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저자정보
노승찬 (고려대학교) 백준걸 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2022.11
수록면
822 - 831 (10page)

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다변량 대 다변량 시계열 예측은 금융, 교통 등 많은 분야에서 중요하게 사용되기에 다방면으로 연구되고 있다. 다변량 시계열 예측에서 중요한 점은 변수 간에 존재하는 상호 관련성과 시간의 흐름에 따른 동적 패턴을 동시에 포착하여 반영하는 것이다. 하지만 기존에 제안된 다변량 시계열 예측 방법은 데이터에 존재하는 잠재적인 종속성을 한 번에 고려하기 어렵다. 본 논문에서는 다변량 대 다변량 시계열 예측을 위해 설계된 Time and Feature focus Embedding network (TFE-Net)을 제안한다. TFE-Net은 변수 간의 복잡한 관계인 상호 종속성을 포착하는 Feature Focus Embedding과 동적인 시간 종속성을 포착하는 Time Focus Embedding이 병렬적으로 구성되며, 각 임베딩(Embedding) 추출에는 서로 다른 구조를 가진 어텐션(attention) 메커니즘이 사용된다. 또한 데이터의 스케일 불일치(scale consistency) 고려와 예측의 선형성을 위해 autoregressive (AR) 모델을 추가로 사용한다. 제안 방법과 다른 모델을 비교한 결과, 정확도 측면에서 가장 좋은 성능을 보여준다.
#Multivariate to Multivariate Time Series Forecasting #Temporal Pattern Attention #Multi-Scale Unified Convolution #Deep Learning

목차

1. 서론
2. 배경 지식 및 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론
참고문헌

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