스페인 바르셀로나에서 개최된 2024 KDD 학회에 참석하여 시계열 관련된 다양한 연구들을 접할 수 있었습니다. 학회에서 접한 세션 중 특히 인상적이었던 발표들은 다음과 같습니다.

The 10th Mining and Learning from Time Series Workshop: From Classical Methods to LLMs(Workshop)

KDD 2024의 “The 10th Mining and Learning from Time Series Workshop”은 시계열 데이터 분석의 현재와 미래를 깊이 있게 탐구한 자리였습니다. 워크샵에서는 전통적인 시계열 분석 기법부터 LLM을 활용한 최신 접근법까지 폭넓은 주제를 다루며, 데이터의 복잡성과 불확실성을 해결하기 위한 다학문적 아이디어와 응용 가능성을 논의했습니다. 헬스케어, 기후, 도시 관리 등 다양한 분야에서 시계열 데이터가 가지는 중요성을 다시 한번 느낄 수 있었고, 앞으로 연구와 협업의 방향성을 고민해볼 수 있는 기회가 되었습니다. 다만, LLM 기반 시계열 분석의 구체적인 한계나 적용 사례에 대한 논의가 좀 더 보완된다면 더욱 실질적인 영감을 제공할 수 있었을 것 같습니다.

SensitiveHUE: Multivariate Time Series Anomaly Detection by Enhancing the Sensitivity to Normal Patterns

해당 연구는 시계열 이상 탐지에서 정상 데이터의 노이즈와 Contextual Anomaly를 효과적으로 구분하기 위한 프레임워크를 제안하였습니다. 핵심은 Statistical Feature Reconstruction(SFR)과 Heteroscedastic Uncertainty Estimation(HUE) 두 가지로 구성됩니다. SFR은 시계열 데이터의 평균과 분산 같은 통계적 특성을 제거해 Spatio-temporal dependency를 더 정확히 학습하도록 유도하며, HUE는 각 채널의 불확실성을 반영해 중요한 샘플에 더 큰 가중치를 할당하는 MTS-NLL(Multivariate Time-Series Negative Log Likelihood) 손실 함수를 제안합니다. 이 접근법은 모델이 입력값에 의존하는 Shortcut 학습을 방지하고, Hard-to-Fit 정상 패턴을 더 잘 학습하도록 설계되었습니다.

Addressing Prediction Delays in Time Series Forecasting: A Continuous GRU Approach with Derivative Regularization

해당 연구는 시계열 예측에서 **predictive delay** 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법을 제시하며, Neural ODE 기반의 **Continuous GRU(CONTIME)** 모델과 time-derivative regularization를 도입한 점이 인상적이었습니다. 기존의 MSE 기반 학습이 예측 지연 문제를 심화시킬 수 있다는 점을 지적하고, TDI와 DTW 같은 보조 평가 지표를 사용해 문제의 본질을 구체적으로 분석한 점이 돋보였습니다. 제안된 CONTIME 모델은 이산적인 GRU를 연속적인 방식으로 일반화하고, 양방향 구조를 통해 시계열 데이터의 시간적 의존성을 더 효과적으로 학습합니다. 특히, 시간-미분 정규화 손실을 추가함으로써 예측 지연을 완화하고 예측 정확도와 시간적 정합성을 동시에 개선했다는 점에서 높은 실용성을 보여줍니다. 실험 결과에서도 주식, 환율, 날씨 데이터 등 다양한 도메인에서 기존 SOTA 모델을 능가하는 성능을 입증하며, MSE뿐만 아니라 TDI와 DTW에서도 뛰어난 결과를 보여줬습니다. 시계열 예측의 평가 방식과 모델 학습 방식에 대한 새로운 시각을 제공하며, 기존 연구에서 간과되었던 시간적 정합성의 중요성을 강조한 점에서 학문적, 실무적 기여가 크다고 생각됩니다. 다만, 복잡한 시계열 데이터나 실시간 적용 시 계산 비용에 미치는 영향에 대한 논의가 보완된다면 더욱 완성도 높은 연구가 될 것으로 보였습니다.

이 외에도 시계열에서의 Foundation Models에 대한 튜토리얼 세션, 제 연구 분야와 관련된 여러 시계열 이상탐지 연구들도 접할 수 있었습니다.

국제 학회에 처음 참석하며 많은 인사이트를 얻고 자극을 받을 수 있었던 소중한 경험이었습니다. 다양한 나라에서 진행되고 있는 유사 연구들을 접하며, 국적을 넘어 연구에 대한 열정이 모두에게 공통된다는 점을 깊이 느낄 수 있었습니다. 오랄 세션, 워크숍, 포스터 세션에서 연구자들이 서로 활발히 소통하고 의견을 나누는 모습이 특히 인상적이었습니다. 이번 학회에서는 발표자가 아닌 참관자로서 참여했지만, 발표자분들의 노력과 열정이 정말 대단하다고 느껴졌습니다. 여러 발표자들의 모습을 보며, 저도 다음 학회에서는 의미 있는 연구를 통해 이 자리에서 발표하는 연구자가 되고 싶다는 목표를 갖게 되었습니다.