 장치, (5)는 이들 CPU(1), 데이터 메모리(2), 메인 메모리(3), 및 입출력 장치(4)가 서로 데이터 등을 주고받기 위한 버스이다. 또, 데이터 메모리(2)와 메인 메모리(3)는 동일한 메모리를 사용해 구성하여도 좋다.

CPU(1)는 메인 메모리(3)에 미리 기억되어 있는 제어프로그램에 따라서, 도 2에 흐름도로서 도시된 압축처리를 실행한다.

또한, 도 3b는 프로그램 기록매체 등으로부터 프로그램을 판독하여 압축동작을 행하도록 한 컴퓨터의 구성예를 나타내며, 도 3b에 있어서, (6)은 버스(5)에 접속된 외부 기억 장치이고, 이 외부 기억 장치의 기록매체에는 도 2의 처리에 상당하는 제어 프로그램이 미리 기록되어 있고, 외부 기억 장치(6)는 그 기록매체로부터 도 2의 처리에 상당하는 제어 프로그램을 판독하여 메인 메모리(3)에 로드한다. CPU(1)는 이 메인 메모리(3)에 로드된 제어프로그램에 따라서, 도 2에 흐름도로서 도시된 압축처리를 실행한다. 또는, 입출력 장치(4)를 통해 외부에서 공급되는 제어프로그램을 메인 메모리(3)에 로드하여도 좋다.

다음으로, 이상과 같이 구성된 도 2의 제 1 단계(S1)내지 제 9 단계(S9)에 대하여 설명한다.

우선, 처리(Pl)에서는, 데이터 압축될 1차원 시계열 데이터와, 이것에 근사하는 보간함수의 근사 정확도 값의 입력을 실행한다. 처리(P2)에서는 1차원 시계열 데이터에 대하여 그 시각의 순서대로 인덱스를 붙인다. 여기서, 시각으로는 1차원 시계열 데이터의 샘플시각이나 발생시각이나 입력시각등을 이용할 수 있다. 또, 이 인덱스는 시각 대신에 순차적으로 증가하는 데이터나 순차적으로 감소하는 데이터를 이용하여도 좋다. 처리(P3)에서는 초기의 절점수를 산출한다. 이 때에 사용하는 절점수의 초기값은, 보간함수의 종류에 따라 결정되기 때문에, 미리 그 초기값을 설정해 놓으면 좋고, 따라서, 예컨대, 초기의 데이터수에 대한 비를 미리 정하여 놓고 이것을 산출할 수 있다. 본 실시예에서는, 사용하는 절점수의 초기값으로서, 1차원 시계열 데이터 전체 갯수의 1/a(단, a>0)이라는 형태로 초기의 절점수를 산출한다.

처리(P4)에서는 데이터 압축할 1차원 시계열 데이터 중에서, 그 시작과 마지막의 데이터를 반드시 포함하고, 또한 나머지의 데이터에 있어서는 랜덤한 간격으로 데이터를 선택하여, 이들을 합계하면 상술의 산출한 절점수와 같은 수가 되도록 절점후보를 결정할 수 있다.

이러한 조작을 도 13을 이용하여 설명한다. 지금, 가령 절점의 갯수를 m+1로 하면, 시각 t0 에서의 데이터가 시작 데이터로, 이것을 최초의 절점후보로서 선택한다. 다음에, 시각 tn에서의 데이터가 마지막 데이터로, 이것을 최후의 절점후보로서 선택한다.

다음에, 1/(n-1)의 균일확률로 생성되는 난수에 의해, 나머지의 m-1개의 절점후보를, 서로 중복되지 않게 선택한다. 이렇게 해서 합계 m+1개의 절점후보가 선택된 뒤, 이들을 시각이 작은 순서대로 소팅(sorting)하여, 절점후보의 인덱스를 I(j), 0≤j≤m으로서 보존한다. 도 13의 예에서, 흰 점으로 도시한 데이터가 절점후보로서 선택된다.

이상은 랜덤 선택의 경우이지만, 이 절점후보를 구하는 처리(P4)는 인덱스에 관해서 근사 등간격으로 선택하여도 좋다. 이 경우는, 우선 인덱스에 관해서 간격[n/m]을 산출하고, 시각 t0에서의 시작 데이터로부터 개시하여 이 간격[n/m]만큼 이격된 절점후보를 총 m개 선택하고, m+1번째의 절점후보로서 시각 tn에 있어서의 종료 데이터를 선택함에 의해 종료한다. 여기서, [x]는 가우스 기호이다. 이 경우도, 전술한 바와 같이 I(j)를 보존한다.

이 처리(P4)에서 실행되는 조작은 절점후보의 위치의 초기값을 정하는 것으로, 이러한 종류의 문제에는 난수를 이용하는 것이 유효하다고 알려져 있지만, 본 실시예 1의 경우에도, 난수를 이용하여 절점위치를 선택한 쪽이 근사 등간격으로 선택한 경우보다도 실험적으로 좋은 값을 얻을 수 있다.

처리(P5)에서는 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해, 각 절점후보의 사이를 보간하는 데이터를 발생하고, 본래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 획득하며, 이것과 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출한다. 보간함수는 절점을 지나는 것이면 무엇이든지 좋고, 예컨대, 스플라인 함수에는 절점을 지나는 보간함수로서 사용할 수 있는 성질이 있다. 단지, 압축해제된 데이터가 본래의 데이터의 파형에 충실한 파형을 재현해야 한다면, 본래의 1차원 시계열 데이터를 충실히 근사할 수 있는 보간함수를 사용하는 것이 바람직하고, 반대로, 높은 데이터 압축율을 요구하는 것이면, 보간함수는 그다지 근사도를 요구하지 않는다. 그 밖에, 이산 푸리에 변환을 이용한 급수 전개 표시나, 이산 코사인 변환을 이용한 급수 전개 표시 등도 보간함수로서 사용할 수 있다. 단, 이 보간함수는 이상에 열거한 것중 어느 하나를 미리 선정하여 사용한다. 그리고 후술하는 압축해제처리의 경우에 압축시에 이용한 것과 같은 보간함수를 사용한다. 이 경우, 보간함수는 그 후보를 미리 복수개 준비하고, 압축시에 사용한 보간함수의 식별자를 압축해제처리측으로 보내어, 압축해제측에서 압축시와 같은 보간함수를 이용하도록 하여도 좋다.

도 14는 도 12의 곡선을 보간하는 보간함수를 그래프화한 것이다. 도면중에서, 검은 점은 보간함수를 이용하여 흰 점으로 나타낸 절점후보를 보간하여 얻은 데이터이고, 이들은 데이터 압축시에는 기각된다. 이 검은 점으로 도시한 데이터는 본래의 데이터와 같은 값으로 되어 있지만, 시각 tn-1에 있어서의 데이터에 관해서는 오차가 발생한다.

처리(P6)에서는, 도 14와 같이, 절점후보 이외의 1차원 시계열 데이터와 보간함수의 오차를 산출한다. 도 14의 경우, 오차의 산출은 절대치 오차를 이용하여 행하고 있지만, 이 오차산출은 2승 오차 등을 이용하여 행하여도 좋다.

처리(P7)에서는 처리(P6)에서 산출한 오차로부터, 제 1 목적 함수 값을 산출한다. 이 제 1 목적 함수는, 처리(P6)에서 산출한 오차의 최대치, 오차 평균 및 오차 분산을 우선 구하여, 이들을 가중 가산하여 산출할 수 있다.

이 목적 함수는 환언하면 오차의 평가 함수이고, 선택한 절점후보로부터 생성된 1차원 시계열 데이터와 본래의 l 차원 시계열 데이터의 오차의 최대치, 오차의 평균 및 오차의 분산이 모두 작은 값으로 되는 것이 절점후보로서 최적의 것으로 된다고 하는 관점에서, 오차의 평가가 이루어지도록 오차의 최대치와 오차의 평균과 오차의 분산을 가중 가산한 값을 오차의 평가함수로서 사용하도록 하고 있다.

그리고, 그 가중 계수는 그 값을 처음부터 고정하여 결정하는 방법과, 데이터에 따라 가변적으로 결정하는 방법이 있다. 가변적으로 결정하는 경우는, 예컨대, 가중치를 최대오차, 오차평균, 오차분산에 대하여 균등하게 배당하고 싶을 때는, 각 가중치와 그들의 값의 곱이 모두 같게 되도록 정하면 좋다. 처음부터 결정하여 놓은 경우는, 예컨대 가중 계수의 값을 미리 모두 “1/3"로 하는 등과 같이 정한다. 일반적으로는, 실제의 데이터를 몇번 처리하여, 경험적으로 좋다라고 생각되는 값을 정하는 경우가 많다.

처리(P8)에서는 제 1 목적 함수 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복하여 실행함으로써 준최적 절점후보를 결정하는 것이며, 이를 수행하는데 있어서는 도 10에 도시한 제 1 방법과 도 11에 도시한 제 2 방법의 2개가 있다.

이 준최적 절점후보를 결정하는 처리는, 어떤 절점후보를 정한 상태에서의 목적함수의 값과, 절점후보를 바꾼 상태에서의 목적함수의 값을 구하여 이들의 차분을 구하고, 이 차분이 작아지도록 절점후보를 선택함으로써 국소최적해를 얻는 것이다.

이 절점후보의 결정은, 절점의 갯수가 적은 경우는 최적해를 구하면 좋지만, 절점의 갯수가 많아지면 최적해가 참으로 최적으로 되는지 않는지의 여부가 불명확하기 때문에, 본 실시예 1의 경우에서는 국소 최적해, 즉 준최적해를 얻는 것으로 충분하다.

우선, 도 10에 도시한 제 1 방법에 대하여 설명한다. 도 10으로부터 알 수 있는 바와 같이, 이 처리는 처리(P41) 내지 처리(P59)로 구성된다. 단, 전술한 바와 같이, 절점후보의 인덱스에 대하여, 시각이 작은 순서대로 번호를 부여하여 실행하고 있고, 이를 I(j), 0≤j≤m으로 한다. 또한, 이후의 도 10의 설명에 있어서는, j는 루프 제어 변수로 한다.

처리(P41)에서는 루프제어가 행하여지지만, 이 방법으로는 다음 6개의 방법이 있고, 이들 중 어느 하나를 이용하여 루프제어가 행하여진다.

(1) j가 기수인 경우에 있어서는 작은 것으로부터 큰 것으로의 순서, 및 j가 우수인 경우에 있어서는 큰 것으로부터 작은 것으로의 순서로 처리를 행한다.

(2) j가 기수인 경우에 있어서는 큰 것으로부터 작은 것의 순서, 및 j가 우수인 경우에 있어서는 작은 것으로부터 큰 것의 순서대로 처리를 행한다.

(3) j=1로부터 [m/2]까지, 및 j=m-1으로부터 [m/2]+1 까지, 순서대로 처리를 행한다.

(4) j=[m/2]로부터 1까지, 및 j=[m/2]+1로부터 m-1까지, 순서대로 처리를 행한다.

(5) j=1로부터 m-1까지 순서대로 처리를 행한다.

(6) j=m-1로부터 1까지 순서대로 처리를 행한다.

처리(P42)에서는, 일련의 처리 루프를 제어하는 루프 제어 변수 j에 대하여, I(j-1)＜I(j)-1의 관계가 성립하는지의 여부에 대한 판정을 실행한다. 혹시 이 관계가 성립하면, 처리(P43)로 이동하고, 성립하지 않으면 처리(P45)로 이동한다.

처리(P43)에서는, 도 15에 도시한 바와 같이 절점후보 I(j)와 절점후보 I(j)-1을 일시적으로 교환한다. 다음에, 교환후의 제 1 목적 함수의 값을 산출한다. 함수 값을 산출한 후는 교환되어 있는 절점후보를 원래대로 복귀시킨다.

처리(P44)에서는, 처리(P43)에서 산출한 제 1 목적 함수의 값으로부터 도 2의 처리(P7)에서 산출한 본래의 제 1 목적 함수의 값을 감한 값 ΔE(1-)을 산출한다. 또한, ΔE의 괄호 내의 "1-"는 좌측으로 "1"만큼 변위시킨, 즉, 인덱스를 "1" 감하는 것을 의미한다. 처리(P45)에서는, 이전의 제 1 목적 함수의 값은 산출하지 않고, 강제적으로 ΔE(1-)을 0로 한다.

처리(P46)에서는 I(j)+1〈I(j+1)의 관계가 성립하는지의 여부에 대한 판정을 행하고, 만약에 이 관계가 성립하면 처리(P47)로 이동하고, 성립하지 않으면 처리(P49)로 이동한다.

처리(P47)에서는, 도 15에 도시한 바와 같이 일시적으로 절점후보 I(j)와 절점후보 I(j)를 교환하여, 이 때의 제 1 목적 함수의 값을 산출한다.

처리(P48)에서는, 처리(P47)에서 산출한 제 1 목적 함수의 값으로부터, 도 2의 처리(P7)에서 산출한 본래의 제 1 목적 함수의 값을 감한 값 ΔE(1+)를 산출한다. 처리(P49)에서는, 제 1 목적 함수의 값의 산출을 행하지 않고서, 강제적으로 ΔE(l+)를 0으로 한다.

처리(P50)에서는, 상기 ΔE(1-)〈0 과 ΔE(1+)≥0이 성립하는지의 여부에 대한 판정을 행한다. 만약 이 관계가 성립하면, 처리(P51)로 이동하고, 성립하지 않으면, 처리(P52)로 이동한다. 처리(P51)에서는, 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 교환을 한 후 처리(P41)로 되돌아간다.

처리(P52)에서는, ΔE(1-)≥0 과 ΔE(1+)〈0이 성립하는지의 여부에 대한 판정을 행하고, 만약 이 관계가 성립하면 처리(P53)으로 이동하고, 성립하지 않으면 처리(P54)로 이동한다. 처리(P53)에서는 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 교환을 행한 뒤 처리(P41)로 되돌아간다.

처리(P54)에서는 ΔE(1-)〈0 과 ΔE(1+)〈0의 관계가 성립하는지의 여부에 대한 판정을 행하고, 이 관계가 성립하면 처리(P55)로 이동하며, 성립하지 않으면 처리(P41)로 되돌아간다.

처리(P55)에서는, ΔE(1-)≤ΔE(1+)의 관계가 성립하는지의 여부에 대한 판정을 행하고, 이 관계가 성립하면 처리(P56)로 이동하고, 성립하지 않으면 처리(P57)로 이동한다. 처리(P56)에서는 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 교환이 끝나면 처리(P41)로 되돌아간다. 처리(P57)에서는, 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 교환을 행한 뒤 처리(P41)로 되돌아간다.

모든 루프 제어 변수 j에 대하여, 이상의 처리가 종료하였으면, 처리(P58)로 이동한다.

처리(P58)에서는 종료 판정을 행한다. 이 종료 판정은, 모든 j에 대하여 처리(P41)로부터 처리(P57)까지의 조작이 종료한 때의 제 1 목적 함수의 값이 본래의 제 1 목적 함수의 값으로부터 임계값을 감한 것보다 크거나, 또는 모든 j에 대하여, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았는가의 여부에 대한 판정에 의해 실행되고, 어느 한쪽의 조건이 성립하는 경우에는 일련의 처리를 종료하여, 종료한 시점의 해가 준최적 절점후보로 된다. 그렇지 않은 경우에는, 처리(P59)에 있어서, 본래의 제 1 목적 함수의 값을 조작이 종료한 때의 제 1 목적 함수로 교환하고, 처리(P41)로부터 처리(P57)의 일련의 처리를 반복한다.

이상의 조작은, 처리(P58)에 있어서의 종료판정이 성립하고, 제 1 목적 함수의 값이 모아질 때까지 되풀이된다. 또, 이러한 종료 판정에는, 처리의 반복 회수를 기준으로 하는 판정조건을 부가하여도 좋다. 단지, 이 경우, 최적의 정도는, 반복 회수의 판정조건을 부가하지 않은 경우보다도 오히려 나쁘게 될 가능성이 있지만, 처리를 반드시 일정시간 이내로 종료시킬 수 있다.

다음으로, 도 11에 도시한 제 2 방법에 대하여 설명한다. 도 11로부터 알 수 있는 바와 같이, 이 처리는 처리(P61)로부터 처리(P79)로 구성된다.

단지 전술한 바와 같이, 절점후보의 인덱스에 대하여, 시각이 작은 순서대로 번호부여가 행해지고, 이를 I(j), 0≤j≤m으로 나타낸다. 또한, 도 10의 설명과 마찬가지로, j는 루프 제어 변수로 한다.

처리(P61)는 도 10의 제 1 방법과 마찬가지로, 일련의 처리를 반복하여 실행할 것인지 아닌지의 루프 제어를 실행하는 것으로, 이 방법에는 다음 6개의 방법이 있으며, 이들 중의 어느 하나를 이용하여 루프 제어가 행해진다.

(1) j가 기수인 경우에 있어서는 작은 것으로부터 큰 것의 순서, 및 j가 우수인 경우에 있어서는 큰 것으로부터 작은 것의 순서대로 처리를 행한다.

(2) j가 기수인 경우에 있어서는 큰 것으로부터 작은 것의 순서, 및 j가 우수인 경우에 있어서는 작은 것으로부터 큰 것의 순서대로 처리를 행한다.

(3) j=1로부터 [m/2]까지, 및 j=m-1로부터 [m/2]+1까지, 순서대로 처리를 행한다.

(4) j=[m/2]로부터 1까지, 및 j=[m/2]+1로부터 m-1까지, 순서대로 처리를 행한다.

(5) j=1로부터 m-1까지 순서대로 처리를 행한다.

(6) j=m-1로부터 1까지 순서대로 처리를 행한다.

처리(P62)로부터 처리(P70)까지는, 도 10의 제 1 방법의 처리(P42)로부터 처리(P50)와 마찬가지이다.

처리(P71)에서는, 우선 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한다. 또한, 본래의 제 1 목적 함수의 값을, 이 교환시에 있어 산출한 제 1 목적 함수의 값으로 갱신한다. 그리고 갱신을 행한 뒤, 처리(P61)로 되돌아간다.

처리(P72)는, 도 10의 제 1 방법의 처리(P52)와 마찬가지다.

처리(P73)에서는, 우선, 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한다. 또한, 본래의 제 1 목적 함수의 값을, 이 교환시 산출한 제 1 목적 함수의 값으로 갱신한다. 그리고 갱신을 행한 후, 처리(P61)로 되돌아간다.

처리(P74)와 처리(P75)는, 도 10의 제 1 방법의 처리(P54) 및 처리(P55)와 마찬가지이다.

처리(P76)에서는, 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한다. 다음에, 본래의 제 1 목적 함수의 값을, 이 교환시에 있어 산출한 제 1 목적 함수의 값으로 갱신한다. 그리고 갱신을 행한 후, 처리(P61)로 되돌아간다.

처리(P77)에서는, 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한다. 다음에, 본래의 제 1 목적 함수의 값을, 이 교환시에 있어 산출한 제 1 목적 함수의 값으로 갱신한다. 그리고 갱신을 행한 후, 처리(P61)로 되돌아간다.

모든 루프 제어 변수 j에 대하여, 이상의 처리가 종료하였으면, 처리(P78)의 종료 판정을 행하는데, 이에 대하여는 도 10의 제 1 방법의 처리(P58)과 마찬가지다. 처리(P79)에 대하여는, 도 10의 제 1 방법의 처리(P59)와 마찬가지이다.

이 제 2 방법은, 제 1 방법이 절점후보에 관해서 일련의 처리를 실행하여 종료한 시점에서 제 1 목적 함수 값의 변경을 행하는데 대하여, 절점후보를 갱신할 때마다 제 1 목적 함수의 값도 갱신하는 것이다. 이들 제 1, 제 2 방법중 어느 것이 준최적 절점후보의 결정방법으로서 우수할지는, 데이터의 성질에 의존하고 있기 때문에 단언할 수 없지만, 일반적으로 목적 함수 값의 수집은 제 1 방법쪽이 빠른 것으로 생각된다.

이상 도 10에 의한 제 1 방법, 또는 도 11에 의한 제 2 방법에 의해서, 준최적 절점후보가 결정되었으면, 도 2의 처리(P9)에 의해, 준최적 절점후보를 전술한 보간 함수에 의해, 처리(P5)와 같은 보간을 행한다. 다음에, 처리(P10)에 의해서, 보간에 의해 얻어진 1차원 시계열 데이터와 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 처리(P6)와 마찬가지로 산출한다.

처리(P11)에서는, 처리(P10)으로 산출한 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적 함수의 값을 산출한다. 이 제 2 목적 함수가 원래의 절점에 관한 오차의 평가함수이다. 그리고 그 가중치, 예컨대, 오차의 최대치만이 문제로 되는 때는, 최대오차의 가중치를 "1"로, 오차평균과 오차분산에 있어서는 "0"으로 하면 좋다. 그 이외에도, 처리(P7)에 있어서의 제 1 목적 함수의 때와 완전히 마찬가지로, 가중치를 최대오차, 오차평균, 오차분산에 대하여 균등하게 배당하고 싶을 때는, 예컨대 각 가중치와 그들의 값의 곱이 모두 같게 되도록 결정하거나, 처음부터 결정된 경우는, 예컨대 가중치 계수의 값을 미리 모두 "1/3"로 하는 등과 같이 결정하도록 하면 좋다. 또한, 제 1 목적 함수때의, 각 가중치에 대한 비율 등을 기준으로서 결정하여도 좋다.

처리(P12)에서는, 처리(P11)에서 구한 제 2 목적 함수 값에 대한 임계값 판정을 행한다. 예컨대, 최대오차의 가중치를 "1", 오차평균과 오차분산에 대하여는 "0"으로 한 때에는, 처리(P1)에 있어서, 최초에 입력한 근사 정확도 오차의 값 그 자체를 임계값으로 하면 좋다. 이 경우는, 모든 데이터가 근사 정확도 이내인지의 여부에 대한 판정을 행하고 있는 것으로 된다. 임계값 판정의 결과, 임계값 보다 크다고 판정된 경우에는 처리(P13)로 이동하고, 그렇지 않을 때는, 처리(P14)로 이동한다.

처리(P13)에서는, 본래의 절점수에 증분량을 가산함으로써, 변경 후의 절점수를 얻는다. 이 때의 증분량은 미리 정하여 놓는다.

그리고, 절점수가 소정량 증가되면 처리(P4)로 복귀하여, 절점후보의 결정 이후의 일련의 처리를 행하여, 처리(P12)에서 제 2 목적 함수의 값이 임계값이하라고 판정될 때까지, 이들의 일련의 처리를 반복한다.

그리고 처리(P12)에서 제 2 목적 함수의 값이 임계값 이하라고 판정되면 상술한 바와 같이 처리(P14)로 이동하며, 처리(P14)에서는, 초기시각과 시간간격량, 및 구한 절점후보의 인덱스 번호와 이 때의 데이타 값을 출력한다. 이 경우의 출력 데이터의 형식은, 도 16a와 같이 된다.

또, 인덱스의 출력에 관해서는, 절점후보의 갯수가 최초에 입력한 1차원 시계열 데이터의 갯수의 ½ 이하인가 이상인가에 의해서 절환 출력하는 방법도 있다. 요컨대, ½ 이하인 경우에는, 그것을 나타내는 식별자와 절점후보의 인덱스 번호를 출력하고, 이상의 경우는, 그것을 나타내는 식별자와 절점후보 이외의 인덱스를 열기한다.

또한, 취급되는 1차원 시계열 데이터의 초기시각과 시간간격이 항상 일정하여 기지인 경우는, 처리(P14)에서의 출력에서, 초기시각과 시간간격을 생략하여도 좋다.

이와 같이, 본 실시예 1에 의하면, 1차원 시계열 데이터를 구성하는 각 데이터 중에서 초기의 절점후보를 결정하고, 보간함수를 이용하여 이 초기의 절점후보로부터 본래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하며, 이들의 오차를 산출, 평가하여, 그 오차평가가 소정의 범위내에 놓이도록 절점후보를 이동시켜 준최적의 절점후보를 산출하고, 이 보간함수를 이용하여 준최적의 절점후보로부터 본래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이들의 오차를 산출, 평가하여, 그 오차평가가 소정의 범위내에 놓이지 않으면, 절점수를 늘려 이상의 처리를 반복함으로써, 절점의 위치와 갯수의 양자에 관해서 최적화를 행하여, 절점 이외의 데이터에 대하여는 이것을 전송하지 않은 것에 의해 데이터를 압축하도록 하였기 때문에, 인가된 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 실행될 수 있다.

또한, 그 데이터의 압축율은 근사 정확도에 의해서 제어되기 때문에, 압축해제 뒤의 오차는 미리 파악할 수 있다.

(실시예 2)

실시예 1에서는 1차원 시계열 데이터 압축처리를 소프트웨어에 의해 실현하였지만, 이러한 데이터 압축처리는 전용 하드웨어에 의해 실현하여도 좋다.

도 4는 도 1의 처리흐름을 전용 하드웨어화 한 1차원 시계열 데이터 압축장치를 도시한 것이며, 도면에 있어, (40a)는 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도값의 입력을 행하는 입력수단, (10a)는 이 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수가 통과하는 절점의 후보를 산출하는 절점후보 산출수단, (10b)는 이 절점후보 산출수단(10a)에 의해 산출된 절점후보의 위치를 최적화하는 절점위치 최적화수단, (10c)는 이 절점위치 최적화수단(10b)에 의해 얻어진 절점을 통과하는 보간함수와 본래의 l 차원 시계열 데이터의 오차가 입력수단(40a)에서 입력된 근사 정확도값에 따른 값을 만족시키고 있는지의 여부를 판정하는 판정수단, (10d)는 이 판정수단(10c)에서 근사 정확도를 만족시키지 않는 것으로 판정된 경우에, 절점수를 변화시키는 절점수 변경수단, (40b)는 판정수단(10c)에 의해, 절점을 통과하는 보간함수와 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차가 입력수단(40a)에서 입력된 근사 정확도값에 따른 값을 만족시키고 있는 경우에 압축정보로서 이 절점 및 그의 인덱스를 출력하는 출력수단이다.

다음으로, 동작에 대하여 설명한다. 도 4에 도시한 바와 같이, 입력수단(40a)으로 압축할 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도값을 입력하고, 절점후보 산출수단(10a)에서, 1차원 시계열 데이터를 구성하는 모든 1차원 데이터 중에서 절점후보를 산출하며, 소정의 보간함수가 이 절점 데이터를 통과하는 것에 의해 본래의 1차원 시계열 데이터를 근사한 1차원 시계열 데이터를 생성할 수 있는 것 같은 절점후보를 산출하고, 절점위치 최적화수단(10b)에서, 이 절점후보를 이동시켜 절점위치의 최적화를 행하고, 판정수단(10c)에서, 이 최적화를 행한 절점후보를 통과하는 소정의 보간곡선과 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차에 근거한 값이 입력수단(40a)으로 입력된 근사 정확도 값의 범위내인지의 여부를 판정하고, 근사 정확도의 범위내이면, 즉시 출력수단(40b)에 의해 절점위치의 최적화를 행한 절점후보와 그의 인덱스를 압축된 1차원 시계열 데이터로서 출력한다.

또한, 판정수단(10c)에 있어서, 근사 정확도의 범위내에 들어가지 않은 것으로 판정되면, 절점수 변경수단(10d)에서, 절점수를 적절히 증가 혹은 감소시켜 절점수의 변경을 행한다.

이 절점수 변경수단(10d)에 의해 절점수의 변경을 행한 후에, 절점후보 산출수단(10a)으로 되돌아가 재차 절점후보의 산출을 행하고, 이하 같은 처리를 반복한다.

도 5는 도 4의 1차원 시계열 데이터 압축장치의 보다 상세한 구성을 도시하는 것이다. 도면에서, (40a)는 외부로부터 데이터 압축할 1차원 시계열 데이터 및 그의 근사 정확도를 입력하기 위한 입력수단, (11)은 이 1차원 시계열 데이터에 대하여 인덱스를 부가하는 인덱스 부가수단, (12)는 이 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수가 통과하는 절점의 초기의 갯수를 산출하는 초기절점수 산출수단, (13)은 보간함수가 통과하는 절점의 후보를 결정하는 절점후보 결정수단, (14)는 이 절점후보를 지나는 보간함수에 의해 절점후보의 사이에서 데이터를 보간하는 보간 실행수단, (15)는 이 보간함수에 의해 얻어진 1차원 시계열 데이터와 본래의 1차원 시계열 데이터 사이의 오차를 산출하는 오차 산출수단, (16)은 이 오차의 평가함수인 제 1 목적 함수 값을 산출하는 제 1 목적 함수 산출수단, (17)은 이 절점후보를 적절히 이동시켜 준최적 절점후보를 결정하는 준최적 절점후보 결정수단, (18)은 이 준최적 절점후보를 통과하는 보간함수에 의해 준최적 절점후보 사이에 데이터를 보간하는 보간 실행수단, (19)는 이 보간함수에 의해 얻어진 1차원 시계열 데이터와 본래의 1차원 시계열 데이터와의 사이의 오차를 산출하는 오차 산출수단, (20)은 이 오차의 평가함수인 제 2 목적 함수 값을 산출하는 제 2 목적 함수 산출수단, (21)은 이 제 2 목적 함수의 함수값이 본래의 1차원 시계열의 근사 정확도에 따른 임계값을 초과하는지의 여부를 판정하는 임계값 판정수단, (22)는 제 2 목적 함수의 함수값이 본래의 1차원 시계열 데이터의 근사 정확도에 따른 임계값을 초과하는 경우에 절점수를 변경하는 절점수 변경수단, (40b)는 이 제 2 목적 함수의 함수값이 본래의 1차원 시계열 데이터의 근사 정확도에 따른 임계값을 초과하지 않은 경우에 준최적 절점후보를 본래의 1차원 시계열 데이터의 압축 데이터로서, 인덱스와 동시에 출력하는 출력수단이다.

다음으로, 동작에 대하여 설명한다.

우선, 입력수단(40a)에서는, 데이터 압축할 1차원 시계열 데이터와, 이것을 근사하는 보간함수의 근사 정확도 값의 입력을 실행한다. 인덱스 부가수단(11)에서는 1차원 시계열 데이터에 대해 그 시각의 순서로 인덱스를 부가한다. 이 시각으로는 1차원 시계열 데이터의 샘플 시각이나 발생 시각이나 입력 시각 등을 사용할 수 있다. 이 인덱스는 시각 대신에 순차적으로 증가하는 데이터나 순차적으로 감소하는 데이터를 이용하여도 좋다. 초기절점수 산출수단(12)은 초기의 절점수를 산출한다. 이 때에 사용하는 절점수의 초기값은, 보간함수의 종류에 따라 결정되기 때문에, 미리 그 초기값을 설정해 놓으면 좋은데, 따라서, 예컨대, 초기의 데이터 수에 대한 비를 미리 정하여 놓음으로써 이것을 산출할 수 있다. 본 실시예에서는, 도 2의 경우와 마찬가지로, 사용하는 절점수의 초기값으로서 1차원 시계열 데이터 전체 갯수의 1/a(단, a>0)라는 형태로, 초기의 절점수를 산출한다.

절점후보 결정수단(13)은, 데이터 압축할 1차원 시계열 데이터 중에서, 그 시작과 종료 데이터를 반드시 포함하고, 또 나머지의 데이터에 대하여는 랜덤한 간격으로 데이터를 선택하여, 이들을 합계하면 상술의 산출한 절점수와 동수가 되도록 절점후보를 결정한다.

이 조작은 도 13 또는 도 14에 도시한 것과 마찬가지로 행한다.

이 절점후보 결정수단(13)에서 행하는 조작은 절점후보의 위치의 초기값을 정하는 것이며, 이러한 종류의 문제에는 난수를 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려져 있는데, 본 실시예 2의 경우에도, 난수를 이용하여 절점위치를 선택한 쪽이 근사 등간격으로 선택한 경우보다도 실험적으로 좋은 값를 얻을 수 있다.

보간 실행수단(14)은, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해, 각 절점후보의 사이를 보간하는 데이터를 발생하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 획득하여, 이것과 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출한다. 이 보간함수는 도 2의 경우와 마찬가지로 스플라인 함수나 이산 푸리에 변환을 이용한 급수 전개 표시, 이산 코사인 변환을 이용한 급수 전개 표시 등을 사용할 수 있다.

오차 산출수단(15)에서는, 도 14와 마찬가지로, 절점후보 이외의 1차원 시계열 데이터와 보간함수의 오차를 산출한다. 도 14의 경우, 오차의 산출은 절대치오차를 이용하여 행하고 있지만, 이 오차산출은 2승 오차 등을 이용하여 행하여도 좋다.

제 1 목적함수 산출수단(16)은, 오차 산출수단(15)에서 산출한 오차로부터, 제 1 목적 함수의 값을 산출한다. 이 제 1 목적 함수는, 우선 오차 산출수단(15)에서 산출한 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산을 구한 후, 이들을 가중 가산하여 산출할 수 있다.

준최적 절점후보 결정수단(17)은 제 1 목적 함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 것으로, 이에 대하여는, 도 2의 경우와 마찬가지로, 도 10에 도시한 제 1 방법과 도 11에 도시한 제 2 방법의 2개가 있다.

도 10에 의한 제 1 방법, 또는 도 11에 의한 제 2 방법에 의해서, 준최적 절점후보가 결정되었으면, 도 5의 보간 실행수단(18)에 의해, 준최적 절점후보를 전술한 보간함수에 의해, 보간 실행수단(14)과 마찬가지로 보간한다. 다음에, 오차 산출수단(19)은, 보간에 의해 얻어진 1차원 시계열 데이터와 본래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 오차 산출수단(15)과 마찬가지로 산출한다.

제 2 목적함수 산출수단(20)은, 오차 산출수단(19)에서 산출한 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적 함수의 값을 산출한다. 이 제 2 목적 함수가 원래의 절점에 관한 오차의 평가함수이다. 그리고, 그 가중치는, 예컨대, 오차의 최대치만이 문제로 되는 때는, 최대오차의 가중치를 "1"로, 오차평균과 오차분산에 대하여는 "0"으로 하면 좋다. 그 이외에도, 제 1 목적함수 산출수단(16)에 있어서의 제 1 목적 함수의 때와 완전히 마찬가지로, 가중치를 최대오차, 오차평균, 오차분산에 대하여 균등하게 배당하고 싶을 때는, 예컨대, 각 가중치와 그들 값의 곱이 모두 같게 되도록 결정하거나, 처음부터 결정하여 두는 경우는, 예컨대, 가중치 계수의 값을 미리 모두 "1/3"로 하는 등과 같이 결정하면 좋고, 또한, 제 1 목적 함수 때의, 각 가중치에 대한 비율 등을 기준으로서 결정하여도 좋다.

임계값 판정수단(21)은, 제 2 목적함수 산출수단(20)에서 구한 제 2 목적 함수 값에 대한 임계값 판정을 행한다. 예컨대, 최대오차의 가중치를 "1"로, 오차평균과 오차분산에 대하여는 "0"으로 한 때에는, 입력수단(40a)에서, 최초에 입력한 근사 정확도 오차를 임계값으로 하면 좋다. 이 경우는, 모든 데이터가 근사 정확도 이내인지의 여부에 대한 판정을 행하게 된다. 임계값 판정의 결과, 임계값보다 크다고 판정된 때는 절점수 변경수단(22)으로 이동하고, 그렇지 않을 때는, 출력수단(40b)으로 이동한다.

절점수 변경수단(22)은, 절점수의 변경을 본래의 절점수에 증가분을 가산함으로써 획득한다. 이 때의 증분량은 미리 정하여 놓는다.

그리고, 절점수가 소정량 증가되면, 절점후보 결정수단(13)으로 복귀하여 절점후보의 결정 이후의 일련의 처리를 행하고, 임계값 판정수단(21)에서 제 2 목적 함수의 값이 임계값 이하로 판정될 때까지, 이들의 일련의 처리를 반복한다.

그리고 임계값 판정수단(21)에서 제 2 목적 함수의 값이 임계값 이하로 판정되면 상술한 바와 같이 출력수단(40b)으로 이동하며, 출력 수단(40b)은, 초기 시각과 시간 간격량, 및 구한 절점후보의 인덱스 번호와 그 때의 데이타 값을 출력한다. 이 경우의 출력 데이터의 형식은 도 16a와 같이 된다.

또, 인덱스의 출력에 관해서는, 절점후보의 갯수가 최초에 입력한 1차원 시계열 데이터의 갯수의 ½ 이하인가, 이상인가에 의해서 절환 출력하는 방법도 있다. 요컨대, ½ 이하인 경우는, 그것을 나타내는 식별자와 절점후보의 인덱스 번호를 출력하고, 이상인 경우는, 그것을 나타내는 식별자와 절점후보 이외의 인덱스를 열기한다.

또한, 취급되는 1차원 시계열 데이터의 초기시각과 시간간격이 항상 일정하여 기지인 경우는, 출력수단(4b)에서의 출력에 있어서, 초기시각과 시간간격을 생략하여도 좋다.

이와 같이, 본 실시예 2에 의하면, 1차원 시계열 데이터를 구성하는 각 데이터 중에서 초기의 절점후보를 결정하고, 보간함수를 이용하여 이 초기의 절점후보로부터 본래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하며, 이들의 오차를 산출, 평가하여, 그 오차평가가 소기의 범위내에 놓이도록 절점후보를 이동시켜 준최적의 절점후보를 산출하며, 이 보간함수를 이용하여 준최적의 절점후보로부터 본래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이들의 오차를 산출, 평가하여, 그 오차평가가 소정의 범위내에 놓이지 않으면, 절점수를 늘려서 이상의 처리를 반복하는 것에 의해, 절점의 위치와 갯수의 양자에 관해서 최적화를 행하고, 절점 이외의 데이터에 대하여는 이것을 전송하지 않음으로써 데이터를 압축하는 처리를 전용 하드웨어에 의해 실행하도록 하였기 때문에, 인가된 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축을 신속히 실행할 수 있다.

또한, 그 데이터의 압축율은 근사 정확도에 의해서 제어되기 때문에, 압축해제 뒤의 오차는 미리 파악할 수 있다.

(실시예 3)

다음으로, 본 발명의 실시예 3의 1차원 시계열 데이터 압축방법에 대하여, 도면을 참조하여 설명한다.

본 실시예 3은, 실시예 1의 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 소위 0열, 즉, 1차원 시계열 데이터의 각 데이터가 거의 0으로 간주되는 범위내에 놓이는 것이 연속되는 경우에, 그 처리를 생략할 수 있도록 한 것이다.

도 6는 본 발명의 실시예 3에 있어서의 1차원 시계열 데이터 압축방법의 처리의 흐름을 도시한다. 이 도 6에 도시된 바와 같이, 전체의 처리는 도 1에 도시한 것과 마찬가지이지만, 본 실시예 3에서는, 입력처리(P4a)의 직후에 판정처리(P4f)를 마련하고, 입력처리(P4a)에서 입력된 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도내에 있는 경우는 즉시 출력처리(P4b)로 이동하며, 근사 정확도내에 놓이지 않는 경우만, 도 1과 마찬가지로, 절점후보의 산출처리(P1a) 등의 처리를 행하도록 한다.

도 7은, 도 6의 처리를 보다 상세히 도시하는 것으로, 이 도 7의 처리는, 예컨대 도 3의 컴퓨터에 의해, 제 11 단계(S11)로부터 제 20 단계(S20)까지로 실행된다. 이 경우, 도 3의 컴퓨터의 메인 메모리(3)에는, 도 7의 처리에 상당하는 프로그램이 미리, 혹은 프로그램 기록매체로부터 로드되는 등으로 기억되어 있다. 제 11 단계(S11)는 처리(P21)로부터 처리(P23)까지에서, 제 12 단계(S12)는 처리(P24)에서, 제 13 단계(S13)는 처리(P25)에서, 제 14 단계(S14)는 처리(S26)과 처리(S27)에서, 제 15 단계(S15)는 처리(P28)에서, 제 16 단계(S16)는 처리(P29)에서, 제 17 단계(S17)는 처리(P30)과 처리(P31)에서, 제 18 단계(S18)는 처리(P32)에서, 제 9 단계(S19)는 처리(P25)로부터 처리(P34)까지에서, 제 20 단계(S20)는 처리(P35)에서 실행된다.

이상과 같이 구성된 각 처리에 대하여 상세히 설명한다.

처리(P21)로부터 처리(P23)까지의 처리에 대하여는, 도 2에 도시한 본 발명의 실시예 1의 처리(P1)로부터 처리(P3)까지의 처리와 같은 것이다.

처리(P24)에 있어서는, 인가된 1차원 시계열 데이터의 모든 데이타값의 절대치가, 처리(P21)에서 입력된 근사 정확도 이하인지의 여부에 대한 판정을 실행한다. 이 때, 근사 정확도가 입력된 정확도 이하로 판정된 경우는, 소위 0열에 해당하는 경우이고, 이 경우, 본 실시예 3의 정보 압축 방법에서는 정보압축이 행하여지지 않기 때문에, 즉시 처리(P35)로 이동한다. 이것에 대하여, 적어도 1개의 데이타 값의 절대치가 근사 정확도보다 큰 경우는, 처리(P25)로 이동한다.

처리(P25)로부터 처리(P34)까지의 처리에 있어서는, 도 2에 있어서의 처리(P4)로부터 처리(P13)까지의 처리와 마찬가지다.

처리(P35)에 있어서, 제 13 단계(S13) 내지 제 19 단계(S19)를 경유해 온 경우에는, 본 발명의 실시예 1의 처리(P14)와 같이 도 16a의 형식으로 데이터를 출력한다. 이것에 대하여, 처리(P24)에 의해 직접 처리(P35)로 이동해서 오는 경우에는, 도 16b의 형식으로 출력한다. 요컨대, 초기시각과 시간간격과, 모든 데이타값이 "0"임을 표시하는 식별자를 출력한다.

이와 같이 본 실시예 3에 의하면, 데이터가 근사 정확도내에서 "0"으로 간주되는 범위내에 놓이는 경우에는, 그 압축처리를 생략할 수 있도록 하였기 때문에, "0"으로 간주되는 데이터가 연속하는 경우에는 그 처리를 생략할 수 있고, 특히 그 갯수가 많은 경우에는 보다 고속의 데이터 압축처리가 가능해지는 효과가 있다.

(실시예 4)

실시예 3에서는 1차원 시계열 데이터 압축처리를 소프트웨어에 의해 실현하였지만, 이 데이터 압축처리는 전용의 하드웨어에 의해 실현하여도 좋다.

도 8은 도 6의 처리흐름을 전용 하드웨어화한 1차원 시계열 데이터 압축장치를 도시하는 것이며, 도면에서 도 4와 동일부호는 동일 또는 대응하는 구성요소를 나타낸다. (10f)는 판정수단으로, 입력수단(40a)과 절점후보 산출수단(10a) 사이에 마련되어, 입력수단(40a)으로 입력된 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도내에 놓이는 경우는 즉시 출력수단(40b)으로 이동하고 근사 정확도내에 놓이지 않는 경우만 도 6과 같이 절점후보 산출수단(10a)으로 이동하여 일련의 데이터 압축처리를 행하도록, 처리의 전환 제어를 행하는 것이다.

도 9는 도 8의 1차원 시계열 데이터 압축장치의 보다 상세한 구성을 도시하는 것으로, 도면에서 도 5와 동일부호는 동일 또는 대응하는 구성요소를 나타낸다. (23)은 입력수단(4a)과 인덱스 부가수단(11) 사이에 마련된 근사 정확도내 판정수단으로, 도 8의 판정수단(10f)과 마찬가지로 입력수단(4a)과 인덱스 부가수단(11) 사이에 마련된다.

다음으로, 도 9의 동작에 대하여 설명한다.

이 도면의, 1차원 시계열 데이터 압축장치는, 입력수단(4a)과 인덱스부가수단(11) 사이에 근사 정확도내 판정수단(23)을 구비하여, 근사 정확도내 판정수단(23)이, 입력수단(4a)으로 입력된 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도내에 놓이는지의 여부에 대한 판정을 행하며, 근사 정확도내에 놓이는 경우는 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의한 데이터 압축동작이 행하여지지 않는 경우이기 때문에, 즉시 출력수단(4b)으로 이동하고, 근사 정확도내에 놓이지 않는 경우만, 도 6과 같이, 인덱스 부가수단(11)으로 이동하여 일련의 데이터 압축처리를 행하도록 처리의 전환 제어를 행한다.

이와 같이, 본 실시예 4에 의하면, 데이터가 근사 정확도내에서 "0"으로 간주되는 범위내에 놓이는 경우에는, 그 압축처리를 생략할 수 있도록 하였기 때문에, "0"으로 간주할 수 있는 데이터가 연속하는 경우에 그 처리를 생략할 수 있고, 특히 그 갯수가 많은 경우에는 보다 고속인 데이터 압축처리가 가능해지고, 더구나 이들의 처리를 전용 하드웨어에 의해 실행하도록 하였기 때문에, 더 한층의 고속화가 가능해지는 효과가 있다.

(실시예 5)

이하에서는, 실시예 1 또는 실시예 3의 압축방법에 의해 데이터 압축된 1차원 시계열 데이터를 압축해제하는 방법에 대하여 설명한다.

본 실시예 5에서는 우선, 압축된 데이터의 압축해제에 관해서, 도 16a의 형식으로만 압축된 데이터가 공급되고 있는 것이 보증되는 경우에 대하여 설명한다.

도 17은 실시예 1의 압축방법에 의해 데이터 압축된 1차원 시계열 데이터, 즉, 도 16a의 형식으로만 압축된 데이터가 공급되고 있는 경우의 데이터의 압축해제 방법을 도시하는 것이다. 이 압축해제 방법은 3단계로 구성되고, 도면에서 처리(P5a)는 실시예 1에 의한 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축데이터 등을 입력하는 입력 처리, (P101a)는 보간함수에 의해 압축 데이터를 보간하여 압축해제를 행하는 데이터 압축해제 처리, (P5b)는 압축해제된 1차원 시계열 데이터를 출력하는 출력처리이다.

다음으로, 그 처리방법에 대하여 설명한다.

입력처리(P5a)에서, 실시예 1에 의한 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터와, 이 데이터를 압축해제할 때에 생성해야 할 데이터의 갯수를 입력한다. 다음에, 데이터 압축해제 처리(P101a)에서, 데이터를 압축할 때에 사용한 것과 같은 보간함수에 의해서 압축데이터를 보간하여 압축해제를 행한다. 그리고, 출력처리(P5b)에서, 데이터 압축해제 처리(P101a)에 의해서 압축해제된 1차원 시계열 데이터를 출력한다.

도 18은 도 17의 압축해제방법을 보다 상세히 도시한 것이다.

도면에 있어서, 제 1 단계(S31)는 도 17의 입력처리(P5a)와 같은 입력처리(P101)로 구성된다. 제 2 단계(S32)는 압축데이터를 보간하는 데이터 보간처리(P102), 압축해제한 데이터를 산출하는 데이터 산출 처리(P103), 압축해제한 데이터에 대응하는 시각을 산출하는 시각산출 처리(P104)로 구성된다. 제 3 단계(S33)는 도 17의 출력처리(P5b)와 같은 출력처리(P105)로 구성된다.

이 도 18에 상세한 처리가 도시되었지만, 도 17의 처리는, 예컨대, 도 3의 컴퓨터에 의해, 제 1 단계(S31)로부터 제 3 단계(S33)까지에서 실행된다. 이 경우, 도 3에 도시된 컴퓨터의 메인 메모리(3)에는, 도 17의 처리에 상당하는 프로그램이 미리, 또는 프로그램 기록매체로부터 로드되는 등으로 기억된다.

다음으로, 그 압축해제 방법에 대하여 설명한다. 우선, 그 제 1 단계(S31)에 있어서, 입력처리(P101)에서, 실시예 1에 의한 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축데이터와, 이 데이터를 압축해제할 때에 생성해야 할 데이터의 갯수를 입력한다.

다음에 제 2 단계(S32)에 있어서, 데이터보간 처리(P102)에 의해, 데이터를 압축할 때에 사용한 것과 같은 보간함수에 의해서 압축데이터를 보간하여, 데이터의 연속화를 꾀하고, 데이터산출 처리(P103)에 의해, 그 연속화된 것으로부터 필요로 하는 갯수분의 데이터를 산출하며, 시각 산출처리(P104)에 의해, 초기시간과 시간간격으로부터 시각을 필요로 하는 데이터의 갯수분만 산출한다. 단, 보간함수는, 압축시와 같이 인덱스를 독립변수로 하는 함수이고, 압축데이터의 인덱스열의 값을 이용하여 보간함수를 생성한다.

그리고, 제 3 단계(S33)에서, 출력처리(P105)에 의해, 제 2 단계(S32)에서 산출한 데이터와 시각이 압축해제한 1차원 시계열 데이터로서 출력된다.

이상의 압축해제 방법으로부터 알 수 있는 바와 같이, 1차원 시계열 데이터를 복원하는 때에는, 데이터 수는 본래의 것과는 상이한 갯수로도 압축해제할 수 있다. 이것은, 즉, 1차원 시계열 데이터의 시간변경을 실행하는 것이 가능한 것을 의미하며, 그 제어는 입력되는 데이터 수에 따라 실행하는 것이 가능하다는 것을 뜻한다.

이와 같이, 본 실시예 5에 의하면, 실시예 1의 방법에 의해 정보압축된 1차원 시계열 데이터를 압축해제할 수 있고, 더구나 그 압축해제를 행하는 데 있어서 생성하는 데이터의 갯수를 본래의 1차원 시계열 데이터에 대하여 임의로 증감할 수 있으며, 또한 이 때 데이터의 성질을 손상시키는 일없이 생성데이터의 갯수의 증감을 행할 수 있는 1차원 시계열 데이터의 압축해제 방법을 얻을 수 있는 효과가 있다.

(실시예 6)

실시예 5에서는 1차원 시계열 데이터 압축해제 처리를 소프트웨어에 의해 실현하였지만, 이 데이터 압축해제 처리는 전용의 하드웨어에 의해 실현하여도 좋다.

도 19는, 도 17의 처리흐름을 전용 하드웨어화한 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치를 도시하는 것으로, 실시예 2의 압축장치에 의해 데이터압축된 1차원 시계열 데이터, 즉, 도 16a의 형식으로만 압축된 데이터가 공급되고 있는 경우의 데이터의 압축해제 장치를 도시한다. 도면에서, (50a)는 실시예 2에 의한 1차원 시계열 데이터 압축장치에서 압축된 압축데이터 등을 입력하는 입력수단, (20a)는 보간함수에 따라 압축데이터를 보간하여 압축해제를 행하는 데이터 압축해제 수단, (50b)는 압축해제한 1차원 시계열 데이터를 출력하는 출력수단이다.

다음으로, 그 동작에 대하여 설명한다. 입력수단(50a)에 의해, 실시예 2에 의한 1차원 시계열 데이터 압축장치로 압축된 압축데이터와, 이 데이터를 압축해제할 때에 생성해야 할 데이터의 갯수가 입력된다. 다음에, 데이터 압축해제 수단(20a)에 의해, 데이터를 압축할 때에 사용한 것과 같은 보간함수에 의해서 압축데이터를 보간하여 압축해제를 행한다. 그리고, 출력수단(50b)에 의해, 데이터 압축해제 수단(20a)에 의해서 압축해제된 1차원 시계열 데이터를 출력한다.

도 20은 도 10의 압축해제 장치의 구성을 보다 상세히 도시한 것이다.

도면에서, (50a)는 도 19의 입력수단(50a)과 같이 구성된 입력수단이다. (21)은 입력된 데이터에 대하여 데이터 보간처리를 행하는 데이터 보간수단, (22)는 보간된 데이터로부터 압축해제된 데이터를 산출하는 데이터 산출수단, (23)은 데이터에 대응하는 시각을 산출하는 시각 산출수단이다. (50b)는 도 19의 출력수단(50b)과 마찬가지로 구성된 출력수단이다.

다음으로, 그 동작에 대하여 설명한다. 우선, 입력수단(50a)에 의해, 실시예 2에 의한 1차원 시계열 데이터 압축장치로 압축된 압축데이터와, 이 데이터를 압축해제할 때에 생성해야 할 데이터의 갯수를 입력한다.

다음에 데이터 보간수단(21)에 의해, 데이터를 압축할 때에 사용한 것과 같은 보간함수에 의해서 압축데이터를 보간하여, 데이터의 연속화를 꾀하고, 데이터 산출수단(22)에 의해, 그 연속화된 것으로부터 필요로 하는 갯수분의 데이터를 산출하고, 시각 산출수단(23)에 의해, 초기시간과 시간간격으로부터 시각을 필요로 하는 데이터의 갯수분만 산출한다. 단, 보간함수는, 압축시와 마찬가지로 인덱스를 독립변수로 하는 함수이고, 압축데이터의 인덱스열의 값을 이용하여 보간함수를 생성한다.

그리고, 출력수단(50b)에 의해, 산출한 데이터와 시각을, 압축해제한 1차원 시계열 데이터로서 출력한다.

이와 같이, 본 실시예 6에 의하면, 실시예 2의 장치에 의해 정보압축된 1차원 시계열 데이터를 전용 하드웨어에 의해 고속으로 압축해제할 수 있고, 더구나 그 압축해제를 행하는데 있어서 생성하는 데이터의 갯수를 본래의 1차원 시계열 데이터에 대하여 임의로 증감할 수 있으며, 또한 이 때 데이터의 성질을 손상시키는 일없이 생성 데이터의 갯수의 증감을 할 수 있는 효과가 있다.

(실시예 7)

다음으로, 실시예 3의 압축방법에 의해 데이터압축된 1차원 시계열 데이터를 압축해제하는 방법에 대하여 설명한다.

본 실시예 7에서는, 도 16a의 형식과 도 16b의 형식의 데이터가 혼재하여 공급되고 있는 경우에 대하여 설명한다.

도 21은, 실시예 3의 압축방법에 의해 데이터 압축된 1차원 시계열 데이터, 즉, 도 16a의 형식과 도 16b의 형식이 혼재하여 데이터가 공급되고 있는 경우의 데이터의 압축해제 방법을 도시한다. 이 압축해제 방법은 4 단계로 구성되며, 도면에서, 도 17과 동일부호는 동일 또는 대응하는 구성요소를 도시한다. (P101b)는 압축데이터의 형식의 판별을 실행하는 데이터 형식 판별처리, (P101c)는 압축데이터가 모두 "0"으로 판별된 경우에 그 압축해제를 행하는 0 데이터 압축해제 처리이다.

다음으로, 그 압축해제 방법에 대하여 설명한다. 도 16a의 형식으로 데이터가 공급된 경우, 데이터 형식판별 처리(P101b)는, 그 데이터를 데이터 압축해제 처리(P101a)로 넘겨주고, 이하, 도 17과 같이 그 데이터를 압축해제하여, 출력처리(P5b)에 의해 출력한다.

이에 대하여, 도 16b의 형식으로 데이터가 공급된 경우, 데이터 형식 판별처리(P101b)는 그 데이터를 0 데이터 압축해제 처리(P101c)로 넘겨주고, 소정의 기간에 걸쳐 모두가 "0"의 데이터를 생성하여 이것을 도 17과 같이 출력처리(P5b)에 의해 출력한다.

도 22는 도 21의 압축해제 방법을 보다 상세히 도시한 것이다.

도 22에 상세하게 도시되었지만, 도 21의 처리는 예컨대 도 3의 컴퓨터에 의해 실행된다. 이 경우, 도 3의 컴퓨터에는, 도 22의 처리에 대응하는 프로그램이 미리, 혹은 프로그램 기록매체로부터 로드되는 등으로 하여 기억된다.

도면에 있어서, 제 1 단계(S41)는 도 18의 입력처리(P101)와 같은 입력처리(P101)로 구성된다. 제 2 단계(S42)는 데이터 형식 판별처리(P106), 0 데이터 산출 처리(P107), 시각 산출처리(P108)로 구성된다. 제 3 단계(S43)는 도 18의 제 2 단계(S32)와 같이 데이터 보간처리(P102), 데이터 산출처리(P103), 시각 산출처리(P104)로 구성된다. 제 3 단계(S44)는 도 18의 출력처리(P105)와 같은 출력처리(P105)로 구성된다.

다음으로, 그 압축해제 방법에 대하여 설명한다. 우선, 제 1 단계(S41)에 있어서, 입력처리(P101)에 의해, 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축데이터와 압축해제시의 데이터수를 입력한다.

다음에 제 2 단계(S42)에서의, 데이터 형식판별 처리(P106)에 있어서, 압축데이터 형식의 판별을 실행하고, 도 16b의 형식인 경우, 요컨대, 압축데이터가 모두 "0"인 것을 나타내는 식별자의 경우는, 0 데이터 산출처리(P107)에 의해, 그 데이터수와 동수분의 "0"을 산출하고, 시각 산출처리(P103)에 의해, 초기시간과 시간간격으로부터 시각을 데이터수분만 산출한다. 이들 산출된 "0" 데이터와 그 시각은 제 4 단계(S44)에 있어서의 출력처리(P105)에 의해 1차원 시계열 데이터로서 출력된다.

이에 대하여, 제 3 단계(S43)은 제 2 단계(S42)에서 압축 데이터가 모두 "0"인 것을 나타내는 식별자가 아니라고 판별된 경우, 요컨대 도 16a의 형식의 경우에, 이 때는, 도 18의 제 2 단계(S32)와 같이, 압축시에 사용한 보간함수에 의해서 압축데이터를 보간하여, 데이터의 연속화를 꾀하고, 연속화된 것으로부터 입력처리로 지정한 갯수분의 데이터를 산출하여, 초기시간과 시간간격으로부터 시각을 데이터와 동수분만 산출한다. 단, 보간함수는, 압축시와 마찬가지로 인덱스를 독립변수로 하는 함수로, 압축데이터의 인덱스열의 값을 이용하여 보간함수를 생성한다.

그리고, 제 4 단계(S44)에서, 도 18의 제 2 단계(S32)와 같이, 제 2 단계(S42) 또는 제 3 단계(S43)에서 산출한 데이터와 시각을, 데이터 압축해제한 1차원 시계열 데이터로서 출력한다.

이상의 압축해제 방법으로부터 알 수 있는 바와 같이, 1차원 시계열 데이터를 복원할 때에는, 데이터수는 본래의 것과는 상이한 개수로도 압축해제할 수 있다. 이것은 환언하면, 1차원 시계열 데이터의 시간변경을 실행하는 것이 가능하다는 것을 의미하며, 그 제어는 입력되는 데이터수에 의해서 실행하는 것이 가능한 것을 뜻한다.

이와 같이, 본 실시예 7에 의하면, 실시예 3의 방법에 의해 정보압축된 1차원 시계열 데이터를 압축해제할 수 있고, 더구나 그 압축해제를 하는데 있어서 생성하는 데이터의 갯수를 본래의 1차원 시계열 데이터에 대하여 임의로 증감할 수 있으며, 또한 그 때 데이터의 성질을 손상시키는 일없이 생성 데이터의 개수를 증감시킬 수 있는 1차원 시계열 데이터의 압축해제방법를 얻을 수 있는 효과가 있다.

(실시예 8)

실시예 7에서는 1차원 시계열 데이터압축해제처리를 소프트웨어에 의해 실현하였지만, 이 데이터 압축해제 처리는 전용 하드웨어에 의해 실현하여도 좋다.

도 23은, 도 21의 처리흐름을 전용 하드웨어화한 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치를 도시하는 것으로, 실시예 4의 압축장치에 의해 데이터압축된 1차원 시계열 데이터, 즉, 도 16a의 형식과 도 16b의 형식이 혼재하여 데이터가 공급되고 있는 경우의 데이터의 압축해제 장치를 도시한다. 도면에 있어, 도 19와 동일부호는 동일 또는 대응하는 구성요소를 도시한다. (20b)는 압축데이터의 형식의 판별을 실행하는 데이터 형식 판별수단, (20c)는 압축데이터가 모두 "0"으로 판별된 경우에 그 압축해제를 행하는 0 데이터 압축해제 수단이다.

다음으로 그 압축해제 동작에 대하여 설명한다. 도 16a의 형식으로 데이터가 공급된 경우, 데이터 형식 판별수단(20b)은 그 데이터를 데이터 압축해제 수단(20a)으로 넘겨주고, 이하, 도 19와 같이 그 데이터를 압축해제하여, 출력수단(50b)에 의해 출력한다.

이에 대하여, 도 16b의 형식으로 데이터가 공급된 경우, 데이터 형식 판별수단(20b)은 그 데이터를 0 데이터 압축해제 수단(20c)에 넘겨주고, 소정의 기간에 걸쳐 모두가 "0"의 데이터를 생성하여 이것을 도 19와 같이 출력수단(50b)에 의해 출력한다.

도 24는 도 23의 압축해제 장치를 보다 상세히 도시한 것이다. 도면에서, 도 20과 동일부호는 동일 또는 대응하는 구성요소를 도시한다. (24)는 입력된 데이터의 형식을 판별하는 데이터 형식 판별수단, (25)는 "0" 데이터를 산출하는 0 데이터 산출수단, (26)은 "0" 데이터에 대응하는 시각을 산출하는 시각 산출수단이다.

다음으로, 그 압축해제 동작에 대하여 설명한다. 우선, 입력수단(50a)에 의해, 1차원 시계열 데이터 압축장치로 압축된 압축데이터와 압축해제시의 데이터수를 입력한다.

다음에, 데이터 형식 판별수단(24)에 있어서, 압축 데이터 형식의 판별을 행하고, 도 16b의 형식인 경우, 요컨대, 압축데이터가 모두 "0"인 것으로 나타내는 식별자의 경우는, 0 데이터 산출수단(25)에 의해, 그 데이터수와 동수분의 "0"을 산출하고, 시각 산출수단(26)에 의해, 초기시간과 시간간격으로부터 시각을 데이터수만큼 산출한다. 이들 산출된 "0" 데이터와 그 시각은 출력수단(50b)에 의해 1차원 시계열 데이터로서 출력된다.

이것에 대하여, 데이터 형식 판별수단(24)에 있어서, 압축데이터가 모두 "0"인 것을 나타내는 식별자가 아니라고 판별된 경우, 요컨대 도 16a의 형식의 데이터가 입력된 경우는, 도 20과 같이, 압축시에 사용한 보간함수에 의해서 압축데이터를 보간하여, 데이터의 연속화를 꾀하고, 연속화된 것으로부터 입력수단(50a)에 의해서 지정된 갯수분의 데이터를 산출하며, 초기시간과 시간간격으로부터 시각을 데이터와 동수만큼 산출한다. 단, 보간함수는, 압축시와 마찬가지로 인덱스를 독립변수로 하여, 압축데이터의 인덱스열의 값을 이용하여 보간함수를 생성한다.

그리고, 출력수단(50b)에서, 도 20과 마찬가지로, 산출한 데이터와 시각을, 데이터 압축해제한 1차원 시계열 데이터로서 출력한다.

이와 같이, 본 실시예 8에 의하면, 실시예 4의 장치에 의해 정보압축된 1차원 시계열 데이터를 전용 하드웨어로 고속으로 압축해제할 수 있고, 더구나 그 압축해제를 행하는 데 있어서 생성하는 데이터의 갯수를 본래의 1차원 시계열 데이터에 대하여 임의로 증감할 수 있으며, 또한 그 때 데이터의 성질을 손상시키는 일없이 생성데이터의 개수를 증감시킬 수 있는 효과가 있다.

(실시예 9)

본 발명은 1차원의 시계열 데이터에만 적용할 수 있는 것이 아니라, 다차원의, 즉, 복수의 1차원 시계열 데이터에 관한 압축, 압축해제에 대하여도, 마찬가지의 압축, 압축해제 방법이나 압축, 압축해제 장치를 적용하여 실현할 수 있다.

예컨대, 복수의 1차원 시계열 데이터에 대한 압축은, 본 발명의 실시예 1, 3에 의한 압축방법이나 실시예 2, 4에 의한 압축장치를 반복하여 사용함으로써 이것을 실행할 수 있다.

본 실시예 9에서는, 이러한 다차원의 시계열 데이터에 대한 압축을 행하는 경우에 대하여, 움직임 데이터 압축(Motion Data Compression)을 예로 들어 설명한다.

이 움직임 데이터 압축은 이미 전술한 바와 같이, 사람을 강체 다관절 물체라고 간주하고 그 움직임을 표현하는 경우에, 사람의 움직임을 표현하는 다차원 시계열 데이터의 데이터량을 압축하기 위한 방법이다.

움직임 데이터는 사람을 모델로 하는 강체 다관절 물체의 대표점 위치의 병진 벡터와, 자세 벡터의 3차원공간의 좌표축에 대한 회전량과, 각 조인트(관절)의 병진 벡터와, 국소 좌표계의 각 좌표축에 대한 회전량으로 구성된다.

요컨대, 강체 다관절 물체의 조인트수를 m, 시계열의 길이를 n으로 하면, 움직임 데이터는 ｛M_i=(Cx_i, Cy_i, Cz_i, θ_i ^Cx, θ_i ^Cy, θ_i ^Cz, x_i ^jt0, y_i ^jt0, z_i ^jto, θ_i ^jtx0, θ_i ^jty0, θ_i ^jtz0, ‥ , x_i ^jtm-1, y_i ^jtm-1, z_i ^jtm-1, θ_i ^jtxm-1, θ_i ^jtym-1, θ_i ^jtzm-1)｜i=0, 1, …, n-1｝로 주어진다. 단, 이러한 예에서 회전의 순서는 x축, y축, z축의 순서로 설정하며, Cx_i, Cy_i, Cz_i는 루트, 즉, 강체상의 위치의 기준이 되는 포인트의 좌표값, θ_i ^Cx, θ_i ^Cy, θ_i ^Cz는 조인트의 자세 제어각, x_i ^jt0, y_i ^jt0, z_i ^jto는 조인트의 슬라이드량, θ_i ^jtx0, θ_i ^jty0, θ_i ^jtz0, ‥ , x_i ^jtm-1, y_i ^jtm-1, z_i ^jtm-1, θ_i ^jtxm-1, θ_i ^jtym-1, θ_i ^jtzm-1는 m개의 조인트의 x축, y축, z축 회전의 회전각을 나타낸다.

도 25는 이 움직임 데이터의 압축방법을 도시한 것으로, 도면에서, (P200)은 움직임 데이터를 입력하는 움직임 데이터 입력처리, (P201)은 다차원의 시계열 데이터인 움직임 데이터를 차원수와 동수의 1차원의 시계열 데이터로 분해하는 다차원 시계열 데이터 분해처리, (P202)는 분해된 1차원의 시계열 데이터를 실시예 1 혹은 실시예 3의 압축방법을 이용하여 압축하는 1차원 시계열 데이터 압축처리, (P203)은 차원수와 동수의 1차원 시계열 데이터의 압축이 모두 종료했는지의 여부를 판정하는 판정처리, (P204)는 압축된 다차원의 시계열 데이터를 출력하는 출력처리이다.

도 25의 처리는, 예컨대, 도 3의 컴퓨터에 의해 실행된다. 이 경우, 도 3의 컴퓨터의 메인 메모리(3)에는 도 25의 처리에 대응하는 프로그램이 미리, 혹은 프로그램 기록매체로부터 로드되는 등으로 하여 기억된다.

다음으로, 그 처리에 대하여 설명한다. 우선, 입력처리(P200)에 의해, 다차원 시계열 데이터로서의 움직임 데이터를 입력한다. 다음에, 분해처리(P201)에 의해, 움직임 데이터를 요소마다의 1차원의 시계열 데이터로 분해하여, 각 1차원 시계열 데이터에 인덱스 번호를 인가한다.

이 분해처리(P201) 이후의 처리는 실시예 1 또는 실시예 3의 1차원 시계열 데이터의 압축방법과 같다.

즉, 분해처리(P201)의 후의 1차원 시계열 데이터 압축처리(P202)에 의해, 실시예 1 또는 실시예 3과 같은 압축방법에 의해 분해 후의 각각의 1차원 시계열 데이터에 대한 압축처리를 행한다.

그리고, 판정처리(P203)에 의해, 모든 1차원 시계열 데이터에 대하여 압축처리를 행하였다고 판정된 때에, 출력처리(P204)에 의해, 압축된 각각의 1차원 시계열 데이터, 즉 압축된 다차원의 움직임 데이터를 출력한다.

이와 같이, 본 실시예 9에 의하면, 다차원 시계열 데이터를 복수의 1차원 시계열 데이터로 압축하여, 각 1차원 시계열 데이터마다 실시예 1 또는 실시예 3과 같은 압축방법을 적용하여 압축을 행하도록 하였기 때문에, 혹시 1차원 시계열 데이터에 관해서, 본래의 1차원 시계열 데이터와 보간함수의 오차가 적어서 데이터의 압축이 행하여지지 않는 구간이 존재한다고 해도, 이 구간과 같은 구간에 대해 나머지의 1차원 시계열 데이터 중에는 데이터 압축할 수 있는 것이 다수 존재하므로, 다차원 시계열 데이터 전체로서 보면, 본래의 1/4 내지 1/5정도로 데이터 압축을 행하는 것이 가능해진다.

이 다차원 시계열 데이터로서, 예컨대, 강체 다관절 물체(인간)의 관절각의 시계열 데이터를 사용한 경우에 관한 실험에서는, 근사 정확도에도 의존하지만, 압축율 0.168 내지 0.264를 얻을 수 있었다.

또, 이러한, 강체 다관절의 각 관절각의 동작을 나타내는 1차원 시계열 데이터의 경우에는, 오차가 동작의 선단을 향해 누적되어 간다. 따라서, 근사 정확도를 일정하게 하는 경우에는, 그와 같은 관계가 없는 1차원 시계열 데이터에 대하여 이용한 값보다 작게 할 필요가 발생하지만, 이 경우, 전체의 압축율이 저하된다. 이러한 불량을 방지하기 위해서는, 근사 정확도를 일정하지 않게 강체 다관절 물체의 본래의 쪽의 관절에 관해서는 근사 정확도를 통상의 경우보다 작게 잡아, 선두를 향해 근사 정확도를 순차적으로 증가시켜 이용함으로써, 근사 정확도를 일정하게 하여 놓은 경우보다 압축율의 저하를 막을 수 있다.

또한, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 시간과 데이터의 각각을 독립된 1차원의 데이터로서 본 실시예 9의 다차원 시계열 데이터 압축방법을 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하면 좋다.

(실시예 10)

실시예 9는 다차원의 시계열 데이터의 압축처리를 소프트웨어에 의해 실현하였지만, 이 데이터 압축 처리는 전용의 하드웨어에 의해 실현하여도 좋다.

도 26은 도 25의 처리 흐름을 전용 하드웨어화한 다차원 시계열 데이터 압축장치를 도시하는 것으로, 도면에서, (100a)는 움직임 데이터를 입력하는 움직임 데이터 입력수단, (51)은 다차원의 시계열 데이터인 움직임 데이터를 그 차원과 동수의 1차원의 시계열 데이터로 분해하는 다차원 시계열 데이터 분해수단, (52)는 분해된 1차원의 시계열 데이터를 실시예 2 혹은 실시예 4의 압축장치와 마찬가지의 구성을 이용하여 압축하는 1차원 시계열 데이터 압축수단, (53)은 차원수와 동수의 l 차원 시계열 데이터의 압축이 모두 종료했는지의 여부를 판정하는 판정수단, (100b)는 압축된 다차원의 시계열 데이터를 출력하는 출력수단이다.

다음으로, 그 동작에 대하여 설명한다. 우선, 입력수단(100a)에 의해, 다차원 시계열 데이터로서의 움직임 데이터를 입력한다. 다음에, 다차원 시계열 데이터 분해수단(51)에 의해, 움직임 데이터를 요소마다의 1차원의 시계열 데이터로 분해하여, 각 1차원 시계열 데이터에 인덱스 번호를 부가한다.

이 분해수단(51) 이후의 동작은 실시예 2 또는 실시예 4의 1차원 시계열 데이터의 압축동작과 마찬가지이다.

즉, 분해수단(51) 후의 1차원 시계열 데이터 압축수단(52)에 의해, 실시예 2 또는 실시예 4와 같은 압축동작에 의해, 분해 후의 각각의 1차원 시계열 데이터에 대하여 압축처리를 행한다.

그리고, 판정수단(53)에 의해, 모든 1차원 시계열 데이터에 대하여 압축처리를 행하였다고 판정된 때에, 출력수단(100b)에 의해, 압축된 각각의 1차원 시계열 데이터, 즉, 압축된 다차원의 움직임 데이터를 출력한다.

이와 같이, 본 실시예 10에 의하면, 다차원 시계열 데이터를 복수의 1차원 시계열 데이터로 압축하여, 각 1차원 시계열 데이터마다 실시예 2 또는 실시예 4와 같은 압축동작을 적용하여 압축을 행하도록 하였기 때문에, 전용 하드웨어에 의해 고속으로 압축동작을 실행할 수 있고, 더구나, 어떤 1차원 시계열 데이터에 관해서, 본래의 1차원 시계열 데이터와 보간함수의 오차가 적어서 데이터의 압축이 행하여지지 않은 것 같은 구간이 존재하였다고해도, 이 구간과 같은 구간에 관해서 나머지의 1차원 시계열 데이터내에는 데이터압축할 수 있는 것이 다수 존재하므로, 다차원 시계열 데이터 전체로서 보면, 본래의 1/4 내지 1/5정도로 데이터 압축을 행하는 것이 가능해진다.

이 다차원 시계열 데이터로서, 예컨대, 강체 다관절 물체(인간)의 관절각의 시계열 데이터를 사용한 경우에 관한 실험에서는, 근사 정확도에도 의존하지만 압축율 0.168 내지 0.264를 얻을 수 있었다.

또, 이러한, 강체 다관절의 각 관절각의 동작을 나타내는 1차원 시계열 데이터의 경우에는, 오차가 동작의 선단으로 향해 누적되어 간다. 따라서, 근사 정확도를 일정하게 하는 경우에는, 그와 같은 관계가 없는 1차원 시계열 데이터에 대하여 이용한 값보다 작게 할 필요가 발생하지만, 이 경우는, 전체의 압축율이 저하하게 된다. 이러한 불량을 피하기 위해서는, 근사 정확도를 일정하게 하지 않고서, 강체 다관절 물체의 본래의 쪽의 관절에 관해서는 근사 정확도를 통상의 경우보다 작게 잡아, 선두로 향해 근사 정확도를 증가시켜 이용함으로써, 근사 정확도를 일정하게 하여 놓은 경우보다 압축율의 저하를 막을 수 있다.

또한, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 시간과 데이터의 각각을 독립된 1차원의 데이터로하여 본 실시예 10의 다차원 시계열 데이터 압축장치를 적용하여 각각을 독립적으로 압축하면 좋다.

(실시예 11)

본 실시예 11은, 실시예 9에 의해 압축된 다차원 시계열 데이터의 압축해제 방법을 다룬 것이다. 도 27은 도 25의 압축 방법에 의해 압축된 움직임 데이터의 압축해제를 예로 하여 그 압축해제 방법을 도시하는 것으로, 도면에 있어서, (P300)은 압축된 움직임 데이터를 입력하는 압축 다차원 데이터 입력 처리, (P301)은 압축된 다차원의 시계열 데이터를 복수의 압축된 1 차원의 시계열 데이터로 분해하는 다차원 압축 데이터 분해 처리, (P302)는 분해된 1 차원의 시계열 데이터를 실시예 5 또는 실시예 7의 압축해제 방법을 이용하여 압축해제하는 1 차원 시계열 데이터 압축해제 처리, (P303)은 일련의 1 차원 시계열 데이터의 압축해제가 종료했는지의 여부를 판정하는 판정 처리, (P304)는 압축해제된 일련의 1 차원 시계열 데이터를 출력하는 출력 처리이다.

이 도 27의 처리는, 예를 들어 도 3의 컴퓨터에 의해 실행된다. 이 경우, 도 3의 컴퓨터의 메인 메모리(3)에는, 도 27의 처리에 대응하는 프로그램이 미리 기억되어 있거나, 혹은 프로그램 기록 매체로부터 로드되는 등으로 기억된다.

다음으로, 그 처리 흐름에 대해 설명한다. 우선, 입력 처리(P300)에 의해, 압축된 움직임 데이터를 입력한다. 다음에, 분해 처리(P301)에 의해, 압축된 움직임 데이터를 요소마다 1 차원의 압축 시계열 데이터로 분해하여, 각 압축 1 차원 시계열 데이터에 인덱스 번호를 부여한다.

이 분해 처리(P301) 이후의 처리는 실시예 5 또는 실시예 7의 1 차원 시계열 데이터의 압축 방법과 동일하다.

즉, 분해 처리(P301) 후의 1 차원 시계열 데이터 압축해제 처리(P302)에 의해, 실시예 5 또는 실시예 7과 동일한 압축 방법에 의해, 분해후의 각각의 1 차원 시계열 데이터에 대해 압축해제 처리를 행한다.

그리고, 판정 처리(P303)에 의해, 모든 1 차원 시계열 데이터에 대해 압축해제 처리를 행하였다고 판정되었을 때, 출력 처리(P304)에 의해, 압축된 각각의 1 차원 시계열 데이터, 즉, 압축해제된 다차원 움직임 데이터를 출력한다.

이와 같이, 본 실시예 11에 의하면, 압축된 다차원 시계열 데이터를 복수의 1 차원 시계열 데이터로 분해하여, 각 1 차원 시계열 데이터마다 실시예 5 또는 실시예 7과 동일한 압축해제 방법을 적용하여 압축해제를 행하도록 하였기 때문에, 다차원의 압축된 시계열 데이터에 대해서도 그 압축해제 처리를 행할 수 있다.

그리고, 그 압축해제를 행할 때, 생성하는 데이터의 개수는 본래의 데이터와는 다른 개수로 설정하는 것이 가능하기 때문에, 특히 움직임 데이터를 압축해제하는 경우, 본래의 데이터에 비해 생성하는 데이터의 개수를 증가시킴으로써, 본래의 강체 다관절 물체보다도 느리게 동작하는 강체 다관절 물체의 영상을 생성하거나, 이와 반대로, 생성하는 데이터의 개수를 감소시킴으로써, 본래의 강체 다관절 물체보다도 빠르게 동작하는 강체 다관절 물체의 영상을 생성하는 것이 가능하고, 물체의 동작 편집을 용이하게 행하는 것이 가능하게 된다.

(실시예 12)

실시예 11은 다차원 시계열 데이터의 압축해제 처리를 소프트웨어에 의해 실현했지만, 이 데이터 압축해제 처리는 전용 하드웨어에 의해 실현하여도 좋다.

도 28은 도 27의 처리 흐름을 전용 하드웨어화한 다차원 시계열 데이터 압축 장치를 도시한 것으로, 도면에 있어서, (200a)는 압축된 움직임 데이터를 입력하는 압축 다차원 데이터 입력 수단, (61)은 압축된 다차원 시계열 데이터를 복수의 압축된 1 차원 시계열 데이터로 분해하는 다차원 압축 데이터 분해 수단, (62)는 분해된 l 차원 시계열 데이터를 실시예 6 또는 실시예 8의 압축해제 장치와 동일한 구성을 이용하여 압축해제하는 1 차원 시계열 데이터 압축해제 수단, (63)은 일련의 1 차원 시계열 데이터의 압축해제가 종료했는지의 여부를 판정하는 판정 수단, (200b)는 압축해제된 일련의 1 차원 시계열 데이터를 출력하는 출력 처리이다.

다음으로, 그 동작에 대해 설명한다. 우선, 입력 수단(200a)에 의해, 압축된 움직임 데이터를 입력한다. 다음에, 분해 수단(61)에 의해, 압축된 움직임 데이터를 요소마다 1 차원 압축 시계열 데이터로 분해하여, 각 압축 1 차원 시계열 데이터에 인덱스 번호를 부여한다.

이 분해 수단(61) 이후의 처리는 실시예 6 또는 실시예 8의 1 차원 시계열 데이터의 압축 장치와 동일한 것이다.

즉, 분해 수단(61) 이후의 1 차원 시계열 데이터 압축해제 수단(62)에 의해, 실시예 6 또는 실시예 8과 동일한 압축해제 장치에 의해, 분해후의 각각의 1 차원 시계열 데이터에 대해 압축해제 처리를 행한다.

그리고, 판정 수단(63)에 의해, 모든 l 차원 시계열 데이터에 대해 압축해제 처리를 행했음이 판정되었을 때, 출력 수단(200b)에 의해, 압축된 각각의 1 차원 시계열 데이터, 즉 압축해제된 다차원 움직임 데이터를 출력한다.

이와 같이, 본 실시예 12에 의하면, 압축된 다차원 시계열 데이터를 복수의 1 차원 시계열 데이터로 분해하여, 각 1 차원 시계열 데이터마다 실시예 6 또는 실시예 8과 동일한 압축해제 장치를 적용하여 압축해제하도록 하였기 때문에, 다차원 압축된 시계열 데이터에 대해서도 그 압축해제 처리를 전용 하드웨어에 의해 고속으로 실행할 수 있다.

그리고 그 압축해제를 행할 때, 생성하는 데이터의 개수는 본래의 데이터와 상이한 개수로 설정하는 것이 가능하기 때문에, 특히 움직임 데이터를 압축해제하는 경우, 본래의 데이터에 비해 생성하는 데이터의 개수를 증가시킴으로써, 본래의 강체 다관절 물체보다도 느리게 동작하는 강체 다관절 물체의 영상을 생성하거나, 이와 반대로, 생성하는 데이터의 개수를 감소시킴으로써, 본래의 강체 다관절 물체보다 빠르게 동작하는 강체 다관절 물체의 영상을 생성하는 것이 가능해서, 물체의 동작의 편집을 용이하게 실행하는 것이 가능하게 된다.

이상과 같이, 본 발명의 제 1 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 방법에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도(近似精度)를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간(補間)함수의 절점후보(節點候補)를 산출하는 제 2 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여, 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 6 공정과, 상기 제 4 공정 또는 상기 제 6 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 넘지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 공정을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따라 압축이 행해져 압축율이 근사 정확도에 따라 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 먼저 파악할 수 있어서, 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 2 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 7 공정과, 상기 제 2 공정에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 해당 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터임을 나타내는 정보를 출력하며, 상기 제 5 공정 또는 상기 제 7 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 8 공정을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터 성질에 따라 압축이 행해지므로, 압축율이 근사 정확도에 따라 제어될 수 있어서, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있어, 더욱 근사 정확도 이내의 데이터 대해서는 그 처리를 생략할 수 있어, 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 3 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 따라 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오자를 미리 파악할 수 있어, 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 4 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 l 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 따라 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 5 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하여, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0임을 표시하는 식별자를 출력한 후 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 따라 제어될 수 있어, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있고, 더욱이 근사 정확도 이내의 데이터에 관해서는 그 처리를 생략할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 6 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 l 차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지 아닌지의 여부를 판정하여, 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력한 후 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율은 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있고, 더욱이 근사 정확도내의 데이터에 관해서는 그 처리를 생략할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 7 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고, 상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 8 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들을 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 9 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 10 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 11 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 12 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 13 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 14 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 15 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 16 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 17 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 18 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, -I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 19 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 20 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하도록 함으로써, 시간에 관해 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서도, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 21 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 다차원 시계열 데이터를 압축하도록 함으로써, 다차원 시계열 데이터에 대해서도, 주어진 다차원 시계열 데이터를 구성하는 각 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 22 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축방법에 의하면, 제 3 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법에 있어서, 복수의 오차가 전파하는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하도록 함으로써, 오차의 전파를 크게 하지 않고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 23 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법에 의하면, 제 1 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제(伸長)하는 방법에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간 하는 것으로, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하도록 함으로써, 압축해제에 관해서도, 보간함수에 의한 연속화를 이용하므로, 제 1 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의 수로 데이터를 압축해제할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 24 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법에 의하면, 제 2 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 방법에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O와, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하고, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하도록 함으로써, 압축해제에 관해서도, 보간함수에 의한 연속화를 이용할 수 있으므로, 제 2 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의 수로 데이터를 압축해제할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 25 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법에 의하면, 제 23 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법에 있어서, 압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터를 압축해제하도록 함으로써, 다차원 시계열 데이터의 압축 데이터에 대해서도, 제 23 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법을 적용하여 각 차원의 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의 수로 데이터를 압축해제할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축해제 방법이 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 26 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 2 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 6 공정과, 상기 제 4 공정 또는 상기 제 6 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 27 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 공정과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 공정과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 공정과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 공정과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 7 공정과, 상기 제 2 공정에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 상기 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터라는 취지의 정보를 출력하며, 상기 제 5 공정 또는 상기 제 7 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 상기 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 28 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대하여 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 29 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대하여 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 대하여 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 30 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각의 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대값이 모두 상기 근사 정확도 이하인지 아닌지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 31 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각의 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대값이 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 대하여 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램을 기록하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 32 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고 I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고, 상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 33 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 34 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 35 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 36 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 37 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 38 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 39 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 40 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 41 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 42 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점수를 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 43 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점수를 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 44 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 프로그램을 기록하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 45 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체는, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하는 프로그램을 포함하도록 함으로써, 시간에 관하여 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대하여도, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 46 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체는, 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 다차원 시계열 데이터를 압축하는 프로그램을 포함하도록 함으로써, 다차원 시계열 데이터에 대하여도, 주어진 다차원 시계열 데이터를 구성하는 각 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 47 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 의하면, 제 28 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체는, 복수의 오차가 전파되는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하는 프로그램을 포함하도록 함으로써, 오차의 전파를 크게 하지 않고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 48 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체에 의하면, 제 26 측면에 기재된 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 기록된 프로그램에 의해 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램을 기록하도록 함으로써, 압축해제에 관하여도 보간함수에 의한 연속화를 이용하고 있기 때문에, 제 26 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램 기록매체에 기록된 프로그램에 의해 압축된 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의수로 데이터를 압축해제할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 49 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체에 의하면, 제 27 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축 프로그램 기록매체에 기록된 프로그램으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 프로그램을 기록한 매체에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O과, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하여, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 공정과, 상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하는 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램을 기록하도록 함으로써, 압축해제에 관하여도 보간함수에 의한 연속화를 이용하고 있기 때문에, 제 27 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터의 압축 프로그램 기록매체에 기록된 프로그램에 의해 압축된 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의수로 데이터를 압축해제할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 50 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체에 의하면, 제 48 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체에 있어서, 상기 기록매체에 기록된 프로그램은, 압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 해당 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터를 압축해제하는 프로그램을 포함하도록 함으로써, 다차원 시계열 데이터의 압축 데이터에 대하여도, 제 48 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체에 기록된 프로그램을 적용하여 각 차원의 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의수로 데이터를 압축해제할 수 있는 프로그램을 기록한 1차원 시계열 데이터 압축해제 프로그램 기록매체가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 51 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 2 수단과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 수단과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 수단과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 수단과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 수단으로 되돌아가는 제 6 수단과, 상기 제 4 수단 또는 상기 제 6 수단에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 수단을 구비하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 52 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 l 차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 수단과, 상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 수단과, 상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 수단과, 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 수단과, 상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 수단으로 되돌아가는 제 7 수단과, 상기 제 2 수단에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 해당 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터라는 취지의 정보를 출력하고, 상기 제 5 수단 또는 상기 제 7 수단에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 8 수단을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 53 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대하여 그의 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 l 차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 수단으로부터 제 7 수단까지의 처리를 반복하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 수단을 구비하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 54 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그의 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 l 목적함수의 값을 산출하는 제 4 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 수단에서 제 7 수단까지의 처리를 반복하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 수단을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 55 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하여, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각의 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 수단으로 이행하는 제 2 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 수단에서 제 8 수단까지의 처리를 반복하는 제 9 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 수단을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 56 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서, 상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 수단과, 상기 l 차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 수단으로 이행하는 제 2 수단과, 상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 수단과, 상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 수단과, 상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 수단과, 상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 수단과, 상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 수단에서 제 8 수단까지의 처리를 반복하는 제 9 수단과, 상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 수단을 포함하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 57 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 52 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고 I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고, 상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 58 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들을 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 59 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 60 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 61 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 62 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 63 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 상기 준최적 절점후보의 산출은, 상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 64 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(-1)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 65 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하도록 한 것이다.

또, 본 발명의 제 66 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 67 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 68 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때, I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며, I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며, 상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고, 상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며, 이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하도록 함으로써, 보간함수의 준최적 절점을 구하는 처리를 실현할 수 있고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 69 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하도록 함으로써, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 70 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하도록 함으로써, 시간에 관하여 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대하여도, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 71 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용하여, 다차원 시계열 데이터를 압축하도록 함으로써, 다차원 시계열 데이터에 대하여도, 주어진 다차원 시계열 데이터를 구성하는 각 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 72 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의하면, 제 53 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 있어서, 복수의 오차가 전파되는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용하여, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하도록 함으로써, 오차의 전파를 크게하지 않고, 주어진 1차원 시계열 데이터의 성질에 따른 압축이 행해져, 압축율이 근사 정확도에 의해 제어될 수 있으므로, 압축해제 후의 오차를 미리 파악할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 73 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치에 의하면, 제 51 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 장치에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 수단과, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 수단과, 상기 제 2 수단에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 수단을 포함하도록 함으로써, 압축해제에 관하여도, 보간함수에 의한 연속화를 이용하고 있으므로, 제 51 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의해 압축된 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의수로 데이터를 압축해제 할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 74 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치에 의하면, 제 52 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 장치에 있어서, 압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 수단과, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O와, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 수단과, 상기 제 2 수단에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 수단을 포함하도록 함으로써, 압축해제에 관하여도, 보간함수에 의한 연속화를 이용하고 있으므로, 제 52 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치에 의해 압축된 압축 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의수로 데이터를 압축해제할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치가 얻어지는 효과가 있다.

또, 본 발명의 제 75 측면에 따른 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치에 의하면, 제 73 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치에 있어서, 압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터의 압축해제를 행하도록 함으로써, 다차원 시계열 데이터의 압축 데이터에 대하여도, 제 73 측면에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치를 적용하여 각 차원의 데이터를 압축해제할 수 있고, 더욱이 임의 수로 데이터를 압축해제할 수 있는 1차원 시계열 데이터 압축해제 장치가 제공되는 효과가 있다.

Claims (50)

1. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서,

   상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도(近似精度)를 입력하는 제 1 공정과,

   상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간(補間)함수의 절점후보(節點候補)를 산출하는 제 2 공정과,

   상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 공정과,

   상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 공정과,

   상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 공정과,

   상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여, 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 6 공정과,

   상기 제 4 공정 또는 상기 제 6 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 넘지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
2. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서,

   상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 공정과,

   상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 공정과,

   상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 공정과,

   상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 공정과,

   상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 공정과,

   상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 공정과,

   상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 공정으로 되돌아가는 제 7 공정과,

   상기 제 2 공정에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 해당 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터임을 나타내는 정보를 출력하며, 상기 제 5 공정 또는 상기 제 7 공정에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 8 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 l차원 시계열 데이터 압축방법.
3. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서,

   상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과,

   상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과,

   상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과,

   상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과,

   상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
4. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서,

   상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과,

   상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 공정과,

   상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 l 목적함수의 값을 산출하는 제 4 공정과,

   상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 공정과,

   상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 공정에서 제 7 공정까지의 처리를 반복하는 제 8 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
5. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서,

   상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하여, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 공정과, 상기 1차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0임을 표시하는 식별자를 출력한 후 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과,

   상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과,

   상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과,

   상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과,

   상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
6. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축방법에 있어서,

   상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 공정과,

   상기 l 차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지 아닌지의 여부를 판정하여, 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력한 후 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 공정으로 이행하는 제 2 공정과,

   상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 공정과,

   상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 공정과,

   상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 공정과,

   상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 공정과,

   상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 공정에서 제 8 공정까지의 처리를 반복하는 제 9 공정과,

   상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 l차원 시계열 데이터 압축방법.
7. 제 3 항에 있어서,

   상기 준최적 절점후보의 산출은,

   상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

   I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

   I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

   상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며,

   상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며,

   이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고,

   상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
8. 제 3 항에 있어서,

   상기 준최적 절점후보의 산출은,

   상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

   I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

   I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

   상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

   상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며,

   이 일련의 처리들을 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며,

   절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
9. 제 3 항에 있어서,

   상기 준최적 절점후보의 산출은,

   상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

   I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

   I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

   상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

   상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

   상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며,

   이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며,

   절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
10. 제 3 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
11. 제 3 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
12. 제 3 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
13. 제 3 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
14. 제 3 항에 있어서,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
15. 제 3 항에 있어서,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
16. 제 3 항에 있어서,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
17. 제 3 항에 있어서,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
18. 제 3 항에 있어서,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며, 절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
19. 제 3 항에 있어서,

    최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
20. 제 3 항에 있어서,

    시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
21. 제 3 항에 있어서,

    다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 다차원 시계열 데이터를 압축하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
22. 제 3 항에 있어서,

    복수의 오차가 전파하는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축방법.
23. 제 1 항에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제(伸長)하는 방법에 있어서,

    압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과,

    압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간 하는 것으로, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하는 제 2 공정과,

    상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축해제방법.
24. 제 2 항에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 방법에 있어서,

    압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 공정과,

    상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O과, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하고, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하는 제 2 공정과,

    상기 제 2 공정에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축해제방법.
25. 제 23 항에 있어서,

    압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터를 압축해제하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축해제방법.
26. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서,

    상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 2 수단과,

    상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 3 수단과,

    상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 4 수단과,

    상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 5 수단과,

    상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 제 2 수단으로 되돌아가는 제 6 수단과,

    상기 제 4 수단 또는 상기 제 6 수단에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 7 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
27. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서,

    상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하는 제 1 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있는지의 여부를 판정하는 제 2 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있지 않은 경우에 상기 l 차원 시계열 데이터를 근사하는 보간함수의 절점후보를 산출하는 제 3 수단과,

    상기 절점후보의 위치를 최적화하는 제 4 수단과,

    상기 위치가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하는 제 5 수단과,

    상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에 상기 절점후보의 절점수를 최적화하는 제 6 수단과,

    상기 절점수가 최적화된 절점후보에 근거하여 상기 보간함수에 의해 발생한 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 판정하여 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하는 경우에상기 제 2 수단으로 되돌아가는 제 7 수단과,

    상기 제 2 수단에 의해 상기 1차원 시계열 데이터에 상기 근사 정확도 이내의 데이터가 포함되어 있다고 판단된 경우에 해당 1차원 시계열 데이터가 근사 정확도 이내의 데이터라는 취지의 정보를 출력하고, 상기 제 5 수단 또는 상기 제 7 수단에 의해 상기 오차가 상기 근사 정확도에 근거하는 값을 초과하지 않는다고 판단된 경우에 해당 절점후보의 데이터와 이것에 대응하는 시각의 데이터를 압축된 정보로서 출력하는 제 8 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
28. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서,

    상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대하여 그의 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 l 차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 수단과,

    상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 4 수단과,

    상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 수단과,

    상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하고, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 수단으로부터 제 7 수단까지의 처리를 반복하는 제 8 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
29. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서,

    상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 대해 그의 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 2 수단과,

    상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 3 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 l 목적함수의 값을 산출하는 제 4 수단과,

    상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 5 수단과,

    상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 6 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 7 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 2 수단에서 제 7 수단까지의 처리를 반복하는 제 8 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 9 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
30. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서,

    상기 1차원 시계열 데이터와 그의 근사 정확도를 입력하여, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각의 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기 절점수를 산출하는 제 1 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 상기 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 수단으로 이행하는 제 2 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 랜덤하게 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 수단과,

    상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 수단과,

    상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 수단과,

    상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하고, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 수단에서 제 8 수단까지의 처리를 반복하는 제 9 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
31. 시간 등간격인 1차원 시계열 데이터의 압축장치에 있어서,

    상기 1차원 시계열 데이터와 그 근사 정확도를 입력하고, 상기 1차원 시계열 데이터에 시각 순으로 인덱스를 부가하여, 상기 1차원 시계열 데이터를 보간하는 보간함수의 초기의 절점수를 산출하는 제 1 수단과,

    상기 l 차원 시계열 데이터의 절대치가 모두 상기 근사 정확도 이하인지의 여부를 판정하여, 근사 정확도 이하인 경우는 모두 0인 것을 표시하는 식별자를 출력하고 종료하며, 그렇지 않은 경우는 후술하는 제 3 수단으로 이행하는 제 2 수단과,

    상기 1차원 시계열 데이터 중에서, 처음과 끝의 데이터를 반드시 포함하면서, 상기 인덱스에 관해서 근사적으로 등간격으로 되도록 상기 절점수만큼 절점후보를 결정하는 제 3 수단과,

    상기 절점후보를, 인덱스 번호를 독립변수로 하는 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 4 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 1 목적함수의 값을 산출하는 제 5 수단과,

    상기 제 1 목적함수의 값이 최소가 되도록 절점후보의 변경을 반복해서 실행하여, 준최적 절점후보를 결정하는 제 6 수단과,

    상기 준최적 절점후보를 상기 보간함수에 의해 보간하여, 원래의 1차원 시계열 데이터를 근사하는 1차원 시계열 데이터를 생성하여, 이 1차원 시계열 데이터와 원래의 1차원 시계열 데이터의 오차를 산출하는 제 7 수단과,

    상기 오차로부터, 이 오차의 최대치와 오차평균과 오차분산의 가중 가산으로 정의된 제 2 목적함수의 값을 산출하는 제 8 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 근사 정확도에 대응하는 임계값 이상이면, 상기 절점수에 증가분을 더한 것을 새로운 절점수로 하여, 상기 제 3 수단에서 제 8 수단까지의 처리를 반복하는 제 9 수단과,

    상기 제 2 목적함수의 값이 상기 임계값 미만이면, 상기 1차원 시계열 데이터의 초기 시각과 시간 간격과, 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 제 10 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 l차원 시계열 데이터 압축장치.
32. 제 27 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고 I(j-1)≥I(j)-1이면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값으로부터 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1≥I(j+1)이면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하며,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 i(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것의 순으로 다시 실행하고,

    상기 절점후보의 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 l 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
33. 제 28 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며,

    이 일련의 처리들을 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
34. 제 28 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 상기 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
35. 제 28 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
36. 제 28 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
37. 제 28 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하고,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
38. 제 28 항에 있어서,

    상기 준최적 절점후보의 산출은,

    상기 절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
39. 제 28 항에 있어서,

    절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(-1)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 기수인 j에 대해서는 큰 것으로부터 작은 것 순으로 행하고, 우수인 j에 대해서는 작은 것으로부터 큰 것 순으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
40. 제 28 항에 있어서,

    절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 [m/2]까지와, j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 [m/2]까지와 j=m-1부터 [m/2]+1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 결정을 행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
41. 제 28 항에 있어서,

    절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=[m/2]부터 1까지와, j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=[m/2]부터 1까지와 j=[m/2]+1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
42. 제 28 항에 있어서,

    절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 상기 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=1부터 m-1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
43. 제 28 항에 있어서,

    절점후보의 인덱스에 대하여, 이것이 작은 순으로 번호를 부여한 것을 I(j), 0≤j≤m으로 표기하였을 때,

    I(j-1)<I(j)-1의 관계가 성립하면 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)-1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1-)를 산출하고, I(j-1)≥I(j)-1의 관계가 성립하면 상기 △E(1-)를 0으로 설정하며,

    I(j)+1<I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 절점후보 I(j)+1로 교환한 때의 제 1 목적함수의 값을 산출하여, 상기 제 1 목적함수의 값에서 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 뺀 값 △E(1+)를 산출하고, I(j)+1)≥I(j+1)의 관계가 성립하면 상기 △E(1+)를 0으로 설정하며,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)≥0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하며,

    상기 △E(l-)≥0 및 상기 △E(1+)≥0의 관계가 성립하면 상기 절점후보 I(j)를 교환하지 않고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+) 이하이면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)-1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하고,

    상기 △E(1-)<0 및 상기 △E(1+)<0의 관계가 성립하면서, 상기 △E(1-)가 상기 △E(1+)보다 크면, 상기 절점후보 I(j)를 상기 절점후보 I(j)+1로 교환함과 동시에, 이렇게 교환한 때의 제 1 목적함수의 값과 상기 원래의 제 1 목적함수의 값을 교환하는 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 행하며,

    이 일련의 처리들이 종료한 때의 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것 이하이면, 상기 조작을 j=m-1부터 1까지 순차적으로 다시 행하며,

    절점후보의 상기 교환이 전혀 행해지지 않았거나, 상기 제 1 목적함수의 값이 상기 원래의 제 1 목적함수의 값에서 임계값을 뺀 것보다 크면, 처리를 종료함으로써, 실행하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
44. 제 28 항에 있어서,

    최종적으로 결정된 절점후보수가, 후보로 되지 않은 데이터의 갯수 이하인 경우는, 절점후보를 표시하는 식별자와 상기 최종적으로 결정된 절점후보의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하고, 상기 최종적으로 결정된 절점후보수가, 상기 후보로 되지 않은 데이터의 갯수보다 많은 경우는, 절점후보가 아닌 식별자와 상기 절점후보가 되지 않은 데이터의 인덱스 번호와 상기 절점후보의 값으로 구성된 압축 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
45. 제 28 항에 있어서,

    시간에 관해서 부등간격인 1차원 시계열 데이터에 대해서는, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 시간과 데이터에 대하여 각각 독립적으로 적용하여, 각각을 독립적으로 압축하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
46. 제 28 항에 있어서,

    다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 다차원 시계열 데이터를 압축하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
47. 제 28 항에 있어서,

    복수의 오차가 전파되는 1차원 시계열 데이터에 대하여, 전파의 근원인 l 차원 시계열 데이터로부터 순차적으로 근사 정확도값을 크게 하여, 상기 l 차원 시계열 데이터 압축방법을 반복해서 적용함으로써, 모든 상기 1차원 시계열 데이터를 압축하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축장치.
48. 제 26 항에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축장치로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 장치에 있어서,

    압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 수단과,

    압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 수단과,

    상기 제 2 수단에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축해제장치.
49. 제 27 항에 기재된 1차원 시계열 데이터 압축방법으로 압축된 압축 데이터를 압축해제하는 장치에 있어서,

    압축된 압축 데이터와 이것을 압축해제한 때의 데이터수를 입력하는 제 1 수단과,

    상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있는 경우는, 상기 데이터수와 동수분의 O과, 초기 시간과 시간 간격으로부터 시각을 상기 데이터수와 동수분만큼 산출하고, 상기 압축 데이터에 있는 데이터가 모두 0인 것을 표시하는 식별자가 부여되어 있지 않은 경우는, 압축시에 사용한 보간함수와 동일한 보간함수를 사용하여 압축 데이터를 보간함으로써, 상기 데이터수와 동수분의 데이터를 산출하며, 초기 시간과 시간 간격으로부터 상기 데이터수와 동수분만큼 시각을 산출하는 제 2 수단과,

    상기 제 2 수단에서 산출한 상기 데이터와 상기 시각을 출력하는 제 3 수단을 포함한 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축해제장치.
50. 제 48 항에 있어서,

    압축된 다차원 시계열 데이터를 구성하는 복수의 압축된 1차원 시계열 데이터 각각에 대하여, 상기 1차원 시계열 데이터 압축해제방법을 반복해서 적용함으로써, 압축된 다차원 시계열 데이터를 압축해제하는 것을 특징으로 하는 1차원 시계열 데이터 압축해제장치.

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