시계열 이상 탐지: 머신러닝 기본 이해

🤖 시계열 이상 탐지는 시간 순서대로 정렬된 데이터에서 정상적인 패턴에서 벗어나는 값을 식별하는 머신러닝 기법이다. 이 기술은 금융 사기 탐지, 시스템 이상 감지, 의료 모니터링 등 다양한 분야에서 활용된다.

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📈 시계열 데이터 (Time Series Data)는 시간의 흐름에 따라 수집된 일련의 데이터 포인트이다. 예를 들어, 주식 가격, 서버의 CPU 사용률, 환자 바이탈 사인 등이 있다. 이러한 데이터는 시간에 따른 변화를 분석하여 이상 징후를 파악하는 데 사용된다.

용어:

• 시계열 데이터 (Time Series Data)
• 이상 탐지 (Anomaly Detection)

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🔍 이상 탐지 (Anomaly Detection)는 데이터 내에서 예상되는 정상 패턴에서 벗어나는 이상값을 찾아내는 과정이다. 이러한 이상값은 오류, 사기, 희귀한 사건 또는 시스템 고장을 나타낼 수 있다. 이상 탐지는 크게 지도 학습 (Supervised Learning), 비지도 학습 (Unsupervised Learning), 준지도 학습 (Semi-Supervised Learning) 방식으로 나눌 수 있다.

용어:

• 지도 학습 (Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터로 모델을 훈련
• 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터로 모델을 훈련
• 준지도 학습 (Semi-Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하여 모델을 훈련

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💡 이상 탐지 방법론:

• 통계적 방법 (Statistical Methods): 데이터의 통계적 특성을 사용하여 이상값을 감지한다. 예를 들어, 이동 평균 (Moving Average), 지수 가중 이동 평균 (Exponentially Weighted Moving Average), z-점수 (Z-score) 등을 활용한다.

  • Z-score (Z-점수): 데이터 포인트가 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도이다. 일반적으로 Z-점수가 특정 임계값 이상이면 이상값으로 간주한다.

    import numpy as np
    

  def calculate_zscore(data):

  mean = np.mean(data)
  std = np.std(data)
  zscores = [(x - mean) / std for x in data]
  return zscores

  data = [10, 12, 15, 13, 100, 14, 11, 16]
  zscores = calculate_zscore(data)
  print(zscores)
  ```
  위 예제는 Z-점수를 계산하는 파이썬 코드이다. 데이터의 평균과 표준편차를 구하고, 각 데이터 포인트에 대해 Z-점수를 계산한다. Z-점수가 높은 값은 이상값으로 간주할 수 있다.

  • 이동 평균 (Moving Average): 일정 기간 동안의 데이터의 평균을 계산하여 추세를 파악하는 방법이다.

• 머신러닝 기반 방법 (Machine Learning-based Methods): 머신러닝 모델을 사용하여 이상값을 감지한다. 주로 비지도 학습 알고리즘을 사용한다.

  • Isolation Forest (고립 숲): 데이터 포인트를 고립시키는 데 필요한 분할 횟수를 기반으로 이상값을 감지한다. 이상값은 정상 데이터보다 고립되기 쉽다는 원리를 이용한다.

    from sklearn.ensemble import IsolationForest
    import numpy as np
    

  예시 데이터

  data = np.array([[1], [2], [3], [4], [100], [5], [6]])
  model = IsolationForest(random_state=0)
  model.fit(data)
  predictions = model.predict(data)
  print(predictions) # 이상값을 -1로 표시

  위 예제는 Isolation Forest를 사용하여 이상값을 감지하는 파이썬 코드이다. `predict()` 함수는 각 데이터 포인트가 이상값인지 정상값인지를 반환한다.
  *   **One-Class SVM (원-클래스 SVM):** 정상 데이터의 경계를 학습하여 경계 밖의 데이터를 이상값으로 간주한다.
  *   **Autoencoders (오토인코더):** 데이터를 압축하고 복원하는 신경망 모델이다. 정상 데이터는 잘 복원되지만, 이상 데이터는 복원 오차가 크다는 점을 이용한다.
  

용어:

• Z-점수 (Z-score)
• 고립 숲 (Isolation Forest)
• 원-클래스 SVM (One-Class SVM)
• 오토인코더 (Autoencoders)
• 이동 평균 (Moving Average)

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🔧 이상 탐지 평가 지표: 이상 탐지 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표를 사용한다.

• 정밀도 (Precision): 모델이 이상값으로 분류한 것 중 실제 이상값의 비율.
• 재현율 (Recall): 실제 이상값 중 모델이 이상값으로 분류한 비율.
• F1 점수 (F1-score): 정밀도와 재현율의 조화 평균.
• AUC (Area Under the ROC Curve): 모델의 분류 성능을 전반적으로 평가하는 지표.

수식:

• 정밀도 = (True Positives) / (True Positives + False Positives)
• 재현율 = (True Positives) / (True Positives + False Negatives)
• F1-score = 2 * (정밀도 * 재현율) / (정밀도 + 재현율)

용어:

• 정밀도 (Precision)
• 재현율 (Recall)
• F1 점수 (F1-score)
• AUC (Area Under the ROC Curve)

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✅ 구체적인 예시:

1. 금융 사기 탐지: 신용 카드 거래 내역의 시계열 데이터를 분석하여 비정상적인 거래 패턴 (예: 고액 결제, 해외 결제, 짧은 시간에 여러 번의 결제)을 감지한다.
2. 서버 성능 모니터링: 서버 CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽 등의 시계열 데이터를 분석하여 서버 과부하, 시스템 오류를 조기에 감지한다.
3. 의료 모니터링: 환자의 바이탈 사인 (심박수, 혈압, 체온)의 시계열 데이터를 분석하여 이상 징후 (예: 급격한 심박수 변화, 혈압 이상)를 감지한다.

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💡 이상 탐지 시 고려사항:

• 데이터 전처리 (Data Preprocessing): 결측값 처리, 잡음 제거, 스케일링 등 데이터 전처리는 모델의 성능에 큰 영향을 미친다.
• 특징 추출 (Feature Extraction): 시계열 데이터에서 유용한 특징을 추출하여 모델의 성능을 향상시킨다.
• 모델 선택 (Model Selection): 데이터의 특성과 문제의 상황에 맞는 적절한 모델을 선택한다.
• 임계값 설정 (Threshold Setting): 모델의 출력값을 이상값으로 판단하는 임계값을 적절하게 설정한다.
• 모델 튜닝 (Model Tuning): 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 최적화한다.

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요약: 시계열 이상 탐지는 시간 순서 데이터를 분석하여 이상 징후를 감지하는 중요한 기술이다. 통계적 방법과 머신러닝 기반 방법을 사용하여 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 선택, 임계값 설정 등 다양한 고려사항을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.

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관련 키워드:

• 시계열 분석
• 사기 탐지
• 데이터 이상
• 머신러닝