시계열 모델 변수
참고
TSI(Time Series Insights) 서비스는 2025년 3월 이후에 더 이상 지원되지 않습니다. 가능한 한 빨리 기존 TSI 환경을 대체 솔루션으로 마이그레이션하는 것을 고려합니다. 사용 중단 및 마이그레이션에 대한 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.
이 문서에서는 이벤트에 대한 수식 및 계산 규칙을 지정하는 시계열 모델 변수에 대해 설명합니다.
각 변수는 숫자, 범주 및 집계의 세 가지 종류 중 하나일 수 있습니다.
- 숫자 종류는 연속 숫자 값을 사용합니다.
- 범주 종류는 정의된 불연속 값 집합을 사용합니다.
- 집계 종류는 단일 종류의 여러 변수(모든 숫자 또는 모든 범주)를 결합합니다.
다음 표에서는 각 변수 종류와 관련된 속성을 보여줍니다.
숫자 변수
| 변수 속성 | Description |
|---|---|
| 변수 필터 | 필터는 계산에 고려되는 행 수를 제한하는 선택적 조건 절입니다. |
| 변수 값 | 계산에 사용되는 원격 분석 값은 디바이스 또는 센서에서 발생하거나 시계열 식을 사용하여 변환됩니다. 숫자 종류 변수는 수신 데이터의 데이터 형식과 일치하도록 Double 또는 Long이어야 합니다. |
| 변수 보간 | 보간은 기존 데이터를 사용하여 신호를 다시 생성하는 방법을 지정합니다. 숫자 변수에는 단계 및 선형 보간 옵션을 사용할 수 있습니다. |
| 변수 집계 | 숫자 변수 종류에 대해 지원되는 집계 함수를 통해 계산을 수행합니다. |
변수는 다음 JSON 예제를 따릅니다.
"Interpolated Speed": {
"kind": "numeric",
"value": {
"tsx": "$event['Speed-Sensor'].Double"
},
"filter": null,
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span": "P1D"
}
},
"aggregation": {
"tsx": "right($value)"
}
}
범주 변수
| 변수 속성 | Description |
|---|---|
| 변수 필터 | 필터는 계산에 고려되는 행 수를 제한하는 선택적 조건 절입니다. |
| 변수 값 | 디바이스 또는 센서에서 들어오는 계산에 사용되는 원격 분석 값입니다. 범주형 변수는 수신 데이터의 데이터 형식과 일치하도록 Long 또는 String이어야 합니다. |
| 변수 보간 | 보간은 기존 데이터를 사용하여 신호를 다시 생성하는 방법을 지정합니다. 단계 보간 옵션은 범주 변수에 사용할 수 있습니다. |
| 변수 범주 | 범주는 디바이스 또는 센서에서 가져온 값 간의 매핑을 레이블로 만듭니다. |
| 변수 기본 범주 | 기본 범주는 "범주" 속성에서 매핑되지 않는 모든 값에 대한 것입니다. |
변수는 다음 JSON 예제를 따릅니다.
"Status": {
"kind": "categorical",
"value": {
"tsx": "$event.Status.Long"
},
"interpolation": {
"kind": "step",
"boundary": {
"span" : "PT1M"
}
},
"categories": [
{
"values": [0, 1, 2, 3],
"label": "Good"
},
{
"values": [4],
"label": "Bad"
}
],
"defaultCategory": {
"label": "Not Applicable"
}
}
집계 변수
| 변수 속성 | Description |
|---|---|
| 변수 필터 | 필터는 계산에 고려되는 행 수를 제한하는 선택적 조건 절입니다. |
| 변수 집계 | 집계 변수 종류에 대해 지원되는 집계 함수를 통해 계산을 수행합니다. |
변수는 다음 JSON 예제를 따릅니다.
"Speed Range": {
"kind": "aggregate",
"filter": null,
"aggregation": {
"tsx": "max($event.Speed.Double) - min($event.Speed.Double)"
}
}
변수는 시계열 모델의 형식 정의에 저장되며, API를 통해 인라인으로 제공하여 저장된 정의를 재정의하거나 보완할 수 있습니다.