시간 정보의 명시적인 반영을 통한 LTSF-Linear 모델의 예측 성능 개선

Q: 이 논문에서 정의한 시간 정보란 무엇인가?

시간 정보는 시계열 예측 문제에서 중요하게 활용될 수 있는 월, 일, 요일, 시간, 분 등의 다양한 시간 단위별 데이터를 의미한다. 본 연구에서는 이러한 시간 정보들을 원-핫 인코딩 후 임베딩 레이어를 거쳐 시점별 가중치를 생성하는 데 사용하며, 이를 통해 예측 시점에 대한 집중도를 조절한다.

Q: LTSF-Linear 모델의 예측 성능을 개선하는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, LTSF-Linear 모델에 다양한 시간 정보(월, 일, 시간 등)를 명시적으로 반영하는 것이 예측 성능 개선에 효과적이다. 구체적으로, 시간 정보로부터 특징 벡터를 학습하여 예측 시점에 집중할 가중치를 추출하고, 이를 시계열 데이터의 특징 벡터에 곱함으로써 주기성을 가지는 데이터셋에서 성능 향상을 이끌어낼 수 있다.

이슬비; 서승원; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이슬비 (서울과학기술대학교) 서승원 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 1,791 - 1,793 (3page)

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딥러닝의 발전에 따라 장기 시계열 예측을 위한 다양한 딥러닝 모델들이 제안되고 있다. 최근에는 아주 단순한 linear 모델(i.e., LTSF-Linear)로도 복잡한 Transformer 기반의 방법들과 비교하여 높은 예측 성능을 기대할 수 있다는 연구 결과가 등장하였다. 하지만 해당 연구에서는 시계열 예측 문제에서 중요할 수 있는 시간 정보를 명시적으로 활용하지 않았다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존의 LTSF-Linear 모델에 효과적으로 시간 정보를 ... 전체 초록 보기

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