시계열 데이터 예측: 미래를 알고 싶은 욕망
Time Series Forecasting (시계열 예측)
Time Series Forecasting(시계열 예측)은 과거 시간에 따른 데이터 포인트들의 열(시계열)을 분석하여 미래 값을 예측하는 분석 기술입니다. 시계열 예측에 대해 이야기하기 전에 우선 “시계열 데이터”에 대해 먼저 알아봅시다.
시계열 데이터(Time Series Data)는 일련의 시간 순서에 따라 기록된 데이터를 나타냅니다. 이러한 데이터는 일정한 시간 간격 또는 시간 간격이 불규칙한 경우에도 발생할 수 있고, 다양한 도메인에서 나타날 수 있습니다.
일반적으로 시계열 데이터는 각 데이터 포인트가 발생한 순서대로 정렬되어 있으므로 과거에서 현재로, 현재에서 미래로 이동하는 방향으로 데이터가 흘러갑니다. 이 때 데이터 포인트 간의 시간 간격은 고정되어 있을 수도 있고 불규칙할 수도 있습니다.
주기적인 패턴, 트렌드(추세), 계절성 등이 나타날 수 있으며, 불규칙한 노이즈나 변동성도 포함될 수 있습니다. 이렇게 얘기하니까 굉장히 어려워 보이지만 시계열 데이터는 우리 주변에서 굉장히 자주 볼 수 있습니다. 주가 데이터, 기온, 웹 트래픽, 제품 판매량, 환율 등이 모두 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터이기에 시계열 데이터입니다.
이러한 시계열 데이터는 경제학, 기상학, 금융, 생산 공정, 인터넷 트래픽 분석, 의료, 에너지 등 다양한 분야에서 등장하며, 시계열 분석과 예측을 통해 과거 동향을 이해하고 미래 값을 예측하여 의사 결정을 지원하는 데 활용됩니다.
이제 시계열 데이터에 대해 알아봤으니, 다시 시계열 예측 기술에 대한 이야기를 해봅시다.
시계열 예측은 이러한 데이터의 패턴과 동향을 분석하여 미래 값을 예측하거나 추정하는 데 사용되는데, 주로 다음과 같은 단계로 구성됩니다.
- 데이터 수집 및 전처리 : 시계열 데이터를 수집하고, 필요한 경우 누락된 데이터나 이상치를 처리하고 정규화하여 데이터를 준비합니다.
- 시각화와 탐색적 데이터 분석 (EDA) : 데이터를 그래프나 통계적 분석을 통해 시각화하고, 패턴이나 트렌드, 계절성 등을 탐색합니다. 이 단계에서 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요합니다.
- 모델 선택 : 예측에 사용할 모델을 선택합니다. 주요한 시계열 예측 모델로는 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average), SARIMA(Seasonal ARIMA), Prophet, LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit) 등이 있습니다. 모델은 데이터의 특성과 예측 목표에 따라 선택됩니다.
- 학습 : 선택한 모델에 데이터를 입력하고, 모델을 학습시킵니다. 모델은 과거 데이터의 패턴을 학습하여 미래 값을 예측하게 됩니다.
- 평가 : 학습된 모델을 시험 데이터에 적용하여 예측 결과를 평가합니다. 일반적인 평가 지표로는 평균 제곱근 오차(RMSE, Root Mean Squared Error), 평균 절대 오차(MAE, Mean Absolute Error), R-squared 등이 있습니다.
- 예측 : 학습된 모델을 사용하여 미래 값을 예측합니다. 이 때, 예측 구간과 신뢰 구간을 고려하여 결과를 해석하는 것이 중요합니다.
데이터의 복잡성과 불규칙성 등의 특성에 따라 시계열 예측을 위해 전통적인 머신러닝 방법을 사용하거나 LSTM 계열 모델이나 트랜스포머 같은 딥러닝 방법을 사용할 수도 있습니다.
이러한 시계열 예측 기술은 미래 값을 예측하는 것뿐만 아니라 불확실성과 예측 오차를 고려하여 비즈니스 의사 결정을 내리는 데에도 중요한 역할을 합니다. 금융권에서는 주가 예측이나 이상 금융 거래를 탐지할 수 있고, 제조업에서는 제품 판매량 예측을, IT 업계에서는 웹 트래픽 예측을, 의료 기관에서는 환자 건강 모니터링 등에 활용되고 있습니다.
증권사 종목 추천
주식 데이터는 대표적인 시계열 데이터로 이미 많은 증권사에서 AI 기술을 활용한 투자 추천 시스템을 도입하고 있습니다. 삼성증권, 키움증권, 미래에셋증권, NH투자증권 등의 증권사는 자사 MTS를 통해 AI 기반 로보어드바이저 서비스를 제공 중입니다. 로보어드바이저는 로봇(Robot)과 자산관리사(Advisor)의 합성어로 종목 추천부터 투자 일임까지 다양한 서비스를 제공합니다.
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이상 금융 거래 탐지
이상 금융 거래 탐지 시스템은 전자금융거래에서 사기나 부정 대출 등 의심스러운 거래를 실시간으로 탐지해 이를 차단하는 시스템입니다. 이러한 기술은 금융 기관들이 고객의 자산을 보호하고 금융 시스템의 안정성을 유지하기 위해 중요한 역할을 합니다.
비정상적인 금융 거래의 경우 시간에 따른 급작스러운 데이터 변화가 발생할 수 있기 때문에 이를 활용하여 이상 거래를 탐지합니다.
의료
의료 분야에서는 환자의 시간에 따른 생체 신호를 통해 심점지 가능성을 예측하거나 각종 질병 발생 가능성을 예측하는 데 활용되고 있습니다.
기타
이외에도 시계열 데이터 분석 및 예측 기술은 정말 다양한 곳에서 활용되고 있습니다. 제품 소매업 수요를 예측하거나 상품 가격을 예측하거나 현금 유동성을 예측할 수도 있습니다. 제조업에서는 품질 관리 및 측정 항목 모니터링에도 활용되며, 광고나 특정 마케팅이 비즈니스에 효과적이었는지를 판별하기 위해 시계열 분석이 사용되기도 합니다.
시간이 존재하는 한 시계열 데이터는 어떤 분야에서나 존재하며, 인류 역사상 과거를 분석하거나 미래를 예측하고 싶은 욕망은 언제나 있어 왔습니다. 또한 데이터는 점점 증가하고 다양한 분야에서 활용되고 있어, 시계열 데이터 예측 기술의 수요는 계속해서 증가할 것으로 전망됩니다.
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이야기와 글쓰기를 좋아하는 컴퓨터비전 엔지니어 콤파스입니다. |
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