본 논문은 불규칙 시간 데이터 분류를 위한 통합 프레임워크와 표준화된 데이터 저장소를 제시한다. 불규칙 시간 데이터는 다양한 기록 빈도, 상이한 관찰 기간, 결측값 등의 특징을 가지며, 이동성, 의료, 환경 과학 등 다양한 분야에서 중요한 과제를 제기한다. 기존 연구는 이러한 문제들을 개별적으로 다루는 경우가 많아 도구 및 방법론이 분절되어 있었다. 본 연구는 공통 배열 형식을 기반으로 구축된 저장소를 통해 상호 운용성을 향상시키고, 34개의 데이터셋과 12개의 분류 모델을 이용하여 벤치마킹을 수행함으로써 연구 노력을 중앙화하고 불규칙 시간 데이터 분석 방법의 견고한 평가를 가능하게 한다.
