비정상 확산을 이용한 확률적 시계열 예측: 변화하는 불확실성을 잡아라!

본 기사는 시간에 따라 변하는 불확실성을 가진 시계열 데이터 예측을 위한 새로운 방법인 NsDiff에 대해 소개합니다. 위치-척도 노이즈 모델(LSNM)과 불확실성을 고려한 노이즈 스케줄링 기법을 통해 기존 DDPM 모델의 한계를 극복하고, 9개의 실제 및 합성 데이터셋에서 우수한 성능을 보였습니다. GitHub를 통해 코드가 공개되어 재현성과 활용성이 높아졌습니다.

비정상 확산을 이용한 확률적 시계열 예측: 변화하는 불확실성을 잡아라!

자연 현상이나 주식 시장처럼 움직임이 복잡한 시계열 데이터는 시간에 따라 불확실성이 변하는 비정상적인 특징을 보입니다. 기존의 잡음 제거 확산 확률 모델(DDPM)은 이러한 비정상성을 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었습니다. 왜냐하면, DDPM은 덧셈 노이즈 모델(ANM)의 일정한 분산 가정에 제약을 받기 때문입니다.

Ye Weiwei, Xu Zhuopeng, Gui Ning 등 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 획기적인 연구를 발표했습니다. 그들은 위치-척도 노이즈 모델(LSNM) 을 이용하여 ANM의 고정된 불확실성 가정을 완화했습니다. 그리고 LSNM을 기반으로 비정상 확산(NsDiff) 이라는 새로운 확산 기반 확률 예측 프레임워크를 설계했습니다. NsDiff는 변화하는 불확실성 패턴을 모델링할 수 있습니다.

NsDiff는 잡음 제거 확산 기반 조건부 생성 모델과 사전 훈련된 조건부 평균 및 분산 추정기를 결합하여 적응적인 종점 분포 모델링을 가능하게 합니다. 여기서 핵심은 불확실성을 고려한 노이즈 스케줄링입니다. 이 기법은 각 단계에서 데이터의 불확실성을 정확하게 반영하고, 시간에 따라 변하는 분산을 확산 과정에 통합합니다.

연구진은 9개의 실제 및 합성 데이터셋을 사용하여 광범위한 실험을 수행했습니다. 그 결과, NsDiff는 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 입증했습니다. 더욱이, GitHub (https://github.com/wwy155/NsDiff)에서 코드를 공개하여, 연구의 재현성과 활용성을 높였습니다.

이 연구는 시계열 예측 분야에 중요한 기여를 합니다. 특히, 불확실성이 시간에 따라 변하는 복잡한 시계열 데이터를 효과적으로 다루는 새로운 접근 방식을 제시하여, 다양한 분야에서의 활용 가능성을 열었습니다. 앞으로 NsDiff는 금융 예측, 기상 예보, 의료 진단 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 하지만, 더욱 다양한 데이터셋에 대한 추가적인 실험과 성능 분석이 필요하며, 모델의 해석성을 높이는 연구도 지속적으로 진행되어야 할 것입니다.