예측하고자 하는 공정과 앞서 진행된 공정의 데이터를 함께 활용해 모델링할 수 있는 기능으로 이전 공정의 영향을 많이 받는 식각 공정에 이 기능을 활용하면 가상 계측의 정확도를 높일 수 있다.
멀티스텝 모델링(Multi-step Modeling) 개념
멀티스텝 모델링은 시간에 따라 변하는 데이터를 예측할 때, 한 번이 아닌 여러 시점 이후까지 예측하는 기법입니다. 일반적인 시계열 예측이 한 스텝(다음 시점)만 예측하는 것과 달리, 멀티스텝 모델링은 미래의 여러 시점을 동시에 예측하는 것이 특징입니다.
멀티스텝 예측에는 크게 두 가지 방법이 있습니다:
1. 직접 예측(Direct Multi-step Forecasting)
– 개별 모델을 학습해 특정 시점(y_t+1, y_t+2, …)을 각각 예측.
2. 재귀적 예측(Recursive Multi-step Forecasting)
– 한 스텝 예측 결과를 다시 입력하여 다음 시점을 예측.