ㅁ 고급 전략

ㅇ 정의: 고급 전략은 성능 모니터링에서 한층 더 심화된 접근 방법으로, 시스템의 이상 징후를 탐지하고 그 원인을 설명하는 기술을 포함합니다.

ㅇ 특징: 고급 전략은 데이터의 복잡성을 고려하며, 머신러닝 기반의 이상 탐지와 원인 설명을 결합하여 문제 해결의 실효성을 높입니다.

ㅇ 적합한 경우: 단순한 이상 탐지로는 해결되지 않는 복잡한 시스템 문제를 다룰 때 적합합니다.

ㅇ 시험 함정: 고급 전략의 일부 기술은 적용 범위가 제한적일 수 있으며, 모든 이상 징후를 설명할 수 없다는 점을 간과하는 경우가 있습니다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 고급 전략은 복잡한 시스템의 이상 징후를 탐지하고 원인을 설명하는 데 사용된다.
– X: 고급 전략은 모든 이상 징후를 탐지하고 자동으로 해결한다.

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1. Explainability in Anomaly Detection

ㅇ 정의: 이상 탐지에서 Explainability는 탐지된 이상 징후의 원인을 명확히 설명하는 기술을 의미합니다.

ㅇ 특징: 머신러닝 모델의 내부 작동 방식과 결과를 이해할 수 있도록 시각화 및 해석 가능성을 제공합니다.

ㅇ 적합한 경우: 이상 징후의 원인 분석이 필요한 경우, 특히 비즈니스 의사결정에 영향을 미치는 상황에서 유용합니다.

ㅇ 시험 함정: Explainability가 제공하는 정보는 항상 명확하지 않을 수 있으며, 잘못된 해석으로 이어질 수 있습니다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Explainability는 이상 탐지 결과의 원인을 설명하는 데 유용하다.
– X: Explainability는 모든 이상 징후의 원인을 정확히 규명한다.

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1.1 모델 기반 Explainability

ㅇ 정의: 모델 기반 Explainability는 머신러닝 모델 자체의 작동 원리를 분석하여 이상 징후를 설명하는 접근법입니다.

ㅇ 특징: 모델의 입력 변수와 출력 간의 관계를 시각화하며, 특정 이상 징후가 발생한 이유를 도출합니다.

ㅇ 적합한 경우: 복잡한 머신러닝 모델이 사용되는 환경에서 이상 징후의 원인을 파악할 때 적합합니다.

ㅇ 시험 함정: 모델 기반 Explainability는 모델의 복잡성에 따라 해석이 어려울 수 있습니다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 모델 기반 Explainability는 머신러닝 모델의 작동 원리를 분석하여 이상 징후를 설명한다.
– X: 모델 기반 Explainability는 모든 모델에서 동일하게 적용된다.

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1.2 데이터 기반 Explainability

ㅇ 정의: 데이터 기반 Explainability는 탐지된 이상 징후와 관련된 데이터의 특성을 분석하여 원인을 설명하는 접근법입니다.

ㅇ 특징: 데이터의 패턴, 분포, 상관관계를 분석하여 이상 징후의 원인을 도출합니다.

ㅇ 적합한 경우: 데이터의 특성이 이상 징후 발생에 중요한 영향을 미치는 경우에 적합합니다.

ㅇ 시험 함정: 데이터 기반 Explainability는 데이터의 품질과 양에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터 기반 Explainability는 이상 징후와 관련된 데이터의 특성을 분석하여 원인을 설명한다.
– X: 데이터 기반 Explainability는 데이터의 품질에 관계없이 항상 정확한 결과를 제공한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Explainability in Anomaly Detection은 특히 금융 거래와 같은 민감한 영역에서 매우 중요합니다. 이상 징후를 탐지하는 것만으로는 충분하지 않으며, 탐지된 이상 징후의 원인을 명확히 설명할 수 있어야 합니다. 이는 의사 결정의 신뢰성을 높이고, 잘못된 탐지로 인한 불필요한 조치를 방지하며, 규제 준수와 같은 요구 사항을 충족하는 데 필수적입니다.

예를 들어, 금융 거래에서 한 사용자의 계정에서 비정상적으로 높은 금액이 반복적으로 송금되는 패턴이 탐지되었다고 가정해봅시다. 이 경우 단순히 “이상 징후 탐지”라는 결과만으로는 충분하지 않습니다. 탐지된 이상 징후가 왜 발생했는지, 어떤 요인이 주요하게 작용했는지 설명해야 합니다. 예를 들어, 거래 시간대, 거래 금액, 거래 상대방의 위치 등이 주요 요인으로 작용했을 수 있습니다. 이렇게 설명 가능성이 제공되면, 금융 기관은 해당 거래가 실제로 사기인지 아니면 정상적인 거래인지 판단할 수 있는 근거를 확보할 수 있습니다.

그러나 Explainability에는 한계가 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 내부 작동 방식이 복잡하여 결과를 해석하기가 어렵습니다. 이를 보완하기 위해 SHAP(Shapley Additive Explanations)와 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)과 같은 기술적 접근법이 사용됩니다. SHAP는 각 입력 특성이 모델 예측에 기여하는 정도를 정량적으로 평가하여 설명을 제공합니다. LIME은 특정 예측에 대해 모델의 동작을 간단한 선형 모델로 근사하여 설명 가능한 결과를 제공합니다.

이러한 도구를 활용하면 복잡한 모델의 결과를 더 잘 이해할 수 있고, 이상 징후 탐지의 신뢰성과 투명성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, SHAP를 사용하여 특정 거래가 이상 징후로 탐지된 이유를 분석했을 때, 거래 금액이 비정상적으로 높았다는 점이 주요 요인으로 도출된다면, 이를 근거로 추가 조사를 진행할 수 있습니다. LIME을 활용하면 특정 거래가 이상하게 분류된 이유를 시각적으로 확인할 수 있어, 비전문가도 결과를 이해하기 쉽습니다.

따라서 Explainability는 단순히 모델의 결과를 해석하는 것을 넘어, 탐지된 이상 징후에 대한 신뢰성과 투명성을 확보하고, 실무적 의사 결정을 지원하는 데 핵심적인 역할을 합니다.