본 프로젝트는 미래 암모니아 가격 예측을 위한 설명 가능한 시계열 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 암모니아 가격 예측에 영향을 끼치는 다양한 인자들을 활용해 가격 예측 정확도를 높이고, 모델의 해석을 바탕으로 각 인자들이 가격에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.

1.     암모니아 가격 데이터 특징을 반영한 시계열 예측 모델 개발

본 프로젝트의 첫번째 목표는 시계열 예측 모델을 활용하여 미래 암모니아 가격을 정확하게 예측하는 것이다. Seq2Seq 모델은 여러 시계열 데이터를 입력 받아 순차적으로 미래 시계열을 예측하는 모델이다. 이때 입력 데이터를 효과적으로 활용하고 모델의 해석력을 확보하기 위해 본 연구에서는 Seq2Seq with Hierarchical Attention을 기본 구조로 활용하였다. 암모니아 가격은 때로 국제적 이슈에 의해 급격하게 가격이 변동하는 구간이 존재하여 이를 정확하게 예측하기 위해 시점과 모양 변동성을 고려하는 DILATE 손실함수로 모델을 학습하였다. 또한 학습과 테스트 데이터내 분포 차이 문제를 해결하기 위해 REVIN 기법을 추가하여 예측 성능을 높였다.

2.     주요 인자 파악을 위한 모델 해석

도메인 전문가의 의견을 수합하여 암모니아 가격과 관련된 변수들에 대한 데이터를 수집하였다. 요소, 오일, 경제지표를 포함한 약 60개의 변수를 선정하였고, 이를 활용하여 암모니아 가격을 예측하였다. 다양한 변수들이 암모니아 가격을 예측하는데 주는 영향력을 해석하기 위해 Hierarchical Attention 구조를 도입하였다. Hierarchical Attention은 입력 데이터들의 시점과 변수에 대한 중요도를 산출하여 예측하며, 이때 Attention Score를 바탕으로 각 시점과 변수의 영향력을 분석할 수 있다.