최근 시계열 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 복잡도-불변 거리(Complexity-Invariant Distance, CID)와 상관기반 거리(Correlation-Based Distance, CBD)가 중요한 측정 도구로 부상하고 있습니다. 본 연구는 두 거리 측정법의 수학적 기반, 알고리즘 특성, 실제 응용 사례를 체계적으로 비교 분석함으로써 각 기법의 장단점과 적용 가능 영역을 규명합니다. 특히 시계열 분류, 공간 데이터 분석, 신경망 성능 평가 등 다양한 분야에서의 실증적 결과를 제시하며, 이론적 배경과 현실 문제 간의 연계성을 입체적으로 조명합니다.복잡도-불변 거리와 상관기반 거리의 수학적 기반복잡도-불변 거리의 알고리즘 구조복잡도-불변 거리(CID)는 시계열의 형태적 복잡도를 정량화하여 기..
