LG AI Research 334

LG AI Research는 그리스 로도스에서 개최된 ICASSP 2023에 참가하여 시계열 예측을 위한 MAMA(Multi-resolution sequence Aggregation and Model-Agnostic) 프레임워크를 선보였다.

기존의 다중 해상도(Multi-resolution) 접근 방식은 제한된 해상도 정보만을 활용하거나, 정보를 병합하는 과정에서 시계열 데이터의 핵심인 순차적 특성을 놓치는 한계가 있었다. MAMA 프레임워크는 이를 극복하기 위해 다음과 같은 핵심 모듈을 제안한다.

• Multi-resolution input generation: 초해상도(Super-resolution) 업샘플러를 통해 고해상도 신호를 생성하여 미세한 디테일까지 활용한다.
• Model-agnostic forecasting: 기존의 시계열 예측(TSF) 알고리즘을 그대로 사용하면서도 다중 해상도 정보를 추가해 성능을 높일 수 있다.
• Sequential aggregation: 추출된 다중 해상도 정보를 결합할 때 시계열의 순차적 특성을 보존한다.
• Multi-resolution attention fusion: 크로스 어텐션(Cross-attention)을 통해 각 해상도 신호의 주요 시간적 역학을 포착하고 결합한다.