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학술저널
저자정보
이승아 (성균관대학교) 백창룡 (성균관대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
893 - 904 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.6.893

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본 논문에서는 여러 딥러님 모형을 이용한 구간 시계열 예측을 고려하였다. 사용한 딥러닝 모형으로는 대표적인 딥러닝 시계열 모형인 LSTM, 양방향 LSTM, 어텐션 메커니즘, Dlinear, Nliear 다섯 가지 모형이 있다. 또한 구간 시계열을 표현하는 두 가지 방법, 즉 상한과 하한 및 중심과 팔길이 표현법에 대해서 소개하고 두 표현 방법의 예측력에 대해서 비교하였다. 특히 딥러닝 방법론의 성능을 크게 좌우하는 튜닝 모수는 시계열 자료의 특성을 살려 훈련/검증/시험 데이터로 분할하는 교차 검증법을 이용하여 선택하였다. 소개한 방법론들은 미국 증시의 은행주들에 대한 ETF안 Financial Select Sector SPDR Fund의 일별 최댓값 최솟값 데이터의 m-단계 표본 외 예측 오차 비교를 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 결과 전통적인 추세와 계절성 분해를 활용하는 Dlinear 및 Nlinear와 같은 선형 딥러닝 모형의 예측이 좋은 성능을 보였다.
#구간 예측 #어텐션 메커니즘 #Attention mechanism #Dlinear #interval prediction #Lstm #Nlinear

목차

요약
1.서론
2. 방법론
3. 실증 분석
4. 결론
References
Abstract

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