Feature Extraction of CNN-GRU based Multivariate Time Series Data for Regional Clustering

지역 군집화를 위한 CNN-GRU 기반 다변량 시계열 데이터의 특성 추출

시계열 데이터에 대한 군집화 관련 연구는 주로 통계 분석을 통해 이뤄지기 때문에 데이터가 갖는 특성을 완전히 반영하는 데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다변량 데이터에서의 군집화를 위하여 변수별로 시간에 따른 변화와 특징을 추출하기 위한 CNN-GRU(Convolutional Neural Network - Gated Recurrent Unit) 기반의 신경망 모델을 제안한다. CNN을 활용하여 변수별로 갖는 특성을 파악하고자 하였으며, GRU을 통해 전체 시간에 따른 소비 추세를 도출하고자 하였다. 지역별로 업종에 따라 사용된 2년 치의 실제 카드 데이터를 활용하였으며, 유사한 소비 추세를 보이는 지역을 군집화하는데 이를 적용하였다. 결과적으로, 다변량 시계열 데이터를 통해 전체적인 흐름을 반영하여 패턴화했다는 점에서 의의를 갖는다.