시계열 예측을 위한 순환 신경망 활용 연구

1. 서론

시계열 데이터의 급증과 다양한 분야에서의 예측 정확도 향상 요구는 효율적이고 정확한 예측 모델 개발의 중요성을 부각한다. 특히 시간적 의존성을 지닌 시계열 데이터의 특성상, 순환 신경망 RNN은 강력한 예측 성능을 보이는 것으로 알려져 있으며, 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 연구는 다양한 RNN 모델을 비교 분석하여 시계열 예측의 정확도를 높이는 데 초점을 맞춘다. 구체적으로는 LSTM과 GRU 모델을 중심으로, 데이터 전처리 기법과 하이퍼파라미터 최적화 전략을 통해 예측 성능 향상을 위한 실험적 연구를 진행하고 그 결과를 분석한다. 나아가 실제 시계열 데이터를 활용한 실험을 통해 제시하는 방법의 유효성을 검증하고, 향후 연구 방향을 제시하여 시계열 예측 분야에 대한 기여를 목표로 한다. 이 연구는 단순히 기존 RNN 모델의 적용을 넘어, 더욱 개선된 예측 성능을 달성하기 위한 심도 있는 분석과 실험을 통해 실제 문제 해결에 적용 가능한 실질적인 결과를 도출하는 데 집중한다. 특히 다양한 데이터 전처리 기법과 하이퍼파라미터 튜닝 전략을 통해 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 힘쓸 것이며, 그 과정에…