데이터 평활(Data Smoothing)은 노이즈를 줄이거나 완화함으로써 데이터의 일반적인 패턴이나 경향성을 더 명확하게 만드는 과정이다. 이러한 기법은 시계열 데이터 분석, 신호 처리, 이미지 처리 및 다양한 분야에서 노이즈를 제거하고 주요 신호를 추출하기 위해 사용된다. 데이터 평활 방법에는 여러 가지가 있다. 주요 기법은 다음과 같다.
이동 평균(Moving Average)
이동 평균은 간단한 데이터 평활 기법으로, 연속된 일련의 관측값의 평균을 계산하여 노이즈를 줄이는 방법이다. 이동 평균은 여러 유형으로 나뉜다. 예를 들어, 단순 이동 평균(Simple Moving Average), 가중 이동 평균(Weighted Moving Average), 지수 이동 평균(Exponential Moving Average) 등이 있다.
중앙값 필터(Median Filter)
중앙값 필터는 데이터 포인트를 주변 값의 중앙값으로 대체하는 방법이다. 이 방법은 특히 이상치에 효과적이며, 데이터에서 급격한 변화를 줄이는 데 효과적이다.
로우 패스 필터(Low-pass Filter)
로우 패스 필터(저주파수 필터)는 높은 주파수 성분(즉, 빠르게 변하는 성분)을 감쇠시키고 낮은 주파수 성분(즉, 느리게 변하는 성분)을 통과시키는 필터다. 주로 신호 처리에서 사용되며, 데이터에서 노이즈를 줄이는 데 효과적이다.
가우시안 스무딩(Gaussian Smoothing)
가우시안 스무딩은 데이터에 가우시안 커널을 적용하여 노이즈를 줄인다. 이 방법은 데이터의 전체적인 특성을 보존하면서 노이즈를 완화하는 데 효과적이다.
신경망 기반 스무딩(Neural Network-based Smoothing)
인공 신경망, 특히 딥러닝 모델을 사용하여 노이즈를 제거하고 데이터를 평활화하는 방법이다. 예를 들어, 오토인코더(Autoencoder)는 입력 데이터를 압축하고 복원하는 방식으로 노이즈를 제거하는 데 사용된다.
데이터 평활 기법은 데이터의 품질을 향상시키고 주요 특성을 강조하는 데 중요한 역할을 한다. 각 기법은 다양한 상황과 요구 사항에 따라 선택되며, 최적의 결과를 얻기 위해 적절한 매개변수를 조정해야 한다.
