LG AI Research: 멀티모달 시계열 예측을 위한 적응형 정보 라우팅 기술

최근 개최된 NeurIPS 2024에서는 시계열 예측(Time Series Forecasting) 연구가 크게 주목받았습니다. 특히 LLM을 활용한 정성적 예측이나 멀티모달 예측 등 다양한 연구가 활발히 진행되었습니다.

LG AI Research의 Data Intelligence (DI) Lab은 이번 NeurIPS의 TSALM 워크숍에서 멀티모달 시계열 예측을 위한 새로운 기술인 **Adaptive Information Routing (AIR)**을 발표했습니다.

기존의 멀티모달 예측 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 사전 학습된 언어 모델(PLM)을 직접 파인튜닝하거나, 별도의 임베딩 모델을 통해 텍스트 정보를 활용하는 방식입니다. 하지만 이러한 방식들은 시계열 데이터와 텍스트 데이터가 가진 서로 다른 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있습니다.

AIR 기술은 시계열 데이터의 국소적·구조적 특성과 텍스트 데이터의 전역적·비구조적 특성을 모두 반영합니다. 텍스트 데이터를 시계열 모델의 **컨트롤러(Controller)**로 활용하여, 두 데이터 유형의 차이를 고려하면서도 예측 정확도를 효과적으로 높이는 것이 핵심입니다.