ㅁ 고급 전략

ㅇ 정의:
머신러닝 기반 이상 탐지 모델에서 탐지 결과의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기법. 모델의 블랙박스 특성을 줄이고, 의사결정의 신뢰성을 높인다.

ㅇ 특징:
– SHAP, LIME, Counterfactual Explanation 등 다양한 기법 존재
– 모델 예측의 기여도 분석을 통해 특정 피처가 이상 탐지 결과에 미친 영향 파악 가능
– 규제 산업(금융, 의료)에서 필수적으로 요구되는 경우 많음
– 단순 이상 여부뿐 아니라 ‘왜’ 이상인지 설명 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 이상 탐지 결과에 대한 원인 분석이 필요한 경우
– 규제 준수나 내부 감사 목적으로 결과 해석이 필요한 경우
– 모델 신뢰성을 높여 운영팀이나 경영진 설득이 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– “Explainability”와 “Interpretability”를 혼동하는 문제: Explainability는 사후 분석 중심, Interpretability는 모델 자체의 직관적 이해 가능성 중심
– 단순 시각화 제공을 Explainability로 오인하는 경우
– 모든 이상 탐지 모델이 Explainability를 지원한다고 착각하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “SHAP 분석을 통해 특정 피처의 기여도를 수치화하여 이상 탐지 결과를 설명할 수 있다.”
X: “Explainability는 모델의 예측 정확도를 높이는 데만 목적이 있다.”
X: “모든 이상 탐지 모델은 기본적으로 Explainability 기능을 내장하고 있다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Explainability 기법의 장단점 비교
– SHAP: 전역 및 국소 설명 모두 가능, 높은 해석력 제공. 단점은 계산 비용이 크고 대규모 데이터나 복잡한 모델에서는 실행 시간이 길어질 수 있음.
– LIME: 계산 속도가 빠르고 구현이 간단하며 국소 설명에 유리. 단점은 설명 결과의 일관성이 낮을 수 있고, 샘플링 방식에 따라 결과 변동이 큼.

이상 탐지에서 Explainability 적용 시 주의점
– 데이터의 시계열적 특성을 반영해야 함. 시계열 패턴이나 시점 간 의존성을 무시하면 설명이 부정확해질 수 있음.
– 피처 간 상관관계가 높을 경우, 기여도 해석이 왜곡될 가능성이 있음.

Explainability의 활용 영역
– 운영 의사결정: 모델 결과의 근거를 제시하여 현업이 신뢰하고 활용할 수 있도록 지원.
– 규제 보고: 규제 기관의 설명 요구를 충족시켜 법적·정책적 준수 확보.
– 모델 개선 사이클: 모델의 취약점과 오탐/미탐 원인을 분석하여 성능 개선에 활용.

Explainability 미적용 시 발생 가능한 리스크
– 오탐/미탐 발생 원인을 파악하지 못해 문제 해결이 지연됨.
– 규제 불이행으로 인해 법적 제재나 신뢰도 하락 위험이 발생함.