본 논문은 시간 시계열 예측에서 주파수 영역 분석 기반 방법의 한계점을 해결하기 위해, 시간 영역 지도 학습을 버리고 순수하게 주파수 영역 지도 학습을 활용하는 새로운 손실 함수인 X-Freq를 제안합니다. 시간 시계열의 정보 엔트로피가 스펙트럴 엔트로피보다 높다는 통계적 현상을 바탕으로, 주파수 영역이 더 높은 확실성을 제공하여 더 나은 지도 학습을 가능하게 함을 증명합니다. 푸리에 변환과 웨이블릿 변환을 시간 및 채널 차원에 각각 적용하여 장단기 주파수 변화와 공간적 구성 특징을 포착하고, 예측과 목표 간 손실을 주파수 영역에서 균일하게 계산합니다. 다양한 고급 예측 모델에 X-Freq를 적용하여 14개의 실제 데이터셋에서 실험한 결과, 기존 구조나 하이퍼파라미터 수정 없이 장기 예측 데이터셋에서 평균 3.3%, 단기 예측 데이터셋에서 평균 27.7%의 성능 향상을 보였습니다. 코드는 공개될 예정입니다.
