<연세대학교 박태영 교수님 초청 강연 안내>

1. 연사: 연세대학교 박태영 교수님

2. 주제 : 시계열 분석을 위한 인공지능 기반 방법론

3. 날짜: 2026년 2월 9일(월) 15:00 ~ 17:00

4. 장소: 사이언스홀(자1-100)

5. 발표 초록:

시계열 분석은 추세와 계절성 등 신호 구조를 파악하고, 데이터를 생성하는 확률적 메커니즘을 이해하며, 필요에 따라 미래 값을 예측하거나 외부 요인의 영향을 평가하는 다양한 목적을 바탕으로 발전해왔다. 최근에는 건강검진 기록, 웨어러블 생체신호, 커넥티드 카 운행 데이터 등 여러 변수와 개체가 비동기적으로 관측되는 불규칙 다변량 시계열이 증가하면서, 예측뿐 아니라 결측 구간 보간, 상태 분류, 이상 징후 탐지, 요약, 그리고 제한된 관측에서의 신호 복원까지 다양한 분석 목적을 수행하는 것이 중요해지고 있다. 이러한 데이터 특성을 다루기 위해 전통적인 RNN(Recurrent Neural Network)과 TCN(Temporal Convolutional Network) 기반 접근에서 Transformer, Graph Neural Network, 그리고 연속 시간 상의 변화를 직접 모델링하는 Neural ODE(Neural Ordinary Differential Equation) 기반 방법론 등으로 연구가 확장되고 있으며, 고차원 시계열에서 유의미한 표현을 학습하는 방식이 핵심적 역할을 한다. 본 연구에서는 이러한 목적의 확장과 방법론적 전개를 살펴보고, 불규칙 다변량 시계열의 실제 응용 사례를 살펴본다.