적대적 훈련 기반의 시계열 데이터 증강 기법

신광훈, 김도국

http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.8.671

최근 시계열 데이터는 사물인터넷(IoT)의 발전으로 인해 다양한 산업에서 생성되고 있으며 이에 따라 각 산업에서의 시계열 예측 수요가 늘어나고 있다. 대량의 시계열 데이터가 확보됨에 따라 시계열 예측을 위한 전통적인 통계적 방법들 뿐 아니라 딥러닝에 기반한 시계열 예측 연구가 활발해졌으며 딥러닝에 필수적인 데이터 증강 기법들 필요성 또한 대두되고 있다. 본 논문에서는 적대적 훈련을 기반으로 한 새로운 시계열 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 적대적 훈련과는 다르게 적대적 훈련 반복 횟수에 대한 하이퍼파라미터 값을 고정하였으며 섭동의 세기를 블록 단위로 클리핑하여 학습에 활용하였다. 실험 결과 다양한 데이터셋에 대한 제안 기법의 일관된 성능 향상 효과를 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 기존 적대적 훈련과는 다르게 본 논문에서 제안하는 블록 단위 클리핑 및 하이퍼파라미터 값 고정의 필요성 또한 비교 실험을 통하여 검증하였다.