이상 탐지란 무엇입니까?
이상은 데이터 세트의 예상치 못한 변경 또는 예상 패턴에서 편차입니다. 이상 징후는 예상과 다른 일이 발생하고 있음을 보여주기 때문에 이상 동작을 경고하는 데 이상 탐지가 사용됩니다.
이상이 반드시 좋거나 나쁜 것은 아니지만, 기업은 해당 조치를 취해야 하는지 여부를 평가하기 위해 패턴의 중단에 대해 알아야 합니다.
기업은 일상적인 업무를 수행하는 동안 수백만 개의 데이터 포인트를 생성하지만 많은 귀중한 정보가 사용되지 않고 잊혀집니다. 이런 이유로 더 예측 가능한 미래를 위해 운영을 최적화하고 프로세스를 간소화하기 위한 비즈니스 세계에서 이상 탐지가 점점 더 중요해지고 있습니다.
이상과 이상치의 차이점은 무엇입니까?
많은 비즈니스 사용자가 이상과 이상치라는 용어를 같은 의미로 사용하지만 중요한 차이점이 있습니다. 이상은 이상치와 유사하지만 동일하지는 않습니다.
모든 데이터가 일련의 프로세스에 의해 생성된다고 가정할 때 이상치는 주어진 데이터 세트 내에서 발생할 확률이 낮은 포인트입니다. 이들은 정상 모집단 내의 다른 관측치와 거리가 먼 관측점입니다. 그러나 이상치가 반드시 다른 프로세스로 인해 발생한 비정상적인 동작이나 동작을 나타내는 것은 아닙니다. 이상치는 동일한 프로세스에서 생성되지만 더 낮은 확률로 발생합니다.
반대로, 이상은 다양한 프로세스에 의해 생성되는 패턴입니다. 이러한 다양한 프로세스는 비즈니스에 장비 고장이나 피로와 같은 변경 사항이 있으며 추가 조치가 필요할 수 있음을 경고할 수 있습니다.
때로는 특정 데이터 포인트가 나타내는 범주를 결정하기 위해 판단력과 주제별 전문 지식이 필요합니다.
이상 탐지의 가치는 무엇입니까?
매일 기업은 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이런 데이터를 올바르게 활용하면 기업이 더 나은 결정을 더 빨리 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 활용을 위한 한 가지 방법은 이상 탐지입니다. 이상을 감지하면 사소한 문제가 확대되고 시간 소모적인 문제가 되는 것을 막을 수 있습니다. 기업은 최신 머신 러닝 방법을 사용하여 추세를 추적하고 기회와 위협을 식별하며 이상 탐지를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
작동 방식
실시간으로 이상을 감지하거나 경우에 따라 예측하는 데 사용할 수 있는 많은 기술 기능과 솔루션이 존재합니다.
시각적 발견
데이터 또는 비즈니스 분석가는 데이터 시각화를 구축하여 올바른 데이터 시각화를 통해 예기치 않은 동작을 찾아내며, 종종 사전 비즈니스 지식과 창의적인 사고가 필요하며 답을 찾습니다. 주요 구성 요소, TSNE 및 UMAP에서 생성된 것과 같은 고급 시각화는 저차원 지도를 통해 고차원 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
지도 학습
지도 학습은 특정 산업에 대한 비즈니스 지식이 있는 사람을 통해 데이터 요소 집합에 정상 또는 이상 레이블을 지정합니다. 그런 다음 분석가는 레이블이 지정된 이 데이터를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 새 데이터의 이상을 예측하는 머신 러닝 모델을 구축합니다.
비지도 학습
레이블이 지정되지 않은 데이터는 새로운 데이터를 예측하는 비지도 머신 러닝 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 모델이 정상 데이터에 맞게 조정되었기 때문에 이상 데이터 포인트 수가 적습니다.
시계열 기법
시계열 데이터의 추세, 계절성 및 수준을 캡처하는 모델을 사용하여 시계열 분석을 통해 이상을 감지합니다. 새 데이터가 모델에서 너무 많이 편차나면 이상 또는 모델 오류로 표시됩니다.
오토인코더와 머신 러닝
최신 머신 러닝 기술과 오토인코더는 이상을 실시간으로 감지하고 대응합니다. 신경망은 트랜잭션 및 센서 데이터 피드에서 이상을 예측할 수 있습니다.
클러스터링
분석가는 각 데이터 포인트를 미리 정의되거나 발견된 많은 클러스터 중 하나로 분류하려고 할 수 있습니다. 알려진 클러스터에 속하지 않는 경우는 이상으로 간주될 수 있습니다.
이상 탐지는 현재 어떻게 사용됩니까?
거의 모든 산업에서 이상 탐지에 대한 중요한 비즈니스 사용 사례가 많습니다. 가장 일반적인 몇 가지 예는 보험, 금융 서비스, 의료 및 제조 분야입니다.
- 금융 범죄
- 장비 센서
- 의료 사기
- 제조 결함
금융 범죄 퇴치
금융 부분에서는 1분마다 수조 달러에 달하는 거래가 실행됩니다. 조직이 의심스러운 거래를 실시간으로 식별하면 경쟁 우위를 점할 수 있습니다. 이상 거래를 식별하기 위해 고객, 제공업체 및 주요 금융 회사는 생성되는 방대한 데이터 바다에서 이상을 감지하기 위해 머신 러닝 기술을 비롯한 빅 데이터 분석을 점점 더 많이 채택하고 있습니다.
또한, 선도적인 금융 회사는 이상 징후 탐지로 비용을 제어하여 오탐 조사를 제거하고 사기 손실을 줄임으로써 비용을 절감할 수 있습니다.
모니터링 장비 센서
오늘날 많은 유형의 장비, 차량 및 기계에 센서가 내장되어 있습니다. 예를 들어 스마트폰에는 주변광 및 후면 조명 센서, 가속도계, 디지털 나침반, 자이로스코프, 근접성, NFC, GPS 및 지문 센서를 비롯한 많은 기능이 있습니다. 센서 출력 모니터링은 고장 및 중단을 감지하고 예방하는 데 중요할 수 있습니다.
데이터 기반 제조업체는 연결된 사물 인터넷(IoT) 장치를 사용하여 모든 장비, 차량 및 기계를 실시간으로 추적할 수 있습니다. 그들은 비용이 많이 드는 고장 및 중단을 방지하기 위해 이상 탐지 솔루션으로 모든 출력을 모니터링할 수 있습니다. 또한 오토인코더와 같은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 임박한 문제를 나타낼 수 있는 이상 데이터 패턴을 식별할 수 있습니다.
의료 청구 사기
보험 사기는 의료 산업에서 흔히 발생하며 사기꾼에게 지불되는 액수는 수십억 달러에 달합니다. 보험 회사는 사기 계정에 대한 지불이 이루어지지 않도록 사기 청구를 식별하는 것이 중요합니다. 지난 몇 년 동안 많은 기업이 보험 사기를 탐지하기 위한 지도, 비지도 및 반지도 모델을 구축하기 위해 빅 데이터 분석에 막대한 투자를 했습니다.
빅 데이터 분석 및 이상 탐지 기능을 통해 의료 및 보험 제공업체는 지도, 비지도 및 반지도 모델을 구축하여 제출된 각 청구에 대한 의료 사기 가능성을 줄일 수 있습니다.
제조 결함
일부 회사는 오토인코더 모델을 사용하여 제조된 구성 요소의 센서 데이터를 지속적으로 모니터링합니다. 모델이 새 데이터에 점수를 매길 때 기술자는 결함(이상)이 발생하는 즉시 신속하게 감지하고 해결합니다.
결함과 이상을 수동으로 확인하는 공정은 시간을 낭비하고 제조업체의 비용을 증가시킬 수 있으므로 많은 주요 제조업체에서 오토인코더를 사용하기 시작했습니다. 회사는 오토인코더 모델을 사용하여 제조된 구성 요소의 센서 데이터를 사용하여 이상 이벤트를 실시간으로 모니터링하고 감지할 수 있습니다.
추가 사용 사례
이러한 가장 일반적인 사용 사례 외에도 많은 다른 산업에서도 이상 탐지를 사용합니다.
- 군사 감시: 이미지 인식
- 사이버 보안: 침입 탐지
- 안전 시스템: 오류 감지
- 해킹 방지: 네트워크 이상 트래픽 탐지
- 날씨: 폭염 또는 한파 영향
- MRI 영상: 알츠하이머 또는 악성 종양 영향
- 우주선 센서: 잘못된 구성 요소 식별
이상 탐지의 미래는 어떤 모습입니까?
오늘날의 데이터 양은 점점 더 증가하고 있으며 기업은 그 어느 때보다 더 많은 정보를 수집하고 있습니다. 예측에 따르면 미래에 훨씬 더 많은 데이터가 증가됩니다. 이러한 풍부한 데이터를 통해 기업은 패턴을 추적하고 더 중요하게는 이상 징후를 감지하여 장비 오작동, 사기 및 결함과 같은 주요 비즈니스 실패를 방지할 수 있어야 합니다.
데이터 패턴의 이상을 감지하면 기업이 실행 가능한 통찰력을 발견하고 디지털 시대에 더 효율적이고 경쟁력을 갖추는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학 소프트웨어를 통해 조직은 머신 러닝 모델을 사용하여 예상되는 동작을 지정하고, 새로운 데이터를 모니터링하며, 예기치 않은 동작을 찾아 더 나은 비즈니스 결과를 낼 수 있습니다.
이상 탐지는 다음으로 우리를 어디로 데려갈까요? 머신 러닝 및 인공 지능의 사용이 증가함에 따라 기계 또는 센서 이상을 감지하는 것이 유일한 주요 사용 사례는 아닙니다. 전문가들은 영상 감시, 의료 진단 등에서 이상 탐지의 중요성이 계속될 것이라고 예측합니다.