Time Series Data Augmentation and Contrastive Learning-based Pre-training Techniques to Improve the Performance of Time Series Classification Models
Soohee Kim, Ki-Yong Lee · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2022
최근 딥러닝을 이용한 시계열 데이터 분류가 활발히 연구되면서 대량의 데이터 확보가 더욱 중요해지고 있다. 하지만 레이블(label)이 존재하는 시계열 데이터를 대량으로 확보하는 것은 많은 경우 쉽지 않은 일이다. 따라서 본 논문은 시계열 분류 모델의 성능을 향상시키기 위한 시계열 데이터의 효과적인 데이터 증강 기법과 그를 이용한 대조 학습 기반 사전 훈련 기법을 제안한다. 제안하는 시계열 데이터 증강 기법은 원 시계열 데이터의 측정 간격 및 특성을 유지하면서 길이가 다른 새로운 데이터를 생성한다. 또한 제안하는 시계열 분류 모델 사전 훈련 기법은 제안 증강 기법으로 생성된 시계열 데이터를 활용하여 시계열 분류 모델이 유사한 시계열 데이터와 유사하지 않은 시계열 데이터를 구분할 수 있도록 학습시킴으로써 시계열 분류 모델의 성능을 향상시킨다. 제안하는 시계열 데이터 증강 기법 및 사전 훈련 기법을 사용자 행동 분류 모델에 적용한 결과 모델의 정확도를 최대 18%p 향상시킴을 확인하였다.