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category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 0.95
tags: [auto-reinforced, time-series, forecasting, data-analysis, statistics]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Time-Series-Analysis]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "시간의 흐름 속에서 규칙 읽기: 과거의 연속된 발자취가 미래의 어디로 향할지, 계절성과 추세라는 돋보기를 통해 데이터의 흐름을 예측하는 시간 여행자의 도구."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
시계열 분석(Time-Series-Analysis)은 일정 시간 간격으로 수집된 데이터의 변화를 분석하여 미래값을 예측하거나 현상의 특성을 파악하는 기법입니다.

1.  **4대 구성 요소**:
    *   **Trend (추세)**: 데이터를 관통하는 장기적인 상승 또는 하락 경향.
    *   **Seasonality (계절성)**: 특정 기간(주, 월, 년)마다 반복되는 일정한 패턴.
    *   **Cyclical (순환성)**: 경기 변동처럼 불규칙하지만 주기가 있는 변화.
    *   **Residual (불규칙 요인/노이즈)**: 예측 불가능한 돌발 사건에 의한 변동.
2.  **분석 방법론**:
    *   **Traditional**: ARIMA, SARIMA (통계적 모델).
    *   **Deep Learning**: LSTM, GRU (순차 데이터 기억), TCN (Temporal Convolutional Networks).
    *   **Modern AI**: Transformers 기반 시계열 예측 (Long-term context 확보).
3.  **적용 분야**:
    *   주가 및 환율 예측, 수요 예측(공급망 관리), 기후 변화 시뮬레이션, IoT 센서 데이터의 이상 감지(Anomaly Detection).

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 과거 데이터가 미래를 완벽히 대변한다고 믿었으나(Stationarity 가정), 현대의 '재난 정책'은 과거에 없던 '블랙 스완' 이벤트에 의한 시계열의 구조적 단절을 반영하는 '비정상성(Non-stationarity) 대응 정책'으로 고도화됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 금융 시장의 '퀀트 투자 정책'에서 시계열 분석의 속도가 경쟁력의 핵심이 됨에 따라, 밀리초 단위의 시계열 데이터를 실시간 처리하는 '초저지연 분석 정책'이 표준이 됨.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Statistics & Data Analysis]], [[Probability Theory]], [[Operations-Research]], [[Quantitative Economics (수량경제학)]], [[Signal in Noise]]
- **Modern Tech/Tools**: Facebook Prophet, PyTorch Forecasting, InfluxDB (Time-series DB).
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