xPatch: Dual-Stream Time Series Forecasting with Exponential Seasonal-Trend Decomposition
작성일 2025.01.17조회수 48
최근 인이지에서 발표한 [세계 최고수준의 다변수 시계열 예측 기술 개발] 논문 <xPatch: Dual-Stream Time Series Forecasting with Exponential Seasonal-Trend Decomposition>이 AAAI-25에 등재되었습니다.
AAAI는 인공지능 분야의 최고 학회 중 하나로, AAAI 논문 등재는 전 세계적으로 인정받는 인공지능 연구 성과를 의미하며, 엄격한 검증을 통해 기술적 기여와 혁신성을 입증받은 결과입니다.
해당 논문은 지수 분해를 활용한 새로운 듀얼 스트림 아키텍처를 구현한 xPatch(지수 패치) 관련, 지수적 분해를 통해 시계열 데이터의 패턴을 효과적으로 학습하며, 계절성과 추세를 각각의 스트림에서 처리하여 미래 값을 예측한 내용을 담고 있습니다. 이를 통해 과거 데이터를 바탕으로 미래 값을 정교하게 예측하며, 기존 모델들이 놓치기 쉬운 데이터의 세부 패턴을 정밀하게 분석할 수 있는 혁신적인 접근 방식을 구현했습니다.
해당 논문은 현재 시계열 예측 연구의 대표적인 벤치마크 실험에서도 탁월한 성과를 기록하며 주목받고 있습니다. Papers with Code의 시계열 예측 분야에서 여러 세부 영역의 벤치마크를 주도하며, 전체 80개 벤치마크 중 49개에서 1위(61%)를 석권하였습니다. 이러한 성과는 기존의 최첨단 모델(State-of-the-Art, SOTA)을 능가하는 성능을 입증하며, 연구와 산업 양측에서 시계열 분석의 새로운 기준을 제시합니다.
이번 성과는 AI 기반 예측 솔루션의 발전 가능성을 넓히며, 인이지의 시계열 데이터 기반 공정최적화 AI 예측 솔루션 INFINITE OPTIMAL SERIES™와 같은 기술이 산업 전반에서 시계열 데이터를 활용한 효율적인 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 강화합니다. 앞으로도 인이지는 AI 기술을 통해 다양한 도메인에서 의미 있는 혁신을 선도할 것입니다.