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TCN (Temporal Convolutional Network)

TCN은 순환신경망(RNN)을 대체할 수 있는 시계열 데이터 처리용 딥러닝 아키텍처로, 시간 순서를 고려하는 1차원 합성곱 신경망이다.

기존 RNN의 문제점(예: 장기 의존성 학습의 어려움)을 보완하면서도 병렬 처리 성능이 뛰어나다는 장점이 있다.

1) TCN의 구조

TCN은 인과성 합성곱(Causal Convolution)과 팽창 합성곱(Dilated Convolution)을 활용해 시간 순서대로 데이터를 처리한다. 출력은 항상 입력보다 미래 시점을 참조하지 않도록 보장된다.

Residual Block: 학습 안정성을 위한 잔차 연결 포함
ReLU + Dropout: 일반적인 비선형성과 과적합 방지를 위해 사용

2) 장점과 특징

RNN 대비 병렬 처리 가능
장기 의존성(long-term dependency) 학습 우수
가변 길이 입력 처리 가능
순서를 보존하는 인과성 구조

3) RNN/LSTM과의 비교

특징	TCN	RNN / LSTM
병렬 처리	가능	불가능 (순차적 처리)
장기 의존성	우수	학습 어려움 (특히 RNN)
구현 복잡도	약간 높음	낮음 (표준 구조)

4) 활용 사례

TCN은 다음과 같은 분야에서 활발히 사용되고 있다:

시계열 예측 (Time Series Forecasting)
음성 인식 (Speech Recognition)
자연어 처리 (NLP)
센서 데이터 분석 (IoT/산업 예지보전 등)

“TCN은 RNN의 시대를 대체할 수 있는 강력한 시계열 학습 도구로 떠오르고 있습니다.”