본 논문은 다채널 시계열 예측에서 효율성 향상을 위해 예측 가능성을 고려한 압축-압축 해제 프레임워크를 제안합니다. 다중입력 다중출력(MIMO) 방법의 성공에 착안하여, 원형 주기성과 직교성을 갖는 키 매트릭스를 사용하여 시계열의 예측 가능성을 압축 과정에서 포착하고, 단순화된 데이터 가정을 완화하여 압축 해제 과정에서 재구성 오류를 줄입니다. 이를 통해 실행 시간 단축, 통신 비용 절감 및 다양한 예측 모델에서 예측 정확도 유지를 목표로 합니다. 이론적 및 실험적 분석을 통해 제안된 프레임워크의 시간 효율성과 확장성을 검증하고, 다양한 예측 모델과 6개의 데이터셋을 사용한 실험을 통해 예측 정확도와 실행 시간을 동시에 고려하여 우수한 성능을 달성함을 보여줍니다.
