통상 데이터 처리 에서 는 센서 에 의한 계측 으로부터 얻 어 진 시계열 신호 를 그대로 사용 하 는 것 이 아니 라 , 그 신호 의 특징 을 잘 나타내 는 특징 량 , 혹은 피 쳐라 불리 는 값 을 사용 하 는 경우 가 많 다 . 시계열 신호 의 평균값 , 표준 편차 값 등 은 특징 량 의 하나 이 다 . 시계열 신호 로부터 특징 량 을 추출 함 에 의해 , 데이터 양 을 어느 정도 압축 하 는 것 이 가능 하 게 되 지만 , 이 특징 량 의 추출 의 단계 에서 는 가능 한 한 많 은 특징 량 이 추출 되 는 것 이 바람직 하 다 . 그러나 , 대부분 의 경우 , 추출 한 특징 량 중 에 는 해석 상 의미 가 없 는 것 도 다수 존재 하 고 , 그러 한 의미 가 없 는 특징 량 은 계산 시간 의 증가 를 초래 할 뿐 만 아니 라 , 해석 에 있 어서 의 노이즈 로서 해석 결과 에 악영향 을 끼칠 수 있 다 . 또한 처리 결과 의 예측 등 을 위한 모델 식 의 작성 에 있 어서 , 사용 하 는 특징 량 이 많 아 짐 에 따라서 , 모델 식 의 작성 시 에 과 학습 이 라 불리 는 범화 ( 汎化 ) 성능 이 결여 된 상태 에 빠질 가능 성 이 높 아 진다 .