웹진 2022년 11월호 “딥러닝 기반 시계열 예측(Time Series Forecasting) 모델 동향”

웹진 2022년 11월호 “딥러닝 기반 시계열 예측(Time Series Forecasting) 모델 동향”

2025. 7. 28. 08:42ㆍstudy

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📌 개요

주제: 금융, 기후, 의료, 교통 등 다양한 분야에서 활용되는 시계열 데이터 예측의 최근 딥러닝 모델 동향. 전통적 통계모델(ARIMA, VAR)과 대비해 RNN 계열, Neural ODE/CDE, Transformer 계열, GCN 계열 모델을 중심으로 소개. 정부조달기술진흥협회
저자: 임선규 과장 (금융결제원), 개인 의견임을 명시. 정부조달기술진흥협회

시계열 데이터 예측은 오랜 전통의 연구 분야로,
- ARIMAㆍVAR 같은 통계 기반 모델에 더해
- RNN, GRU, LSTM 등 딥러닝 기반 모델 연구가 활발히 이루어짐 정부조달기술진흥협회
논문 구조: RNN 계열(II장), ODE/CDE 기반(III장), Transformer 기반(IV장), 공간-시간 정보 활용 GCN 계열(V장), 적용 환경(VI장) 순.

RNN은 순환적 구조로 시계열 데이터를 다루지만, 장기 의존성 문제(long‑term dependency)가 존재 정부조달기술진흥협회
이를 보완한 LSTM, GRU
- LSTM: forget/input/output 게이트 구조로 장기 패턴 학습 가능
- GRU: reset/update 게이트, 파라미터 수 적고 학습 속도 빠름 정부조달기술진흥협회

기존 RNN·LSTM·GRU는 불연속 데이터 기반이며, Neural ODE와 Neural CDE는
- 연속적 hidden state dynamics를 미분 방정식 개념으로 모델링
- Neural ODE: 연속 모델링과 메모리 효율성을 동시에 확보 (역전파 시 ODE solver 사용) 정부조달기술진흥협회
- ODE‑RNN: 불규칙 시계열 처리에 적합
- Neural CDE: controlled differential equations 기반으로 irregular time series에 특화 정부조달기술진흥협회

Transformer는 자연어처리 기반 기술이나,
- Seq2Seq + Attention 구조를 통해 장기 의존성 문제 개선
- Transformer 계열은 시계열 예측에 더 최적화된 구조로 발전 중 정부조달기술진흥협회

**GCN (Graph Convolutional Network)**은 시계열이 공간 정보도 포함할 경우 효과적
- 예: 교통량 예측—도로망의 공간 구조와 시간을 함께 모델링
- CNN 개념을 그래프 구조에 확장하여 시계열 예측에 적용 정부조달기술진흥협회+3정부조달기술진흥협회+3정부조달기술진흥협회+3

모델 계열특징 요약

RNN·LSTM·GRU	순차적 예측, 장기 의존성 문제 존재 → 게이트 방식으로 보완
Neural ODE/CDE	continuous hidden state modeling, 메모리 효율성과 irregular data 처리 우수
Transformer	Attention 기반, 장기 의존성 문제 해결, NLP에서 시계열 예측으로 확장
GCN	공간+시간 정보 함께 활용, 교통 등 그래프 특성 데이터 예측에 강점

직접 코딩 실험 또는 Kaggle 등 예측 대회 데이터 사용하여,
- 실습 중심으로 LSTM, Transformer, GCN 기반 시계열 모델을 비교해 보는 것 권장합니다.
논문이나 모델별 GitHub 구현 코드 확인 후, 적용 사례 중심으로 분석해보시면 이해가 훨씬 수월하실 것입니다.

추가적으로 알고 싶은 부분이나, 예제 코드·모델 추천 요청 있으면 언제든지 말씀해 주세요.