[최현영 기자] 부산대학교(총장 차정인)는 산업공학과 배혜림 교수 연구팀이 AI(인공지능) 기술 분야 세계 최고 학술지인 『국제전기전자공학회 패턴분석 및 머신지능(IEEE TPAMI, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)』에 최대 2배 성능의 ‘시계열 데이터 예측 딥러닝 기술’에 관한 연구논문을 게재했다고 16일 밝혔다.
「시계열 데이터 예측」이란, 과거에 관찰된 데이터를 기반으로 미래의 데이터를 추정하는 기법이고 일정 시간 간격으로 수집되거나 관찰돼 시간에 따른 패턴, 트렌드 및 주기성을 살펴볼 수 있으며, 일일 온도 측정값, 주간 주식 가격, 월간 판매량 등이 시계열 데이터에 속한다.
이 연구팀은 시계열 데이터 예측을 위한 새로운 신경망 구조인 Correlation Recurrent Unit(CRU)을 제안했다. 이 새로운 신경망 구조는 기존의 LSTM(Long Short-Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 시계열 데이터를 다루는 딥러닝 모델 대비 매우 효과적인 성능을 보이며, 다양한 시계열 패턴을 분석하고 구성요소 간의 상관관계와 자기상관관계를 학습할 수 있는 기능을 갖추고 있다.
배혜림 교수는 “글로벌 공급망 최적화를 추구하는 SCSC연구센터는 안전과 환경을 시계열과 공간의 두 축으로 바라보고 인공지능 기술을 개발 중이고, 이번에 개발된 CRU는 시계열 데이터의 특성 및 구성요소 간의 상관관계를 충분히 이용해 학습하는 독보적인 인공신경망으로, 기존 시계열 예측을 한 단계 도약시킬 수 있는 인공지능 원천기술을 확보했다는 점에서 의의가 크다”고 밝혔다.
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