시계열 데이터 증감의 어려움과 기법들

딥러닝은 최근 여러 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 하지만 이런 뛰어난 성능은 많은 훈련 데이터가 필요합니다. 특히 의료 분야의 데이터 분류나 AIOps에서의 이상 탐지처럼 레이블이 지정된 데이터가 부족한 경우가 있습니다. 그렇기 때문에 데이터 증강라는 기법이 중요하게 다루어집니다. 데이터 증강은 원래의 데이터를 조금씩 변형해서 더 많은 학습 데이터를 만들어 내는 방법입니다.

 

데이터 증강에 대한 설명은 아래의 블로그 글을 참고하십시오.

 

데이터 증강의 정의와 목적

 

시계열 데이터 증감의 어려움

 

먼저 시계열 데이터를 다룰 때 마주치는 두 가지 주요 어려움에 대해 이야기해보겠습니다.

 

첫번째로, 우리가 일반적으로 사용하는 데이터 증강 방법들이 시계열 데이터의 특별한 특성을 제대로 활용하지 못한다는 점입니다. 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 값을 가지기 때문에 '시간 종속성'이라는 특징을 갖습니다. 우리가 흔히 다루는 이미지나 언어 데이터와는 달리, 시계열 데이터는 시간(time)과 빈도(frequency)라는 두 가지 영역으로 나눠볼 수 있습니다. 이 두 영역 각각에 맞게 데이터를 증강하는 것은 그렇지 않은 데이터에 비해 좀 더 복잡하고 어렵습니다.

 

다음으로, 두번째 어려운 점은 데이터 증강의 방법이 우리가 하려는 작업에 따라 적합할 수도, 그렇지 않을 수도 있다는 것입니다. 예를 들어, 시계열 데이터 분류를 위해 사용하는 데이터 증강 방법이 이상 탐지 작업이나 미래의 시계열 값 예측 작업에는 반드시 적합하지 않을 수 있습니다. 특히, 이상 탐지에서는 데이터의 패턴이나 불규칙성을 정확히 감지해야 합니다. 반면 미래의 시계열 값 예측에서는 과거의 패턴을 바탕으로 미래를 예측해야 합니다. 이런 작업별로 필요한 특성이 다르기 때문에, 적절한 데이터 증강 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

 

이렇게 시계열 데이터를 다룰 때는 이러한 어려움들을 인식하고, 그에 맞는 방법론을 적용하는 것이 중요합니다.

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그럼, 시계열 데이터를 증강하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 방법들을 체계적으로 정리해서 여러분께 소개드리려고 합니다. 각각의 방법마다 장점과 단점이 있습니다. 이를 통해 어떤 방법이 여러분의 연구나 프로젝트에 가장 적합한지를 판단할 수 있게 될 것입니다.

 

아래는 시계열 데이터 기법을 분류한 것입니다.

 

시계열 데이터 증감의 기법들

 

기본 접근법(Bascic Approaches):

소제목을 클릭하면 상세한 설명 블로그 글로 이동합니다.

1. 시간 영역 (Time domain): 데이터의 시간적 특성을 기반으로 증강을 수행합니다. 예를 들어, 시계열 데이터를 시간 축으로 변형하는 것이 포함됩니다. 
2. 주파수 영역 (Frequency domain): 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 증강합니다. 예를 들어, 데이터의 주파수 구성 요소를 변경하는 것이 여기에 속합니다.
3. 시간 및 주파수 영역 (Time & Frequency domain): 시간과 주파수 영역의 특성을 모두 활용하여 데이터를 증강합니다.

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고급 접근법 (Advanced Approaches):

1. 분해 방법 (Decomposition methods): 데이터를 여러 구성 요소로 분해하여 증강합니다.
2. 통계적 생성 모델 (Statistical Generative models): 통계적 방법을 사용하여 새로운 데이터를 생성합니다.
3. 학습 방법 (Learning methods): 기계학습 기법을 활용하여 증강된 데이터를 생성합니다.

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시계열 데이터 증강에는 다양한 방법들이 있고, 위에서도 말했듯이 데이터 증강의 방법이 우리가 하려는 작업에 따라 적합한 것을 선택하는 것이 중요합니다. 각각의 기법들은 각기 다른 접근 방식을 통해 시계열 데이터의 복잡성과 독특한 특성을 반영하고, 데이터의 품질과 다양성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

 

기본 접근법에는 시간 영역, 주파수 영역, 그리고 둘을 결합한 방법을 통해 데이터를 증강하는 방식이 있고, 고급 접근법에는 분해, 통계적 생성 모델, 학습 방법 등이 있습니다. 각각의 상세 페이지에서는 데이터 증강 기법에 대한 상세한 설명이 되어 있습니다. 

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"AI 예측 지식 창고"에서는 수요 예측과 가격 예측을 위한 머신러닝 및 딥러닝 기법과 데이터 소스를 모아놓았습니다. 이 블로그는 데이터 과학과 인공지능의 최전선에서 활용되는 다양한 알고리즘과 모델링 접근법을 소개하며, 특히 파이썬 Package 나 아마존 AWS 알로리즘을 활용한 수요 예측 또는 가격 예측의 실전 개발에 필요한 실용적인 지식과 가이드를 제공합니다. 방문자들은 여기에서 딥 러닝 시계열 예측 또는 머신 러닝 시계열 예측을 하기 위해 복잡한 시장 데이터를 해석하고, 예측 모델을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다. 그리고, 주식 가격 예측, 주택 가격 예측, 농산물 가격 예측, 여러 가지 수요 예측에 대한 사례를 소개하고 있습니다.