Clustering이라는 일관된 컨셉의 모듈 두 개를 사용하여 다변량 시계열의 temporal feature와 channel-dependent한 특성을 잡아내고자 하는 아이디어가 좋아 보였습니다. 아이디어의 직관성과는 반대로, 모델의 구현 자체는 테크니컬한 기법들을 다양하게 사용한 점에서 연구의 완성도가 높다고 느껴졌습니다. TCM의 noisy gating 및 top-k selecting을 엄밀한 의미에서 clustering이라 칭하는 것이 올바른 용법인 지에 대한 의문을 차치한다면, 본래의 컨셉에 충실하게 채널 간 heterogeneous한 관계를 잡아내는 soft clustering의 의의를 성능으로 일부 입증해 낸 점에서 설득력을 갖고 있는 듯합니다. 다만 결과 부분의 masked attention matrix를 보았을 때 숫자 상으로는 soft clustering과 heterogeneous pattern의 영향이 크지 않은 듯 보이기도 하기에, 이것이 역할이 성능에 있어 중요하게 작용했는지는 의문이 있어 해당 경향성이 보다 뚜렷한 데이터를 사용했을 때는 어떨지 궁금했습니다. 또한 마할라노비스 거리에서 공분산 역할의 행렬을 trainable하게 설정할 수 있다는 것도 처음 알게 되어 인상깊었습니다. 좋은 연구 소개해주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 시간 차원과 채널 차원의 이중 클러스터링 접근법을 제안한 'DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting’ 논문에 대하여 발표해 주셨습니다. 기존의 단순한 시간적 특성 학습 방식보다 더욱 정교한 Temporal Clustering Module은 시계열 데이터의 이질적인 패턴을 고려하여 클러스터링을 수행하고, 이를 기반으로 패턴을 추출하는 방식입니다. 또한, Channel Clustering Module에서 채널 간 상관관계를 유연하게 모델링하기 위해 Soft Clustering 전략을 도입하였습니다. 이 전략을 통해 불필요한 채널 정보를 억제하고, 중요한 채널 관계를 학습하여 모델의 강건성을 높이는 점이 인상적이었습니다. 특히, 마할라노비스 거리와 푸리에 변환을 활용하여 채널 간 관계를 측정하고, 확률 행렬을 생성하는 과정이 흥미로웠습니다. 이러한 특성으로 채널 간 상관관계가 큰 데이터셋에서 강한 성능을 발휘할 수 있었던 것이라고 생각합니다. 다만, 클러스터링 과정에서 Extractor 개수나 Top-k 값 등 여러 하이퍼파라미터가 성능에 큰 영향을 미칠 가능성이 있어 최적화 과정이 필요할 것으로 보입니다. 시간과 채널 차원의 상관관계를 동시에 고려하는 접근 방식이 다변량 시계열 예측에서 유의미한 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여준 흥미로운 연구였습니다. 흥미로운 주제로 좋은 발표해 주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 "DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting" 논문을 통해 시간 차원과 채널 차원의 이중 클러스터링을 활용한 새로운 시계열 예측 모델을 살펴봤습니다. DUET은 Temporal Clustering Module(TCM)과 Channel Clustering Module(CCM)을 통해 시간적 패턴과 동적인 채널 간 관계를 효과적으로 학습하며, 이를 기반으로 Fusion Module(FM)에서 masked attention을 활용해 최적의 예측 성능을 도출하는 방식으로 설계됐습니다. 특히, 채널 간 soft clustering을 적용하여 불필요한 채널 정보를 억제하고 중요한 관계를 학습하는 점, 그리고 마할라노비스 거리 및 푸리에 변환을 활용하여 채널 간 관계를 측정하는 과정이 인상적이었습니다. 다만, 클러스터링 과정에서 Extractor 개수, Top-k 값 등의 하이퍼파라미터 최적화가 성능에 큰 영향을 미칠 가능성이 있으며, masked attention matrix 분석 결과, soft clustering과 heterogeneous pattern의 영향이 수치적으로 뚜렷하지 않게 나타난 점은 추가 검토가 필요해 보였습니다. 그럼에도 불구하고, 시간과 채널 차원의 상관관계를 통합적으로 고려하는 접근이 다변량 시계열 예측에서 유의미한 성능 향상을 가져올 가능성이 크다는 점에서 흥미로운 연구라고 생각되며, 앞으로의 확장 가능성 또한 기대됩니다. 좋은 발표 준비해 주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 "DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting" 논문이 소개되었습니다. 이 연구는 다변량 시계열 예측의 정확도를 높이기 위해 이중 클러스터링 기법을 도입한 DUET 프레임워크를 제안했습니다. 기존 방법들이 시계열 데이터의 복잡한 패턴과 변수 간 상관관계를 효과적으로 반영하지 못하는 한계를 보이는 반면, DUET은 시간 패턴과 채널 간 관계를 동시에 고려하는 방식을 적용한 점이 인상적이었습니다.

DUET은 시계열 데이터를 세분화하여 시간 패턴의 다양성을 반영하는 시간 클러스터링 모듈과, 채널 간의 관계를 효과적으로 모델링하는 채널 클러스터링 모듈로 구성됩니다. 이를 통해, 다양한 시간적 특징을 가진 데이터를 보다 정밀하게 분석하고, 채널 간의 복잡한 관계를 효과적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 데이터의 노이즈를 완화하고 학습 안정성을 높이는 기법도 적용하여 실용성을 강화했습니다. 이 논문은 금융, 에너지 관리, 날씨 예측, 교통 최적화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 다변량 시계열 예측 모델을 제안했으며, 이중 클러스터링 기법을 통해 복잡한 시계열 데이터를 보다 효과적으로 다룰 수 있음을 보여주었습니다. 좋은 발표 감사합니다!

이번 세미나는 기존 다변량 시계열 데이터가 가지는 흐름에 따라 데이터의 변하는 현상과 여러 개의 채널 간 복잡한 관계들을 모델링하기 어려웠던 문제점들을 해결하기 위한 새로운 프레임워크 DUET을 제안한 “DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting”이라는 논문에 대한 발표를 중심으로 진행되었습니다. 이를 위해 DUET은 정상/비정상 데이터에서 시간적 분포 변화로 인해 발생하는 시계열 패턴을 모델링하는 Temporal Clustering Module(TCM), 채널 간 관계를 모델링하는 Channel Clustering Module (CCM), 마지막으로 Masked Attention을 기반으로 TCM과 CCM의 Output을 효과적으로 결합하는 Fusion Module(FM)로 구성됩니다. 본 논문에 대한 발표를 들으며 기존 다변량 시계열 데이터가 가지는 문제점들이 잘 정의가 되어있고, 각 문제점들을 개선시킬 수 있는 각 모듈을 설계하고 이를 효과적으로 결합하는 간단하지만 직관적인 모델 구조를 가지고 있는 점이 좋은 연구라는 생각이 들게 하였습니다. 좋은 발표 해주셔서 감사합니다.

금일 세미나는 다변량 시계열 데이터에 대해 각 변수 및 시간 흐름에 유연하게 대처할 수 있도록 soft clustering 기반 모델링을 제안한 “DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting”을 중심으로 진행되었습니다. 본 논문에서 언급하는 soft clustering 기반 모델링은 결국 실제 연관된 데이터만 이용하여 예측에 활용하는 것을 의미합니다. 이를 위해서는 매 입력마다 변수 및 시점 별 연관성을 모델링하고, 이를 반영한 예측 태스크 수행이 필요하게 됩니다. 이에 대해 해당 논문은 MoE 기반의 clustering 반영 방식과 fourier domain의 clustering 반영 방식을 제안하고 있습니다. 해당 논문의 모델 구조 및 문제 정의가 명확하였으며 실험 결과에 의해서도 개선된 성능을 확인할 수 있었습니다. 다만 실제로 이러한 구조로 인한 성능 개선인지, 파라미터의 증가에 따른 성능 개선인지가 모호하며 매우 많은 하이퍼파라미터가 도입되었다는 한계점을 가지고 있었습니다. 지속적으로 시계열 도메인에서는 이와 같이 시간에 따라 변화하는 domain shift 및 상관관계가 높은 변수 간 관계를 반영하려는 노력이 이어지고 있는 것 같습니다. 좋은 발표 감사합니다.

이번 세미나에서는 시계열 예측에서 시간 패턴의 다양성과 채널 간 관계의 복잡성을 동시에 고려한 방법론을 제시한 논문인 DUET을 중심으로 진행되었습니다. DUET은 Temporal Clustering Module(TCM)과 Channel Clustering Module(CCM)을 각각 도입하여 시간적 분포 변화와 다변량 채널 간 관계를 효과적으로 학습하며, 이를 Fusion Module을 통해 결합하여 예측 성능을 높입니다. 특히 TCM은 VAE 기반의 분포 추정을 통해 이질적인 시간 패턴을 반영하고, CCM은 푸리에 변환 기반의 distance metric과 Gumbel-Softmax를 활용하여 의미 있는 채널 클러스터를 형성하는 것이 특징입니다. 25개의 실제 시계열 데이터셋 실험에서 DUET은 기존 SOTA 대비 MSE 및 MAE 성능이 향상되었으며, 특히 채널 간 상호작용이 큰 대형 데이터셋에서 높은 예측 정확도를 보였습니다.

이번 세미나에서는 “DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting” 논문을 소개해주셨습니다. 본 연구는 다변량 시계열 데이터의 Temporal 특성과 Channel-dependent한 특성을 동시에 고려하기 위해 두 가지 형태의 soft clustering 모듈을 제안한 논문이었습니다. 특히 논문에서 제시한 Fourier domain 기반 clustering과 Mixture of Experts(MoE) 방식을 활용한 Temporal Clustering Module(TCM)을 결합한 구조는 직관적이면서도 매우 기술적으로 구현되어 연구의 완성도가 높다고 느껴졌습니다. 다만, 결과로 제시된 masked attention matrix를 보면 실제 soft clustering의 영향력이 수치적으로 크게 드러나지 않아, 제안한 방법론 자체의 효과인지 아니면 단순한 파라미터 증가에 의한 성능 개선인지에 대해서는 추가적인 검증이 필요하다고 생각됩니다. 또한 Mahalanobis distance의 covariance 행렬을 학습 가능하게 설정한 아이디어가 매우 인상적이었으며, 향후 연관성이 더욱 명확한 데이터를 사용해 해당 방법론의 효과를 보다 명확히 확인하면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 좋은 발표 감사합니다.

이번 세미나에서 소개된 “DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting” 논문은 다변량 시계열 데이터의 시간적 패턴과 채널 간 상호작용을 동시에 고려하는 참신한 접근법을 제시하여 인상 깊었습니다. Temporal Clustering Module과 Channel Clustering Module을 통해 각각 시간의 분포 변화와 채널 간 관계를 세밀하게 모델링하고, Fourier 변환 및 Mahalanobis 거리 기반 기법을 도입해 채널 상관관계를 효과적으로 측정한 점이 특히 주목할 만합니다. 다만, masked attention matrix에서 soft clustering의 기여도가 다소 미미하게 나타난 점은 추가 실험을 통해 그 역할이 명확히 검증되면 더욱 설득력을 얻을 것으로 보입니다. 전반적으로 다양한 기술적 기법의 융합과 하이퍼파라미터 최적화의 중요성이 돋보였으며, 향후 보다 뚜렷한 데이터셋에서의 성능 검증이 기대되는 유익한 연구였습니다. 좋은 발표 감사합니다.

금일 세미나는 "DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting"논문을 바탕으로 진행되었습니다. 제안 연구에서는 시계열 데이터의 Non-stationary 특성으로 인하여 발생하는 heterogeneous temporal pattern과, 다중 채널을 고려하면서 발생하는 문제점들을 고려하고자 다양한 방법을 제안하고 있습니다. 먼저 Temporal clustering module을 통하여 하나의 입력 시계열에서 발생할 수 있는 다양한 분포들을 모델링하여 패턴을 추출한 후, 해당 입력에 적합한 분포에 대해서만 모델링을 진행함으로써 분포 변화에 강건할 수 있는 특징 추출을 진행하고 있습니다. 또한 Channel clustering module을 통하여 Frequency 차원에서 각 차원에 대하여 마할라노비스거리를 통하여 채널 간 거리를 측정함으로써 채널 간 관계 행렬을 구하게 됩니다. 마지막으로 Fusion Module에서 시간 차원에서 추출한 시간적 특성(Temporal feature)과 채널 차원에서 생성한 채널 마스크 행렬을 통해 두 가지 정보를 더욱 효과적으로 합치기 위해 masked attention 메커니즘을 활용하여, 최종적으로 각 시계열 특징에 더불어 예측에 서로 가장 적합한 채널만을 바탕으로 모델링을 진행하는 방법을 사용하고 있습니다. 다양한 모듈들이 존재하며 사전지식이 많이 필요한 세미나였지만 상세하게 설명해주셔서 이해가 수월했습니다. 좋은 발표 정말 감사드립니다.

이번 세미나에서는 "DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting" 라는 논문에 대한 소개를 중심으로 진행되었습니다. 해당 연구에서는 시간적 특성과 채널 간 상관관계를 동시에 효과적으로 모델링하기 위해 시간 클러스터링(Temporal Clustering Module, TCM)과 채널 클러스터링(Channel Clustering Module, CCM)을 결합한 이중 클러스터링 접근법을 제안하였습니다. 흥미로웠던 부분은 채널 간의 관계를 hard clustering이 아닌 soft clustering으로 유연하게 모델링하고, 이를 바탕으로 채널 마스크 행렬을 생성하여 중요한 채널 정보를 선별적으로 반영한 접근이 흥미로웠습니다. 다만, 아쉬웠던 부분은 실제 적용 시 Extractor 개수나 클러스터 개수, Top-k 선택 등에 따라 예측 성능이 민감하게 변할 수 있는 점에서 추가적인 최적화나 자동화 방법론이 필요할 것으로 생각됩니다. 결론적으로, DUET 모델은 시간적 및 채널적 복잡성을 동시에 잘 다룰 수 있는 실질적이고 효과적인 접근법을 제시한 연구라고 평가합니다. 향후 복잡한 시계열 예측 문제에 다양한 데이터로 확장 적용하여 실제 성능을 검증해보면 더 큰 의미가 있을 것으로 기대됩니다. 좋은 발표해 준비해주셔서 감사합니다.

금일 세미나에서는 "DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting"이라는 논문이 소개되었습니다. 해당 논문은 다변량 시계열 예측 분야에서 기존의 Transformer 기반 모델들이 겪는 분포 이동(Distribution Drift) 문제를 분석하고, 이전 연구들에서 택할 수 있는 여러 방법론들을 적절히 조합하고 이에 대한 타당성을 제시하고자 한 점에서 의의가 있다고 생각되었습니다.
특히, 시간과 채널 차원의 이중 클러스터링을 통해 복잡한 시계열 데이터를 효과적으로 모델링하려는 시도가 주목할 만한 부분이였습니다. Duet에서는 Temporal Clustering Module(TCM)과 Channel Clustering Module(CCM)을 결합한 Fusion Module(FM)을 만드는데, 이는 시간적 특징과 채널 간 상관관계를 동시에 고려하여 예측 성능을 향상시키는 데 기여할 것으로 보입니다.
전반적으로, DUET은 다변량 시계열 예측 분야에서의 복잡한 문제들을 해결하기 위한 접근을 제시하며, 향후 이 분야의 연구와 응용에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
해당 논문에서 다루고 있는 방법론 자체가 요소가 다양하고 또 복합적으로 처리들이 진행되기에 복잡하지만, 이를 풍부한 예시와 함께 세부적으로 설명해 주셔서 금방 이해할 수 있었습니다. 좋은 발표 해주셔서 감사합니다!

이번 세미나에서는 다변량 시계열 예측에서 시간 축과 채널 축의 이중 클러스터링을 통해 복잡한 패턴과 상관관계를 동시에 포착하려는 DUET 모델에 대해 다루었습니다. 기존 시계열 모델들이 단일 차원에만 초점을 맞췄던 것과 달리, DUET은 Temporal Clustering Module과 Channel Clustering Module을 각각 도입해 시간적으로는 이질적인 패턴을, 채널적으로는 유연한 상관관계를 soft clustering 방식으로 추출하려는 점이 흥미로웠습니다. 특히, 각 모듈이 단순히 정보를 추출하는 데 그치지 않고, Fusion Module을 통해 예측에 기여할 수 있도록 attention 기반으로 통합하는 구조가 설계적으로 설득력 있게 다가왔습니다. 또한 마할라노비스 거리를 활용해 채널 간 유사도를 측정하고 이를 학습 가능한 형태로 설계한 부분, 그리고 푸리에 도메인을 클러스터링에 활용한 점은 시계열 특성에 특화된 접근이라는 인상을 주었습니다. 다만, 모델이 도입하는 하이퍼파라미터 수가 상당히 많고, 성능 향상이 구조의 기여인지 단순 모델 확장에 따른 것인지 명확히 구분하기 어렵다는 지적은 공감되었습니다. 향후에는 이러한 구조의 효과를 보다 직접적으로 입증할 수 있는 ablation이나 해석적 분석이 더해지면 좋을 것 같습니다. 시간적, 채널적 이질성을 함께 고려하려는 DUET의 시도는 시계열 예측의 복잡성을 다각도로 해석하려는 의미 있는 접근이라 느껴졌고, 실험 결과에서도 그 가능성을 확인할 수 있었습니다. 유익한 발표 감사합니다.

금일 세미나에서는 "DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting"이라는 논문을 소개해주셨습니다.
시간 차원과 채널 차원의 이중 클러스터링을 동시에 활용해서 시계열의 내재된 구조를 잘 포착한다는 점이 인상 깊었습니다. 특히 TCM을 통해서는 heterogeneous한 시간 패턴을 동적으로 모델링하고, CCM에서는 soft clustering 방식으로 채널 간 복잡한 관계를 유연하게 반영하는 방식이 참신했습니다.
또한, masked attention mechanism을 기반으로 하여, TCM에서 추출한 시간적 특징과 CCM에서 생성한 채널 마스크 행렬을 효과적으로 결합하는 Fusion Module의 구조가 마지막 예측 성능 향상에 중요한 역할을 할 것 같다고 느꼈습니다. 시계열 데이터의 시간적/채널 특성을 모두 고려했다는 점에서 다양한 도메인에 적용 가능할 것 같다는 생각이 들었습니다. 좋은 발표 감사합니다!

이번 세미나에서는 “DUET: Dual Clustering Enhanced Multivariate Time Series Forecasting” 논문을 중심으로, 시간 축과 채널 축 모두에서 soft clustering을 수행해 시계열 예측 성능을 향상시키는 방법론을 살펴보았습니다. 제안 모델은 Temporal Clustering Module(TCM)과 Channel Clustering Module(CCM)을 통해 시간 및 변수 간 동적인 연관성을 학습하고, 이를 Fusion Module(FM)에서 masked attention을 통해 통합하여 예측하는 구조로 구성되어 있습니다. Fourier 변환 기반의 시간 클러스터링과 Mahalanobis distance 기반의 채널 클러스터링, 그리고 MoE 구조의 활용이 흥미로웠으며, 불필요한 정보를 억제하고 중요한 관계를 부각시킨다는 점에서 실용적 가치가 높아 보였습니다. 다만, 전체 성능 향상이 soft clustering 자체에서 기인한 것인지, 하이퍼파라미터나 모델 크기 증가에 의한 것인지는 추가 분석이 필요해 보였습니다. 그럼에도 불구하고 시간과 채널 간의 관계를 동시에 고려한 구조는 다변량 시계열 예측 분야에서 확장성 있는 접근이라 생각됩니다. 좋은 발표 감사합니다!