시계열 예측을 위한 LLM의 새로운 지평: 구조 유도 교차 모달 정렬(SGCMA)

Sun 등(2025)의 연구는 LLM을 활용한 시계열 예측에서 구조적 일관성을 강조하는 SGCMA 프레임워크를 제안합니다. HMM과 MEMM을 활용한 구조 정렬과 상태 확률 기반 가중 평균을 이용한 의미 정렬을 통해 시계열 데이터에 언어적 특성을 부여하고, 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했습니다.

시계열 예측의 혁신: LLM과 구조적 일관성의 만남

최근, 거대 언어 모델(LLM)을 시계열 예측에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 기존 연구들은 주로 토큰 수준 또는 계층 수준에서 특징 매핑을 통해 언어-시간 모달리티 정렬 전략을 사용했습니다. 하지만 이러한 접근 방식은 LLM의 핵심 역량, 즉 전체 시퀀스 구조를 모델링하는 능력을 간과하고 있습니다.

Sun 등(2025) 의 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 구조 유도 교차 모달 정렬(SGCMA) 프레임워크를 제안합니다. SGCMA는 시계열과 언어 데이터의 공통된 상태 전이 그래프 구조를 완전히 활용하고 정렬하여 시계열에 언어와 같은 특성을 부여하고, 모달리티 정렬 후 강력한 일반화 성능을 제공합니다.

SGCMA의 핵심 구성 요소

SGCMA는 크게 구조 정렬(Structure Alignment) 과 의미 정렬(Semantic Alignment) 두 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다.

1. 구조 정렬: 숨겨진 마르코프 모델(HMM)을 통해 텍스트 데이터에서 상태 전이 행렬을 학습하고, 얕은 트랜스포머 기반 최대 엔트로피 마르코프 모델(MEMM)이 초기 상태 전이 행렬을 받아 각 시간 패치를 상태 확률로 주석을 달아줍니다. 이를 통해 시간적 표현 시퀀스가 언어와 유사한 순차적 동역학을 계승하도록 합니다.

2. 의미 정렬: 시간 패치와 각 상태 내 상위 k개 토큰 간에 크로스 어텐션을 적용하고, 상태 확률을 기반으로 가중 평균을 사용하여 최종 시간 임베딩을 도출합니다.

놀라운 성능과 미래 전망

다양한 벤치마크에서 SGCMA는 최첨단 성능을 달성했습니다. 이는 시계열 예측에서 교차 모달리티 정렬에 대한 새로운 접근 방식을 제시하며, 향후 LLM 기반 시계열 예측 연구에 중요한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. LLM의 구조적 모델링 능력을 활용한 이러한 혁신적인 접근법은 시계열 예측의 정확도와 일반화 능력을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 보입니다. 앞으로 더욱 발전된 연구를 통해 더욱 정교하고 효율적인 시계열 예측 모델이 개발될 것으로 예상됩니다. 🙏