• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.479-482
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• 2021

시계열 형태의 데이터는 다양한 분야에서 수집되고 응용되기 때문에 정확한 시계열 예측은 많은 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있는 중요한 분석 방법으로 고려된다. 그중 다층 수평 예측은 사용자에게 전반적인 시계열 데이터 경향성을 제공할 수 있다. 하지만 다양한 정보를 포함하는 시계열 데이터는 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 고려한 방법을 통해서만 정확한 예측을 할 수 있다. 하지만 지금까지 많은 시계열 분석 모델들이 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 이러한 한계를 보완하고자 우리는 Temporal Fusion Transformer 모델을 사용하여 실생활과 밀접한 관련이 있는 데이터에 적용하여 이질성을 고려한 향상된 예측을 수행하였다. 실제, 주식 데이터와 미세 먼지 데이터와 같은 실생활 시계열 데이터에 적용하였고 실험 결과 기존 모델보다 Mean Squared Error(MSE)가 0.3487 낮은 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.81-86
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• 2022

시계열 데이터는 주식, IoT, 공장 자동화와 같은 다양한 실생활에서 수집되고 활용되고 있으며, 정확한 시계열 예측은 해당 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있어서 전통적으로 중요한 연구 주제이다. 전반적인 시계열 데이터의 향상된 특징을 추출할 수 있는 대표적인 시계열 데이터 분석 방법인 다층 수평 예측은 최근 부가적 정보를 포함하는 시계열 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 분석에 활용하여 향상된 시계열 예측한다. 하지만 대부분의 심층 학습 기반 시계열 분석 모델들은 시계열 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 따라서 우리는 잘 알려진 temporal fusion transformers 방법을 사용하여 실생활과 밀접한 실제 데이터를 이질성을 고려한 다층 수평 예측에 적용하였다. 결과적으로 주식, 미세먼지, 전기 소비량과 같은 실생활 시계열 데이터에 적용한 방법이 기존 예측 모델보다 향상된 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-104
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• 1998

본 논문은 효과적인 시계열 예측을 위한 새로운 퍼지 학습방법을 제안한다. 기존의 학습방법에서는 입력 데이터를 F(y(t),y(t-1),y(t-2)..)의 형태로 주어 예측을 수행했으나 본 논문에서 제안한 방법에서는 입력 데이터를 F(y(t)-y(t-1),y(t-1)-y(t-2)..)로 설정한다. 이것은 각 입력값의 차이를 새로운 입력으로 사용함으로써 유사한 시계열 분포를 좀더 능동적인 퍼지 규칙으로 만들기 때문에 Non-stationary한 데이터뿐만 아니라 기존의 시계열 데이터 예측방법 보다 나은 결과를 나타낸다. 알고리즘의 수행능력을 살펴보기 위해 Mackey-Glass time series와 Lorenz data를 사용하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.161-167
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• 2015

시계열 데이터를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이다. 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문은 특정 시계열 데이터의 정확한 예측을 위하여 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 미분으로써, 시계열 변화 패턴의 찾았다. 또한 미분 데이터의 반영 비율에 따라 특이성을 갖는 시계열데이터를 일반화하기 위하여 확률변수를 적용하였다. 순환변동과 계절변동을 소거하고, 불규칙 변동만을 추출하여 경향의 추세를 더한 예측값을 계산하게 된다. 이렇게 예측된 값은 이동평균과 단순이동평균에 의하여 가장 좋은 결과값을 갖는 알고리즘과 비교를 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.25-33
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• 2009

최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.342-344
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• 1999

신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.311-313
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• 2000

본 논문에서는 시간이 흐름에 따라 관측되는 시계열 데이터에 대한 예측을 위한 순차적 베이지안 진화 연산기법을 제안한다. 이 방법에서는 이전 세대의 모델을 바탕으로 예측을 수행하고 새로운 데이터가 주어지면 현재의 예측 모델을 평가하여 더 좋은 모델을 생성하도록 한다. 제안된 방법을 시계열 데이터에 적용한 결과 기조의 방법보다 데이터에 적합한 모델을 학습하고 성공적인 예측을 수행함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1199-1202
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• 2013

최근 증권, 센서, 기후, 의료 분야 등에서 수많은 시계열 데이터들이 쏟아져 나오고 있고, 이러한 시계열 빅 데이터를 통해 의미를 찾아내고자 하는 시계열 해석 및 분석, 예측 작업의 수요가 증가하고 있다. 시계열 해석 및 분석, 예측 작업을 하기 위해서 사용 될 수 있는 기초 작업은 유사한 시계열 시퀀스를 찾아내는 유사 시퀀스 매칭과 이러한 매칭을 통해 특정 시계열 데이터의 하나의 특징이 되는 빈발 시퀀스 추출 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 시계열 빅 데이터에서 유사 시퀀스 매칭을 이용한 빈발 시퀀스 추출 문제를 효율적으로 해결하는 빈발 시퀀스 추출기(Frequent Sequence Extractor)를 개발 및 구현하였다. 또한 분산처리 플랫폼인 하둡을 이용한 데이터 파싱을 사용하여, 각 분야별 시계열 데이터를 분석하는 전문가에게 효율적인 분산처리 효과를 제공한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.685-694
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• 2009

본 연구는 전국 초 중 고등학교 학생수 데이터를 계절성과 추세성을 가지는 시계열 데이터로 전환하는데 있다. 시계열 데이터로의 전환방법은 학년의 진급에 따라서, 초등1학년에서 고3학년까지 12년 한 주기로 하는 모형 A의 시계열 데이터 전환과, 각 학년을 한 주기로 하는 모형 B의 시계열 데이터 전환방법을 사용하였다. 전환된 시계열 데이터, 모형 A와 모형 B를 가지고, 홀트-윈터스의 가법모형을 이용하여 학생수를 예측하였다. 2019년까지의 전국 초.중.고등학교의 학생수를 예측하고, 교육과학기술부의 교육인적자원 통계서비스의 2007년에 예측한 2019년까지의 학생수 예측과 비교분석 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-28
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• 2009

시계열의 예측에 대한 문제는 오랫동안 많은 연구자들의 연구의 대상이었으며 예측을 위한 많은 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)과 우도(likelihood)를 사용한 유사도 검색을 통하여 향후 시계열 데이터의 운행 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 기록된 시계열 데이터에서 질의 시퀸스(sequence)와 유사한 부분을 검색하고 유사 부분의 서브 시퀸스를 사용하여 시계열을 예측하는 방법이다. 먼저 주어진 질의 시퀸스에 대한 은닉 마코프 모델을 작성한다. 그리고 시계열 데이터에서 순차적으로 일정 길이의 서브 시퀸스를 추출하고 추출된 서브 시퀸스와 작성된 은닉 마코프 모델과의 우도를 계산한다. 시계열 데이터로부터 추출된 서브 시퀸스 중에서 우도가 가장 높은 시퀸스를 유사 시퀸스로 결정하고 결정된 부분 이후의 값을 추출하여 질의 시퀸스 이후의 예측 값을 추정한다. 실험 결과 예측 값과 실제 값이 상당한 유사성을 나타내었다. 제안된 방법의 유효성은 코스피(KOSPI) 종합주가지수를 대상으로 실험하여 검증한다.