[프로젝트 개요]

의류 산업에서는 주로 사람의 경험을 토대로 미래 판매량을 예측하거나, 기초 통계를 활용해 예측을 진행하였지만 이러한 방식은 예측 정확도가 낮다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 프로젝트는 의류 판매량에 특화된 예측 모델을 개발함으로써 정확한 판매량 예측 값을 제공하고, 생산계획 및 재고관리와 같은 의사결정에 도움을 주고자 한다. 

[판매량 데이터 특성]

의류 상품은 실제 상품이 판매되는데까지 약 6개월의 리드타임이 존재하여, 장기 수요 예측을 필요로 한다. 또한, 의류 상품은 계절과 트렌드에 민감하여 주기적으로 반복되는 패턴과 추세를 보이는 동시에, 판매량이 급격하게 증가/감소하는 변동성이 존재한다는 특징이 있다. 

[예측 모델 개발]

이에 본 프로젝트에서는 장기 시계열 예측에 적합한 Sequence to Sequence(Seq2Seq) 모델을 바탕으로 해당 데이터에 적합한 구성 요소들을 추가하였다. 패턴과 추세를 반영하기 위해 오토인코더로 입력 판매량을 스무딩하고, 시점 정보를 함께 입력 데이터로 활용하였다. 마지막으로 급격한 변동성을 효과적으로 예측하기 위해 DILATE 손실함수로 모델을 학습하였다.