Time Series Data Imbalance Resolution Techniques for Early Prediction

시계열 예측은 관측된 시계열 데이터를 분석하여 미래의 값을 예측하는 중요한 문제다. 그러나, 데이터가 불균형할 경우, 모델의 성능이 저하되고 예측 결과에 편향이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 최근 다양한 딥러닝 기법과 데이터 증강 방법들이 연구되고 있지만, 많은 연구들이 불균형 문제와 시계열 특성을 동시에 고려하지 못하여 근본적인 문제를 해결하지 못하고 있다. 본 연구에서는 시간적 패턴을 활용하여 샘플을 생성하는 조기 예측을 위한 방법을 제안한다. 제안된 기법은 긍정 및 부정 클래스를 효과적으로 구분할 수 있는 시점을 선정하여, 더 먼 시차에 대한 예측도 가능하게 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 기존의 방법들보다 우수한 성능을 보였으며, 더 멀리 있는 시차에 대한 조기 예측의 가능성을 입증하였다.