(a) 실시간 시계열 데이터를 위한 예측 모형 생성 시스템이, 소정의 외부 장치로부터 제1번째 시점의 실시간 시계열 데이터 Z1 내지 제M번째 시점의 실시간 시계열 데이터 ZM를 차례로 획득하는 단계(여기서, M은 2+p 이상의 정수이고, p는 하기 [수식 1]에 따른 시계열 데이터 예측 모형의 차수로서 미리 정의된 2 이상의 정수); 및(b) 상기 실시간 시계열 데이터를 위한 예측 모형 생성 시스템이, 상기 제M번째 시점의 시계열 데이터까지 획득한 후, 제M+1번째 시점에서의 예측 값 을 산출하여 출력하는 단계를 포함하되,상기 (b) 단계는,(b-1) 하기 [수식 2]에 따른 모수 행렬 를 산출하는 단계(여기서, N = M-p-1);(b-2) 산출된 모수 행렬 , 및 모수 행렬 과 모수 내지 간의 관계식인 하기 [수식 3]에 의해, 하기 [수식 1]에 이용될 모수 내지 을 산출하는 단계; 및(b-2) 산출된 모수 내지 가 반영된 하기 [수식 1]에 따른 시계열 데이터 예측 모형에 기초하여 M+1번째 시점에서의 예측 값 을 산출하는 단계를 포함하는 실시간 시계열 데이터를 위한 예측 모형 생성 방법.[수식 1] 시계열 데이터 예측 모형(여기서, Zi는 제i번째 시점의 시계열 데이터임(i는 1=003c#i003c#=M인 임의의 정수))[수식 2](여기서, Zi는 제i번째 시점의 시계열 데이터이며(i는 1=003c#i003c#=M인 임의의 정수), N = M-p-1이고, 이고, 이고, 이고, 임)[수식 3] 모수 행렬 과 모수 내지 간의 관계식

제1항에 있어서, 상기 (b-1) 단계는,하기 (수식 4.1) 및 (수식 4.2)로 구성된 하기 [수식 4]를 초기 조건(initial condition)으로 하며, 하기 (수식 5.1) 내지 (수식 5.4)로 구성되는 순환 공식(recursive formula)인 하기 [수식 5]의 재귀 호출(recursive call)을 통해 모수 행렬 를 산출하는 단계를 포함하는 실시간 시계열 데이터를 위한 예측 모형 생성 방법.[수식 4] 초기 조건(initial condition) (수식 4.1) (수식 4.2)[수식 5] 순환 공식(recursive formula) (수식 5.1) (수식 5.2) (수식 5.3) (수식 5.4)(여기서, xk = [Zk+1 Zk+2 … Zk+p] 이며, yk = [Zk+p+1] 임 (k는 2003c#=k003c#=N+1인 임의의 정수))

제1항에 있어서, 상기 (b-1) 단계는,하기 (수식 6.1) 및 (수식 6.2)로 구성된 하기 [수식 6]을 초기 조건(initial condition)으로 하며, 하기 (수식 7.1) 내지 (수식 7.4)로 구성되는 순환 공식(recursive formula)인 하기 [수식 7]의 재귀 호출(recursive call)을 통해 모수 행렬 를 산출하는 단계를 포함하는 실시간 시계열 데이터를 위한 예측 모형 생성 방법.[수식 6] 초기 조건(initial condition) (수식 6.1) (수식 6.2)[수식 7] 순환 공식(recursive formula) (수식 7.1)(여기서, 는 인 미리 정의된 실수임) (수식 7.2) (수식 7.3) (수식 7.4)

제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.

데이터 처리 장치에 설치되며, 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

적어도 하나의 프로세서; 및컴퓨터 프로그램이 저장되는 메모리를 포함하는 실시간 시계열 데이터를 위한 예측 모형 생성 시스템으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 경우, 상기 예측 모형 생성 시스템이, 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항이 기재된 방법을 수행하도록 하는 실시간 시계열 데이터를 위한 예측 모형 생성 시스템.

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