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VaryST는 시공간 예측 모델의 일반화 한계를 극복하기 위해 제안된 새로운 모델입니다. 이 모델은 장기 관측으로부터 예측 컨텍스트를 동적으로 구성하여, 변화하는 시간적/공간적 환경과 관측 가능성 변화에도 강력하게 대응합니다. 실험 결과, VaryST는 다양한 데이터셋에서 뛰어난 일반화 성능을 입증했습니다.
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원문 바로가기시공간 예측(Spatio-temporal forecasting)은 많은 실제 시스템에 필수적이지만, 배포 환경 자체는 본질적으로 변화합니다. 시간적 분포가 진화할 수 있고, 공간 영역이 바뀔 수 있으며, 관측 가능성도 훈련 조건과 달라질 수 있습니다. 기존 모델들은 종종 노드별 표현(node-specific representations), 미리 정의된 공간 지원 집합(predefined spatial support sets) 및 일관되게 사용 가능한 관측에 의존함으로써 훈련 환경에 강하게 결합되어 있어, 변화하는 환경으로의 일반화가 제한적입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 VaryST를 제안합니다. VaryST는 처음부터 훈련되는 간결한 시공간 예측 모델로, 이용 가능한 장기 관측으로부터 예측 컨텍스트를 동적으로 구성하여 강력한 일반화 성능을 달성합니다. 시간 변화에 대응하기 위해, VaryST는 노드 표현을 장기 이력(long-term histories)에서 도출하여 현재의 행동을 더 긴 패턴의 맥락 속에서 포착합니다. 공간 변화에 적응하기 위해, 미리 정의된 이웃 영역을 넘어 기능적으로 관련된 지원 노드를 동적으로 선택하고, 그 정보를 최근 및 장기 목표 상태와 전역 컨텍스트(global context)와 통합합니다. 관측 가능성의 변화를 처리하기 위해, VaryST는 훈련 중 모델이 가장 의존하는 과거 패치들을 선별적으로 마스킹하여, 핵심 관측값이 사용 불가능해질 때 정확한 예측을 할 수 있도록 대체적인 시간적 및 공간적 의존성을 활용하도록 장려합니다. 총 17개의 베이스라인과 비교한 6개의 실제 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과는 VaryST가 강력한 도메인 내(in-domain) 예측 정확도를 달성하며, 공간적 및 시간적 변화 하에서 제로샷(zero-shot) 및 퓨샷(few-shot) 일반화를 크게 개선하고, 관측 가능성의 변화에도 견고함을 보여준다는 것을 입증합니다.