AI를 활용한 고용률 예측 모델 개발기(2)

핵심 내용

• 뉴스 기사 감정 정보와 과거 고용률 데이터를 결합해 미래 고용률을 현재 예보하는 모델 개발 과정
• 고용률의 주기성과 뉴스의 시의성을 반영하기 위해 서로 다른 입력 기간을 설정
• Transformer encoder 기반의 감정 모델과 고용률 정보 모델을 결합해 예측값 도출

적용해볼 점

• 감정 임베딩 차원 축소를 위해 PCA 적용
• 적은 데이터 문제 보완을 위해 날짜 sin/cos 변환, offset 부여, 데이터 증강, 일 단위 보간 활용
• 시계열 학습에서 RNN 대신 self-attention 기반 Transformer 사용 검토

성능/운영 포인트

• 학습/테스트는 시계열 특성을 고려한 out-of-sample 분할 사용
• 전체 테스트 구간 상관계수 0.5934, 코로나 이전 구간에서는 0.9304 기록
• 특수 사건 구간에서는 오차가 커질 수 있어 이상 탐지와 신뢰도 표시 보완 필요