본 논문은 현대 통신 시스템에서 계산 자원을 동적으로 관리하고 에너지 소비를 최소화하기 위해 시공간 네트워크 트래픽을 정확하게 예측하는 효율적인 프레임워크인 DP-LET을 제안합니다. DP-LET은 데이터 처리 모듈, 지역 특징 향상 모듈, Transformer 기반 예측 모듈로 구성됩니다. 데이터 처리 모듈은 네트워크 데이터의 고효율 잡음 제거 및 공간 분리를 위해 설계되었고, 지역 특징 향상 모듈은 여러 개의 TCN(Temporal Convolutional Networks)을 활용하여 세분화된 지역 특징을 포착합니다. 예측 모듈은 Transformer 인코더를 사용하여 장기 의존성을 모델링하고 특징 관련성을 평가합니다. 실제 셀룰러 트래픽 예측에 대한 사례 연구는 DP-LET이 기준 모델과 비교하여 MSE를 31.8%, MAE를 23.1% 감소시키면서 최첨단 성능을 달성하는 동시에 낮은 계산 복잡도를 유지함을 보여줍니다.
