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1
복수의 예측 장치들로부터 수신된 데이터를 앙상블하는 장치에 있어서,원시 학습 데이터를 제1 예측 장치 및 제2 예측 장치에 제공하고, 상기 제1 예측 장치로부터 상기 원시 학습 데이터에 대응되는 제1 장치 예측 결과를 수신하고, 상기 제2 예측 장치로부터 상기 원시 학습 데이터에 대응되는 제2 장치 예측 결과를 수신하는 데이터 관리기; 및상기 제1 장치 예측 결과 및 상기 제2 장치 예측 결과에 기초하여, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 제1 항목 값들에 의존하는 제1 항목 가중치들, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 제2 항목 값들에 의존하는 제2 항목 가중치들, 상기 제1 예측 장치에 대응되는 제1 장치 가중치, 및 상기 제2 예측 장치에 대응되는 제2 장치 가중치를 생성하기 위한 예측 모델의 가중치 그룹을 조절하는 학습기를 포함하되,상기 가중치 그룹은, 상기 제1 항목 가중치들을 생성하기 위한 제1 파라미터, 상기 제2 항목 가중치들을 생성하기 위한 제2 파라미터, 및 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 생성하기 위한 제3 파라미터를 포함하는 장치
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2
제1 항에 있어서,상기 학습기는,상기 제1 항목 값들 및 상기 제1 파라미터에 기초하여 상기 제1 항목 가중치들을 계산하고, 상기 제2 항목 값들 및 상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 제2 항목 가중치들을 계산하는 항목 가중치 계산기;상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들 및 상기 제3 파라미터에 기초하여 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 계산하는 장치 가중치 계산기;상기 제1 장치 예측 결과에 상기 제1 및 제2 항목 가중치들 및 상기 제1 장치 가중치를 적용하여 제1 결과를 생성하고, 상기 제2 장치 예측 결과에 상기 제1 및 제2 항목 가중치들 및 상기 제2 장치 가중치를 적용하여 제2 결과를 생성하는 가중치 적용기; 및상기 제1 및 제2 결과들에 기초하여, 상기 제1 파라미터, 상기 제2 파라미터, 및 상기 제3 파라미터를 조절하는 가중치 제어기를 포함하는 장치
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3
제2 항에 있어서,상기 학습기는,상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 상기 제1 항목 값들을 그룹화하여 상기 항목 가중치 계산기로 출력하고, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 상기 제2 항목 값들을 그룹화하여 상기 항목 가중치 계산기로 출력하는 항목 분류기를 더 포함하는 장치
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4
제2 항에 있어서,상기 가중치 그룹은 상기 제1 결과 또는 상기 제2 결과와 동일한 차원을 갖는 앙상블 결과를 생성하기 위한 제4 파라미터를 더 포함하고,상기 학습기는,상기 제1 및 제2 결과들 및 상기 제4 파라미터에 기초하여, 상기 앙상블 결과를 생성하는 결과 계산기를 더 포함하고,상기 가중치 제어기는 상기 앙상블 결과에 기초하여 상기 제1 내지 제4 파라미터들을 조절하는 장치
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5
제4 항에 있어서,상기 가중치 제어기는 상기 앙상블 결과가 기설정된 비교 결과로부터 기준 오차 이내일 때까지 상기 제1 내지 제4 파라미터들을 조절하는 장치
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6
제1 항에 있어서,상기 학습기는,상기 제1 항목 값들 및 상기 제1 파라미터에 기초하여 상기 제1 항목 가중치들을 계산하고, 상기 제2 항목 값들 및 상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 제2 항목 가중치들을 계산하는 항목 가중치 계산기;상기 제1 항목 값들에 상기 제1 항목 가중치들을 적용하고, 상기 제2 항목 값들에 상기 제2 항목 가중치들을 적용하여 중간 결과를 생성하는 항목 가중치 적용기;상기 중간 결과 및 상기 제3 파라미터에 기초하여 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 계산하는 장치 가중치 계산기;상기 중간 결과 중 상기 제1 장치 예측 결과에 대응되는 값에 상기 제1 장치 가중치를 적용하여 제1 결과를 생성하고, 상기 중간 결과 중 상기 제2 장치 예측 결과에 대응되는 값에 상기 제2 장치 가중치를 적용하여 제2 결과를 생성하는 장치 가중치 적용기; 및상기 제1 및 제2 결과들에 기초하여, 상기 제1 파라미터, 상기 제2 파라미터, 및 상기 제3 파라미터를 조절하는 가중치 제어기를 포함하는 장치
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7
제6 항에 있어서,상기 가중치 그룹은 상기 제1 결과 또는 상기 제2 결과와 동일한 차원을 갖는 앙상블 결과를 생성하기 위한 제4 파라미터를 더 포함하고,상기 학습기는,상기 제1 및 제2 결과들 및 상기 제4 파라미터에 기초하여, 상기 앙상블 결과를 생성하는 결과 계산기를 더 포함하고,상기 가중치 제어기는 상기 앙상블 결과에 기초하여 상기 제1 내지 제4 파라미터들을 조절하는 장치
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8
제1 항에 있어서,상기 데이터 관리기는, 상기 제1 예측 장치로부터 상기 제1 장치 예측 결과를 생성하기 위한 제1 예측 모델의 제1 상태 정보를 더 수신하고, 상기 제2 예측 장치로부터 상기 제2 장치 예측 결과를 생성하기 위한 제2 예측 모델의 제2 상태 정보를 더 수신하고,상기 학습기는, 상기 제1 상태 정보 및 상기 제2 상태 정보에 더 기초하여 상기 가중치 그룹을 조절하는 장치
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9
제8 항에 있어서,상기 데이터 관리기 또는 상기 학습기는, 상기 제1 상태 정보의 차원을 상기 제1 예측 결과의 차원과 동일하게 변환하고, 상기 제2 상태 정보의 차원을 상기 제2 예측 결과의 차원과 동일하게 변환하는 장치
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10
제1 항에 있어서,상기 데이터 관리기는, 상기 제1 예측 장치로부터 상기 제1 장치 예측 결과를 생성하기 위한 제1 상태 정보를 더 수신하고,상기 데이터 관리기 또는 상기 학습기는, 상기 제2 장치 예측 결과에 기초하여 상기 제2 예측 장치에 대응되는 제2 상태 정보를 생성하고,상기 학습기는, 상기 제1 상태 정보 및 상기 제2 상태 정보에 더 기초하여 상기 가중치 그룹을 조절하는 장치
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11
제10 항에 있어서,상기 데이터 관리기 또는 상기 학습기는, 상기 제1 상태 정보에 기초하여 상기 제1 장치 예측 결과에 대응되는 제1 마스크 정보를 생성하고, 상기 제2 상태 정보에 기초하여 상기 제2 장치 예측 결과에 대응되는 제2 마스크 정보를 생성하고,상기 학습기는, 상기 제1 마스크 정보 및 상기 제2 마스크 정보에 더 기초하여 상기 가중치 그룹을 조절하는 장치
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12
제1 항에 있어서,상기 데이터 관리기는, 상기 제1 예측 장치로부터 상기 제1 장치 예측 결과를 생성하기 위한 상태 정보를 더 수신하고,상기 학습기는, 상기 상태 정보 및 상기 제1 장치 예측 결과에 기초하여 제1 중간 항목 가중치들을 계산하고, 상기 제2 장치 예측 결과에 기초하여 제2 중간 항목 가중치들을 계산하고, 상기 제1 및 제2 중간 항목 가중치들을 병합하여 상기 제1 및 제2 항목 가중치들을 생성하는 장치
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13
복수의 예측 장치들로부터 수신된 데이터를 앙상블하는 장치에 있어서,시계열 데이터를 제1 예측 장치 및 제2 예측 장치에 제공하고, 상기 제1 예측 장치로부터 상기 시계열 데이터에 대응되는 제1 장치 예측 결과를 수신하고, 상기 제2 예측 장치로부터 상기 시계열 데이터에 대응되는 제2 장치 예측 결과를 수신하는 데이터 관리기; 및상기 제1 장치 예측 결과 및 상기 제2 장치 예측 결과에 기초하여, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 제1 항목 값들에 의존하는 제1 항목 가중치들, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 제2 항목 값들에 의존하는 제2 항목 가중치들, 상기 제1 예측 장치에 대응되는 제1 장치 가중치, 및 상기 제2 예측 장치에 대응되는 제2 장치 가중치를 생성하고, 상기 제1 및 제2 항목 가중치들 및 상기 제1 및 제2 장치 가중치들에 기초하여 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 앙상블 결과를 생성하는 예측기를 포함하는 장치
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14
제13 항에 있어서,상기 제1 항목 가중치들을 생성하기 위한 제1 파라미터, 상기 제2 항목 가중치들을 생성하기 위한 제2 파라미터, 및 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 생성하기 위한 제3 파라미터를 포함하는 예측 모델의 가중치 그룹이 저장되는 스토리지를 더 포함하고,상기 예측기는, 상기 제1 항목 값들 및 상기 제1 파라미터에 기초하여 상기 제1 항목 가중치들을 계산하고, 상기 제2 항목 값들 및 상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 제2 항목 가중치들을 계산하고, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들 및 상기 제3 파라미터에 기초하여 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 계산하는 장치
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15
제13 항에 있어서,상기 예측기는, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 상기 제1 및 제2 항목 값들을 전처리하는 전처리기;상기 전처리된 제1 항목 값들에 기초하여 상기 제1 항목 가중치들을 계산하고, 상기 전처리된 제2 항목 값들에 기초하여 상기 제2 항목 가중치들을 계산하는 항목 가중치 계산기; 및상기 전처리된 제1 및 제2 장치 예측 결과들에 기초하여 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 계산하는 장치 가중치 계산기를 포함하는 장치
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16
제13 항에 있어서,상기 예측기는, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 상기 제1 및 제2 항목 값들을 전처리하는 전처리기;상기 전처리된 제1 항목 값들에 기초하여 상기 제1 항목 가중치들을 계산하고, 상기 전처리된 제2 항목 값들에 기초하여 상기 제2 항목 가중치들을 계산하는 항목 가중치 계산기;상기 전처리된 제1 항목 값들에 상기 제1 항목 가중치들을 적용하고, 상기 전처리된 제2 항목 값들에 상기 제2 항목 가중치들을 적용하여 중간 결과를 생성하는 항목 가중치 적용기;상기 중간 결과에 기초하여 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 계산하는 장치 가중치 계산기;상기 중간 결과 중 상기 제1 장치 예측 결과에 대응되는 값에 상기 제1 장치 가중치를 적용하여 제1 결과를 생성하고, 상기 중간 결과 중 상기 제2 장치 예측 결과에 대응되는 값에 상기 제2 장치 가중치를 적용하여 제2 결과를 생성하는 장치 가중치 적용기; 및상기 제1 및 제2 결과들에 기초하여 상기 제1 결과 또는 상기 제2 결과와 동일한 차원을 갖는 상기 앙상블 결과를 생성하는 결과 계산기를 포함하는 장치
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17
제13 항에 있어서,상기 데이터 관리기는, 상기 제1 예측 장치로부터 상기 제1 장치 예측 결과를 생성하기 위한 제1 예측 모델의 제1 상태 정보를 더 수신하고, 상기 제2 예측 장치로부터 상기 제2 장치 예측 결과를 생성하기 위한 제2 예측 모델의 제2 상태 정보를 더 수신하고,상기 예측기는, 상기 제1 상태 정보 및 상기 제2 상태 정보에 더 기초하여 상기 앙상블 결과를 생성하는 장치
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복수의 예측 장치들로부터 수신된 데이터를 앙상블하는 장치의 동작 방법에 있어서,시계열 데이터 및 예측 요청을 제1 예측 장치 및 제2 예측 장치에 제공하는 단계;상기 제1 예측 장치로부터 상기 예측 요청에 응답한 상기 시계열 데이터의 제1 장치 예측 결과를 수신하는 단계;상기 제2 예측 장치로부터 상기 예측 요청에 응답한 상기 시계열 데이터의 제2 장치 예측 결과를 수신하는 단계;상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들을 전처리하는 단계;상기 전처리된 제1 및 제2 장치 예측 결과들에 기초하여, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 제1 항목 값들에 의존하는 제1 항목 가중치들을 생성하는 단계;상기 전처리된 제1 및 제2 장치 예측 결과들에 기초하여, 상기 제1 및 제2 장치 예측 결과들의 제2 항목 값들에 의존하는 제2 항목 가중치들을 생성하는 단계;상기 전처리된 제1 및 제2 장치 예측 결과들에 기초하여, 상기 제1 예측 장치에 대응되는 제1 장치 가중치 및 상기 제2 예측 장치에 대응되는 제2 장치 가중치를 생성하는 단계;상기 전처리된 제1 장치 예측 결과에 상기 제1 및 제2 항목 가중치들 및 상기 제1 장치 가중치를 적용하여 제1 결과를 생성하는 단계;상기 전처리된 제2 장치 예측 결과에 상기 제1 및 제2 항목 가중치들 및 상기 제2 장치 가중치를 적용하여 제2 결과를 생성하는 단계; 및상기 제1 결과 및 상기 제2 결과에 기초하여 앙상블 결과를 생성하는 단계를 포함하는 방법
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제18 항에 있어서,상기 앙상블 결과에 기초하여, 상기 제1 및 제2 항목 가중치들 및 상기 제1 및 제2 장치 가중치들을 생성하기 위한 파라미터를 조절하는 단계를 더 포함하는 방법
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20
제18 항에 있어서,상기 제1 결과를 생성하는 단계는,상기 전처리된 제1 장치 예측 결과의 제1 항목 값, 상기 제1 항목 가중치들 중 상기 제1 장치 예측 결과에 대응되는 제1 항목 가중치, 및 상기 제1 장치 가중치를 곱하는 단계; 및상기 전처리된 제1 장치 예측 결과의 제2 항목 값, 상기 제2 항목 가중치들 중 상기 제1 장치 예측 결과에 대응되는 제2 항목 가중치, 및 상기 제1 장치 가중치를 곱하는 단계를 포함하고,상기 제2 결과를 생성하는 단계는,상기 전처리된 제2 장치 예측 결과의 제1 항목 값, 상기 제1 항목 가중치들 중 상기 제2 장치 예측 결과에 대응되는 제1 항목 가중치, 및 상기 제2 장치 가중치를 곱하는 단계; 및상기 전처리된 제2 장치 예측 결과의 제2 항목 값, 상기 제2 항목 가중치들 중 상기 제2 장치 예측 결과에 대응되는 제2 항목 가중치, 및 상기 제2 장치 가중치를 곱하는 단계를 포함하는 방법
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