본 논문은 다양한 시계열 분석 작업(예측, 분류, 이상 탐지, 결측치 보완 등)에서 우수한 성능을 발휘하도록 설계된 시계열 패턴 머신(TSPM)을 제시한다. 기존 모델들이 다양한 작업에서 보편적인 패턴을 포착하는 데 어려움을 겪는다는 점을 해결하기 위해, 시간 영역의 다중 스케일과 주파수 영역의 다양한 해상도를 정의하고, 다양한 믹싱 전략을 사용하여 복잡하고 작업에 적응적인 시계열 패턴을 추출한다. 특히, 다중 해상도 시간 이미징(MRTI), 시간 이미지 분해(TID), 다중 스케일 믹싱(MCM), 다중 해상도 믹싱(MRM)을 사용하여 다중 스케일 시계열을 처리하는 범용 TSPM을 소개한다. MRTI는 다중 스케일 시계열을 다중 해상도 시간 이미지로 변환하여 시간 및 주파수 영역의 패턴을 포착하고, TID는 이중 축 어텐션을 활용하여 계절적 및 추세적 패턴을 추출하며, MCM은 계층적으로 스케일 간 패턴을 집계하고, MRM은 모든 해상도의 표현을 적응적으로 통합한다. 8가지 시계열 분석 작업에서 최첨단 성능을 달성하여 범용 및 특정 작업 모델을 모두 능가한다.
