PREDICTION METHOD USING STATIC AND DYNAMIC DATA

본 개시의 일 실시예에 따라 정적 데이터 및 동적 데이터를 활용하여 예측 결과를 생성하기 위한 방법이 개시된다. 구체적으로, 본 개시에 따르면, 컴퓨팅 장치가, 인공 신경망 모델을 활용하여, 입력 데이터의 정적 데이터 및 동적 데이터로부터 통합 특징 벡터를 생성하고, 상기 인공 신경망 모델을 활용하여 상기 입력 데이터의 동적 데이터로부터 동적 특징 벡터를 생성하고, 그리고 상기 통합 특징 벡터 및 상기 동적 특징 벡터를 기초로 상기 인공 신경망 모델의 최종 예측 결과를 생성한다. Disclosed is a method for generating a prediction result by using static data and dynamic data according to an exemplary embodiment of the present disclosure. Specifically, according to the present disclosure, a computing device generates an integrated feature vector from static data and dynamic data of input data by using an artificial neural network model. The computing device generates a dynamic feature vector from the dynamic data of the input data by using the artificial neural network model. The computing device generates a final prediction result of the artificial neural network model based on the integrated feature vector and the dynamic feature vector.