연구진이 네트워크 트래픽 예측을 위한 파라미터 효율적인 하이브리드 트랜스포머(PEHT) 프레임워크를 개발했어요. PEHT는 도시 이동성과 혼잡 정보를 트랜스포머 아키텍처에 통합하고 LoRA를 활용해 예측 정확도를 유지하면서 학습 파라미터 수를 줄여요.
Telecom Italia 밀라노 데이터셋과 다양한 합성 혼잡 시나리오에서 PEHT는 RMSE, MAE, $R^2$ 측면에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보여줬어요.
GitHub 저장소에서 PEHT 구현 코드를 확인할 수 있어요.