[ R 사용 자 컨퍼런스 2014 : 5 월 30 일 양재동 L 타워 ] http : / / rconference . itdaily . kr / program / 랜덤 포리스트 를 활용 한 다 차원 시계열 예측 : 아이디어 와 산업 계 응용 방안 Multivariate Time Series Forecasting using Random Forest ( in R ) : Ideas and Industial Applications . . . 전 용 준 . . . 리비 젼 컨설팅 ( Korea ) 대표 . ( 아주 대학교 경영학 박사 . CRM 전략 수립 , 고객 데이터 분석 , 예측 모델링 , 비 정상 패턴 발견 스페셜 리스트 20 년 간 유통 , 제조 , 금융 , 통신 , 공공 에 대한 컨설팅 서비스 제공 . 아주 대학교 일반 대학원 , 경영 대학원 강사 역임 ) 이 발표 에서 는 R 에 제공 되 고 있 는 랜덤 포리스트 ( randomForest ) 패키지 를 활용 해서 , 통상 적 으로 이루어지 고 있 는 ETS , ARIMA 류 의 패키지 를 활용 하 는 단일 시계열 데이터 기반 의 시계열 예측 을 하 는 방식 의 근본 적 인 한계 를 극복 하 는 방 안 에 대한 경험 과 아이디어 를 공유 한다 . 일종 의 massive model combination 방법 으로 분류 될 수 있 는 랜덤 포리스트 는 그 자체 로서 도 매우 유용 한 모델링 도구 로 최근 각광 받 고 있 으나 ( 특히 Kaggle competition community 에서 ) , 예측 적 인 시계열 분석 을 위해 활용 되 는 사례 는 알려진 바 가 많 지 않 았 다 . 그러나 , 특히 실제 산업 분야 에서 의 시장 관련 예측 에서 는 서로 다른 원천 으로 부 터 수집 되 는 다양 한 시계열 데이터 들 이 독립 적 으로 또는 결합 되 어 하나 의 예측 에 실용 적 으로 ( pragmatically ) 사용 될 수 있 기 에 이 들 을 종합 적 으로 또 최대한 활용 하 기 위해 다수 의 변수 들 중 핵심 변수 를 선택 하 는 용도 로 도 랜덤 포리스트 가 매우 강력 한 성능 을 보여 줄 수 있 다 . 이 에 , R 의 신축성 있 는 패키지 들 을 연계 시켜 , 랜덤 포리스트 를 다음 단계 의 실제 다 변량 시계열 예측 모델 에 투입 할 핵심 변수 선택 을 위한 1 차 필터 ( Initial Filter ) 로 사용 하 는 응용 방안 을 제시 하 고 이 의 산업 계 실무 적 용시 가능 성 과 장점 에 대해 논의 한다 . http : / / rconference . itdaily . kr / program /