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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.8
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 892 - 904 (13page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.8.892
이용수
초록· 키워드
시계열 예측 연구 분야는 시계열 내의 주기성을 통해 미래의 시점을 예측하는 연구이다. 산업 환경에서는 미래의 연속적인 시점 예측을 통한 의사 결정이 중요하기 때문에 시계열의 연속 예측이 필요하다. 하지만 연속 예측은 이전 시차의 예측 값에 종속적이어서 불안정성이 높기 때문에 전통적인 시계열 예측은 한 시점에 대한 통계적 예측을 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 다변량 시계열에 대해 연속적인 시점을 예측하는 인코더-디코더 기반의 ‘DTSNet’을 제안한다. DTSNet은 안정적인 예측을 위해 위치 인코딩을 적용한 표현형을 사용하고, 새로운 디노이징 훈련법을 제안한다. 또한, 장기 의존성을 해결하고 복잡한 주기성을 모델링하기 위해 이중 주의 기제 기법을 제안하고, 변수 별 특화 모델링을 위해 멀티 헤드 신경망을 사용한다. 본 모형의 성능 향상을 검증하기 위해 베이스라인 모형들과 비교 분석하고, 구성 요소 및 디노이징 강도 실험 등의 비교 실험을 통해 제안하는 방법론을 입증한다.
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#연속 예측
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#multi-step ahead prediction
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#multiple seasonality
#attention mechanism
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 선행 연구
- 3. 문제 정의
- 4. 제안 방법론
- 5. 실험
- 6. 결과 및 토의
- 7. 결론
- References
참고문헌
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