예비 대학원생의 논문 리뷰 뽀개기

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Chevyrev, Ilya, Andrey Kormilitzin. A Primer on the Signature Method in Machine Learning. 2026. https://doi.org/10.1007/978-3-031-97239-3_1.Intro풀고 싶은 문제시계열(path) 데이터를 “형태(shape)”까지 보존하면서, 수학적으로 다루기 좋은 벡터(특징)로 바꾸는 것이다.논문은 time-ordered data를 path \(X:I\to\mathcal{X}\)로 보고, 특히 \(X:[a,b]\to\mathbb{R}^d\) 형태를 주로 다룬다.기존에 쓰이던 방식들시간 무시 요약평균/분산/최대/최소, 히스토그램/분포 추정저차 통계량자기상관/공분산, 일부 lag만 고려모델 가정 기반ARIMA, ..

❣️지난 주까지 한 일1주차: Signature가 무엇인가?👉 논문 “A Primer on the Signature Method in Machine Learning”을 읽음.→ Signatrue의 정의와 기본적인 성질들을 다룸.👉논문 “Extracting information from the signature of a financial data stream”을 읽음→ Signature + lasso regression을 사용해서 financial data stream을 분석하는 논문.→ 원유 선물거래 데이터를 (1) 시간대별 분류 (2) 거래 알고리즘별 분류해보고, Signature를 설명변수로 이용한 lasso regression을 실시2주차 Signature + lasso regression의 C..

문제 설정과 연구 동기해결하고자 하는 문제freight transportation marketplace rate(운송 시장 요율)의 중·단기 시계열 예측 문제를 다룬다.특히 non-stationary, regime switching, strong seasonality, 외생 충격(COVID-19, Ukraine conflict 등)이 존재하는 환경에서의 예측 정확도와 해석가능성을 동시에 확보하는 것이 목표이다.선행연구의 한계Classical time series modelsARIMA, Exponential Smoothingstationarity 가정이 필요하며 abrupt change, long-term trend, regime switching에 취약Deep learning 기반 모델LSTM, GRU ..