[25. 8. 27] 시계열 데이터의 새로운 설명 가능한 AI 기법: TIMING
시계열 데이터 설명 가능한 AI 기법 TIMING을 소개했습니다. 에이아이트릭스 연구팀 논문이 ICML 2025 Spotlight로 선정됐습니다.
#시계열 데이터#설명 가능한 AI#ICML
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[25. 8. 27] 시계열 데이터의 새로운 설명 가능한 AI 기법: TIMING
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Amazon RDS for PostgreSQL에서 테이블 파티셔닝을 통한 시계열 데이터 수집 속도 향상
Amazon RDS for PostgreSQL에서 시계열 데이터 수집을 빠르게 만드는 파티셔닝 방법을 정리했습니다. 벤치마크로 단일 테이블 대비 수집 시간이 크게 줄고, 인덱스 수가 성능에 미치는 영향도 확인했습니다.
#PostgreSQL#테이블 파티셔닝#시계열 데이터
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Amazon RDS for PostgreSQL에서 고성능 시계열 데이터 테이블 설계
Amazon RDS for PostgreSQL에서 시계열 테이블을 고성능으로 설계하는 방법을 설명했습니다. 데이터 타입 최적화, BRIN 인덱스, 일별 파티셔닝으로 수집 성능을 크게 높였습니다.
#PostgreSQL#시계열 데이터#BRIN
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SWING이 피크타임 택시 배차성공률을 2배 높인 전략
피크타임 배차 문제를 데이터와 게이미피케이션으로 풀어냈습니다. 상승형 보너스 요금과 지역별 시계열 정의로 배차 성공률을 2배 높였습니다.
#게이미피케이션#배차#data
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재고의 변동을 시계열 데이터로?!
Redis Stream으로 재고 변동 이력을 시계열 데이터로 쌓아 조회 비효율을 줄인 사례를 소개했습니다. 날짜 단위 키와 범위 분할 조회로 순서 보장과 성능을 함께 고려했습니다.
#Redis#시계열 데이터#Kotlin
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MongoDB Timeseries를 활용기
MongoDB Timeseries를 이용해 레거시 로그 서버를 수집·분석 플랫폼으로 재구성한 사례를 정리했습니다. 버킷 패턴, 조회 언팩 과정, 적재 포맷과 운영 고민을 함께 다뤘습니다.
#MongoDB#timeseries#시계열 데이터
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MongoDB 5.0 부터 새롭게 도입 된 Time Series Collections
MongoDB 5.0의 Time Series Collection 구조와 생성·조회 방식을 설명했습니다. 메타데이터 기반 저장과 일괄 쓰기로 공간 및 조회 성능을 개선합니다.
#MongoDB#시계열 데이터#IoT
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