시계열 분석

시계열 분석은 일정 기간 동안 수집된 일련의 데이터 포인트를 분석하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 시계열 데이터라고 하는 이러한 유형의 데이터는 시간순으로 정렬되어 있어 분석가와 머신러닝(ML) 모델이 시간적 패턴, 추세, 계절성 및 기타 시간 기반 구조를 식별할 수 있습니다. 이러한 패턴의 근본적인 원인을 이해하거나 예측, 즉 미래 가치를 추정하는 예측 모델링 프로세스를 수행하는 것이 주된 목표인 경우가 많습니다. 예측은 경제, 금융, 기상학 등 여러 분야의 초석입니다.

실제 AI/ML 애플리케이션

시계열 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트를 예측할 수 있는 지능형 시스템을 구축하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.

1. 금융 시장 예측: 가장 일반적인 응용 분야 중 하나는 애널리스트가 주가, 자산 수익률, 시장 변동성을 예측하는 금융 분야입니다. 모델은 뉴욕증권거래소와 같은 출처의 과거 가격 데이터를 분석하여 거래 전략에 정보를 제공할 수 있는 추세와 주기적 패턴을 파악합니다. 이러한 모델은 전통적인 통계적 방법부터 고급 딥러닝 아키텍처에 이르기까지 다양합니다.
2. 소매업의 수요 예측: 기업은 재고를 최적화하기 위해 수요 예측에 시계열 분석을 활용합니다. 소매업체는 과거 판매 데이터를 분석하여 명절 쇼핑과 같은 계절적 성수기 및 주간 추세를 예측하여 적시에 적절한 재고를 확보할 수 있습니다. 이는 리테일 솔루션에서 효과적인 AI를 구축하는 데 있어 핵심적인 요소입니다.
3. 날씨와 기후 과학: 기상학자들은 시계열 모델을 사용하여 온도, 습도, 풍속에 대한 과거 데이터를 분석하여 기상 조건을 예측합니다. 세계기상기구와 같은 조직은 공공 안전과 계획을 위해 이러한 예측에 의존합니다. 마찬가지로 기후학자들은 장기 기후 데이터를 분석하여 환경 변화를 모델링하고 이상 징후를 감지합니다.
4. 헬스케어 모니터링: 헬스케어 분야의 AI에서는 웨어러블 센서에서 심박수, 혈압과 같은 환자의 생체 신호를 모니터링하기 위해 시계열 분석이 사용됩니다. 이 데이터를 실시간으로 분석하면 심전도 신호 데이터를 분석하여 심장 질환의 발병을 예측하는 등 건강 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시계열 분석 기법

시계열 데이터를 모델링하는 데는 고전적인 통계적 접근 방식부터 복잡한 신경망에 이르기까지 다양한 방법이 사용됩니다.

• 통계 모델: 이러한 전통적인 방법은 종종 기준선으로 사용되며 간단한 데이터 집합에 효과적입니다.
  • ARIMA 모델: 자동 회귀 통합 이동 평균 모델: 과거 값에서 정보를 캡처하고 계열의 오류를 예측합니다.
  • 지수 평활화: 이 방법은 오래된 관측값에 기하급수적으로 감소하는 가중치를 부여하므로 추세나 계절성이 뚜렷하지 않은 데이터에 적합합니다.
• 머신 러닝 모델: 보다 복잡한 비선형 패턴의 경우 ML 모델을 선호합니다.
  • 순환 신경망(RNN): LSTM(Long Short-Term Memory) 과 같은 아키텍처는 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었기 때문에 시계열에 자연스럽게 적합합니다.
  • 트랜스포머 모델: 원래 자연어 처리(NLP)에서 유래한 트랜스포머의 주의 메커니즘은 시계열 데이터에서 장거리 종속성을 식별하는 데 매우 효과적입니다.

컴퓨터 비전 작업과의 차이점

시계열 분석은 시간에 따른 숫자 또는 범주형 데이터 포인트의 시퀀스에 초점을 맞추는 반면, 컴퓨터 비전(CV)은 이미지나 동영상에서 시각적 정보를 해석하는 작업을 처리합니다. 객체 감지 또는 이미지 분할과 같은 작업은 주로 Ultralytics YOLO와 같은 모델에서 수행되며, 주로 단일 프레임 내의 공간 콘텐츠를 분석하거나 프레임 간에 객체를 연관시키는 작업(객체 추적)을 수행합니다.

비디오 분석은 본질적으로 시간적 차원(프레임 시퀀스)을 포함하지만, 사용되는 기술은 기존의 시계열 방법과 다른 경우가 많습니다. 비디오 분석은 공간적 특징과 시간에 따른 변화를 모두 고려하는 시공간 모델(예: 3D CNN 또는 비전 트랜스포머)을 사용할 수 있습니다. 그러나 CV 시스템은 시계열 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 비디오 피드에서 객체를 카운팅하는 시스템은 분당 특정 지역을 통과하는 사람의 수에 대한 시계열을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이 결과를 표준 시계열 기법을 사용하여 추세 분석이나 이상 징후 탐지를 위해 분석할 수 있습니다.

도구 및 리소스

시계열 모델을 개발하고 배포하려면 다양한 도구가 필요합니다. PyTorch, TensorFlow와 같은 ML 라이브러리 외에도 Meta의 Prophet 라이브러리와 같은 전문 도구는 사용자 친화적인 예측 기능을 제공합니다. 시계열 데이터 라이브러리에 있는 것과 같은 벤치마크 또는 사용자 지정 데이터 세트에 대한 학습부터 평가 및 모델 배포에 이르기까지 이러한 모델의 수명 주기를 관리하는 데는 종종 머신 러닝 운영(MLOps ) 원칙과 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼이 포함됩니다. 학습 리소스의 경우, '예측: 원칙과 실습" 과 같은 텍스트가 포괄적인 지침을 제공하며, Kaggle과 같은 플랫폼에서는 실무 경험을 위한 시계열 경진대회를 개최합니다.