프로세스의 시간적 특성을 더 잘 포착하기 위한 모델 아키텍처로는 장기 의존성을 처리할 수 있는 장기 단기 기억(LSTM)이나 게이트 순환 유닛(GRU)과 같은 순환 신경망이 효과적일 수 있습니다. 이러한 모델은 시퀀스 데이터의 장기 의존성을 캡처하고 시간적 순서에 따른 활동 간의 관계를 학습할 수 있습니다. 또한, 메모리 증강 신경망(MANN)과 같은 모델은 더 긴 의존성을 학습할 수 있으며, 특히 매우 긴 트레이스나 반복적인 활동이 있는 경우 유용할 수 있습니다. 또한, 트랜스포머와 같은 모델은 자기 주의 메커니즘을 기반으로 하여 장거리 종속성을 캡처할 수 있으며, 다양한 시퀀스 데이터에 적용할 수 있는 유연성을 제공할 수 있습니다. 이러한 다양한 모델 아키텍처를 조합하거나 적절히 활용함으로써 프로세스의 시간적 특성을 더 잘 이해하고 모델링할 수 있을 것입니다.