연구진은 센서 오류, 통신 지연 등으로 불완전한 시계열 데이터 예측의 어려움을 해결하기 위해 Timeflies 프레임워크를 제안했어요.
Timeflies는 미래 관측 가능성 추론과 값 예측을 결합하여 관측 가능성과 상태 변화 간의 상호 작용을 명시적으로 모델링해요.
새로운 벤치마크 Shadow와 OVJE 지표를 통해 Timeflies가 기존 방법보다 우수한 성능을 보이며, 누락된 값으로 시계열 예측 시 미래 관측 가능성을 명시적으로 모델링하는 것의 중요성을 강조했어요.