본 연구는 시계열 데이터 분류 작업을 위해 시간 영역과 주파수 영역의 정보를 모두 활용하여 압축된 합성 데이터셋을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 통해 원본 데이터셋의 핵심 정보를 유지하면서도 훨씬 작은 크기의 데이터셋으로 동등한 성능의 모델을 학습할 수 있다.
