안녕하세요. 균일한 레벨을 유지해야 하는 여러 센서 데이터에서 이상치를 감지하는 것은 제조업, 설비 관리, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 매우 중요한 작업입니다. 데이터가 안정적일 것으로 기대되기 때문에, 여기서 벗어나는 패턴을 효과적으로 찾아내는 것이 핵심입니다.
여러 가지 접근 방법을 난이도와 특성에 따라 나누어 설명해 드리겠습니다.
1. 통계적 기법 (Statistical Methods)
가장 기본적이고 직관적인 방법입니다. 데이터가 특정 분포(예: 정규분포)를 따른다고 가정하고, 그 분포에서 크게 벗어나는 값을 이상치로 판단합니다.
가. Z-Score (or Modified Z-Score)
원리: 데이터 포인트가 평균으로부터 표준편차의 몇 배만큼 떨어져 있는지를 측정합니다. 보통 Z-Score의 절댓값이 2.5 또는 3.0 이상이면 이상치로 간주합니다.
장점: 계산이 매우 간단하고 빠릅니다.
단점: 평균과 표준편차 자체가 이상치의 영향을 받기 쉽습니다. 이를 보완하기 위해 중앙값(Median)과 중앙값 절대 편차(MAD)를 사용하는 **수정된 Z-Score(Modified Z-Score)**가 더 안정적입니다.
나. 이동 평균 (Moving Average)
원리: 데이터의 특정 윈도우(window) 내의 평균을 계산하여 데이터의 추세를 파악합니다. 실제 데이터가 이 이동 평균선에서 특정 임계값(Threshold) 이상 벗어나면 이상치로 판단합니다.
종류:
단순 이동 평균 (SMA): 모든 데이터에 동일한 가중치를 부여합니다.
지수 가중 이동 평균 (EWMA): 최신 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 변화에 더 민감하게 반응합니다. 안정적인 데이터를 감시하는 데 매우 효과적입니다.
장점: 구현이 간단하고, 데이터의 국소적인 변화를 잘 감지합니다.
다. 사분위수 범위 (Interquartile Range, IQR)
원리: 데이터를 셔열로 정렬한 후, 중앙 50%의 데이터 범위를 기준으로 이상치를 정의합니다.
Q1 (1사분위수) - 1.5 * IQR 보다 작거나
Q3 (3사분위수) + 1.5 * IQR 보다 큰 값을 이상치로 판단합니다.
장점: 데이터가 정규분포를 따르지 않아도 사용할 수 있으며, Z-Score보다 이상치에 덜 민감(robust)합니다.
2. 머신러닝 기법 (Machine Learning Methods)
데이터로부터 "정상" 상태의 패턴을 학습하고, 이 패턴과 다른 데이터를 이상치로 분류합니다.
가. 클러스터링 기반 기법 (Clustering-based)
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
원리: 데이터가 밀집한 영역을 "정상" 클러스터로 그룹화하고, 어떤 클러스터에도 속하지 않는 점들을 "이상치(Noise)"로 분류합니다.
장점: 데이터의 분포를 가정하지 않으며, 복잡한 형태의 정상 데이터 그룹을 잘 찾아냅니다. 다차원(여러 센서) 데이터에 적용하기 좋습니다.
단점: 데이터 밀도에 따라 성능이 달라져 파라미터(eps, min_samples) 설정이 중요합니다.
나. 트리 기반 기법 (Tree-based)
Isolation Forest
원리: 이상치는 정상 데이터보다 "고립시키기 쉽다"는 아이디어에 기반합니다. 데이터를 무작위로 분할할 때, 이상치는 적은 횟수의 분할만으로도 다른 데이터들로부터 분리될 수 있습니다.
장점: 계산 효율이 매우 높고, 대용량 데이터 및 다차원 데이터에 탁월한 성능을 보입니다. 사전 전처리(스케일링 등)가 크게 필요하지 않습니다.
다. One-Class SVM (Support Vector Machine)
원리: 정상 데이터만을 학습하여, 정상 데이터들을 감싸는 경계선(boundary)을 찾습니다. 이 경계선 밖에 위치하는 새로운 데이터 포인트를 이상치로 판단합니다.
장점: 고차원 데이터에서 잘 작동하며, 비선형적인 데이터 패턴도 잘 학습할 수 있습니다.
단점: 데이터 양이 많아지면 학습 속도가 느려지고, 파라미터에 민감합니다.
3. 딥러닝 기법 (Deep Learning Methods)
시계열 데이터의 시간적 패턴이나 여러 센서 간의 복잡한 상호작용을 학습하는 데 강력합니다.
가. 오토인코더 (Autoencoder)
원리: 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간(latent space)으로 압축(Encoder)했다가 다시 원본 데이터로 복원(Decoder)하는 신경망입니다.
탐지 방식: 정상 데이터만을 학습시키면, 모델은 정상 데이터를 잘 복원합니다. 하지만 학습 때 보지 못한 이상치 데이터가 입력되면 복원을 제대로 하지 못해 **복원 오차(Reconstruction Error)**가 커집니다. 이 오차가 특정 임계값을 넘으면 이상치로 판단합니다.
장점: 여러 센서 간의 복잡하고 비선형적인 관계를 스스로 학습할 수 있습니다.
추천 모델: 시간적 순서가 중요하다면 LSTM-Autoencoder나 GRU-Autoencoder를 사용하면 시간적 패턴까지 고려할 수 있어 더욱 정교한 탐지가 가능합니다.
4. 다수 센서 간의 관계를 고려하는 방법
여러 센서 데이터가 서로 연관되어 움직이는 경우, 개별 센서의 값은 정상이지만 센서들 간의 '관계'가 비정상일 수 있습니다.
가. 주성분 분석 (PCA, Principal Component Analysis)
원리: 여러 센서(변수)들의 정보를 소수의 주성분(Principal Components)으로 압축합니다. 정상 상태에서는 데이터가 이 주성분들로 잘 설명됩니다.
탐지 방식: 오토인코더와 유사하게, PCA로 압축했다가 다시 복원했을 때 발생하는 복원 오차를 기반으로 이상치를 탐지할 수 있습니다.
장점: 다변수 데이터의 차원을 축소하여 노이즈를 줄이고, 변수 간의 선형적인 관계를 기반으로 이상치를 탐지하는 데 효과적입니다.
단계별 추천 접근 방안
1단계: Baseline 설정 (간단한 방법으로 시작)
먼저 EWMA (지수 가중 이동 평균) 또는 Modified Z-Score를 각 센서에 개별적으로 적용하여 기준 모델을 만듭니다. 이것만으로도 많은 단발성 이상치(Spike, Dip)를 잡아낼 수 있습니다.
2단계: 머신러닝 적용 (패턴 학습)
1단계로 탐지하기 어려운 복합적인 이상치가 있다면, Isolation Forest나 DBSCAN을 전체 센서 데이터에 적용해 보세요. Isolation Forest는 일반적으로 빠르고 성능이 우수하여 좋은 선택입니다.
3단계: 시계열 및 센서 간 관계 고려 (고급 기법)
데이터의 시간적 순서가 중요하거나 센서 간의 미묘한 상호작용이 중요하다면 LSTM-Autoencoder를 사용하는 것을 강력히 추천합니다. 정상 상태의 시계열 패턴과 센서 간의 관계를 모두 학습하여, 이전에 보지 못한 비정상적인 '상황'을 효과적으로 감지할 수 있습니다.
최종 고려사항
이상치의 정의: 어떤 종류의 이상치를 잡고 싶은지 명확히 해야 합니다. (예: 순간적인 피크, 점진적인 값 상승/하락, 비정상적인 진동 등)
라벨 데이터 유무: 과거에 발생했던 이상치에 대한 정보(라벨)가 있다면, 이를 모델 성능 평가에 활용할 수 있습니다. 없다면 위에서 소개한 비지도학습 방법들을 사용해야 합니다.
실시간 처리: 실시간으로 이상치를 탐지해야 한다면 계산 속도가 빠른 통계적 기법이나 Isolation Forest가 유리합니다. 딥러닝 모델은 추론 시에는 빠르지만, 학습에 시간이 걸립니다.
결론적으로, 먼저 간단한 통계 기법으로 시작하여 데이터의 특성을 파악한 후, 필요에 따라 Isolation Forest나 LSTM-Autoencoder와 같은 고급 기법을 단계적으로 도입하는 것이 가장 효과적인 접근법입니다.
