π μλ‘
μ¬μ΄λ² κ³΅κ²©μ΄ μ μ λ μ κ΅ν΄μ§κ³ μλνλλ©΄μ, κΈ°μ‘΄μ λ£° κΈ°λ° λ³΄μ μμ€ν λ§μΌλ‘λ μνμ 100% νμ§νλ κ²μ΄ μ΄λ €μμ‘μ΅λλ€. μ΄λ΄ λ, AI(μΈκ³΅μ§λ₯)μ λ±μ₯μ 보μ μ κ³μ ν° νμ μ κ°μ Έμ€κ³ μμ΅λλ€. π‘
AIλ λ°©λν λ‘κ·Έ λ°μ΄ν°μμ μ΄μ μ§νλ₯Ό μλμΌλ‘ μ°Ύμλ΄κ³ , μ μκ³Ό λΉμ μμ ꡬλΆνμ¬ λ³΄μ λΆμκ°κ° λμΉκΈ° μ¬μ΄ λΆλΆκΉμ§ νμ§ν μ μκ² λμμ€λλ€. μ€λμ AI κΈ°λ° μ¬μ΄λ² μν νμ§ κΈ°μ μ κ°λ λΆν° μ€μ νμ© μμ, κ·Έλ¦¬κ³ μμΌλ‘μ μ λ§κΉμ§ ν¨κ» μ΄ν΄λ³΄κ² μ΅λλ€. π
π€ AI 보μ κΈ°μ μ ν΅μ¬ β μ΄μ νμ§λ?
μ΄μ νμ§(Anomaly Detection)λ AIκ° βμ μβ ν¨ν΄μ νμ΅ν ν, κ·Έμ λ€λ₯Έ μ΄μν νλμ μλ³ν΄λ΄λ κΈ°μ μ λλ€. 보μμμμ μ΄μ νμ§λ λ€μκ³Ό κ°μ μμμμ νμ©λ©λλ€:
- π λ΄λΆ μ§μμ μ΄μνμ νμ§ (μ: νμλ³΄λ€ ν° νμΌμ μΈλΆλ‘ μ μ‘)
- π¨ λ€νΈμν¬ μΉ¨μ μλ νμ§
- π© μ΄λ©μΌ νΌμ± λ° μ€νΈ λΆλ₯
- πΎ μ μ± μ½λ μ€ν νμ νμ§
π AIλ μ΄λ»κ² μ¬μ΄λ² 곡격μ νμ§ν κΉ?
1οΈβ£ λ°μ΄ν° μμ§
AI 보μ μμ€ν μ λ¨Όμ λ°©λν λ‘κ·Έ λ°μ΄ν°λ₯Ό μμ§ν©λλ€. μ: λ°©νλ²½ λ‘κ·Έ, μ¬μ©μ νμ λ‘κ·Έ, μ΄λ©μΌ νΈλν½ λ±.
2οΈβ£ μ μ²λ¦¬ λ° νΉμ§ μΆμΆ
λ‘κ·Έμμ μλ―Έ μλ ν¨ν΄(Feature)μ μΆμΆν©λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, β1λΆ λμ λ³΄λΈ ν¨ν· μβλ βνμΌ μ κ·Ό νμβ λ±μ΄ λ μ μμ΅λλ€.
3οΈβ£ λͺ¨λΈ νμ΅
μ μ λ°μ΄ν°λ₯Ό κΈ°λ°μΌλ‘ λ¨Έμ λ¬λ λͺ¨λΈμ νμ΅μν΅λλ€. μ΄ν λΉμ μ λ°μ΄ν°κ° λ€μ΄μ€λ©΄ βμ΄μβμΌλ‘ νλ¨ν©λλ€. λνμ μΈ κΈ°λ²μ λ€μκ³Ό κ°μ΅λλ€:
- β Isolation Forest
- β Autoencoder
- β One-Class SVM
4οΈβ£ μ€μκ° μ΄μ νμ§
μ€μκ°μΌλ‘ λ€μ΄μ€λ λ‘κ·Έλ₯Ό κΈ°μ‘΄ λͺ¨λΈκ³Ό λΉκ΅νμ¬ μ΄μ μ¬λΆλ₯Ό νλ¨νκ³ κ΄λ¦¬μμκ² κ²½κ³ λ₯Ό μ€λλ€.
π» μμ : μ¬μ΄ν·λ°μ νμ©ν κ°λ¨ν μ΄μ νμ§ μ€μ΅
μ΄μ κ°λ¨ν μμ λ₯Ό ν΅ν΄ AI μ΄μ νμ§ κ°λ
μ 체νν΄λ΄
μλ€. μλλ Isolation Forest
λ₯Ό νμ©ν Python μ€μ΅ μ½λμ
λλ€.
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# μν λ°μ΄ν° μμ± (μ μ: 0~10, μ΄μ: 30~35)
data = np.concatenate([np.random.normal(5, 1, 100), np.random.normal(32, 1, 5)])
data = data.reshape(-1, 1)
# λͺ¨λΈ μμ± λ° νμ΅
model = IsolationForest(contamination=0.05)
model.fit(data)
pred = model.predict(data)
# κ²°κ³Ό μκ°ν
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.scatter(range(len(data)), data, c=['red' if p == -1 else 'blue' for p in pred])
plt.title("Isolation Forestλ₯Ό μ΄μ©ν μ΄μ νμ§")
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Value")
plt.show()
μ μ½λμμλ λλΆλΆμ λ°μ΄ν°κ° μ μ(νλ μ ), μ΄μ λ°μ΄ν°λ λΉ¨κ° μ μΌλ‘ νμλ©λλ€.
π μ€μ νμ© μ¬λ‘
- πΌ κΈμ΅: λΉμ μ κ±°λ νμ§ (μ: κ°μμ€λ¬μ΄ ν΄μΈ κ²°μ )
- π’ κΈ°μ λ΄λΆλ§: ν΄μ§ μμ μμ λλ λ°μ΄ν° μ μΆ μλ νμ§
- π§ μ΄λ©μΌ 보μ: AIλ‘ νΌμ± μ΄λ©μΌ λΆλ₯ λ° μ€μκ° μ°¨λ¨
π μμ£Ό 묻λ μ§λ¬Έ (FAQ)
β AI μ΄μ νμ§μ κΈ°μ‘΄ 보μ μ루μ μ μ°¨μ΄λ?
β κΈ°μ‘΄ λ£° κΈ°λ° νμ§λ 미리 μ μλ 쑰건μμλ§ νμ§λ©λλ€. λ°λ©΄ AIλ ν¨ν΄μ λ³νλ₯Ό νμ΅νμ¬ μλ‘μ΄ μνμλ μ μ°νκ² λμν μ μμ΅λλ€.
β μ΄μ νμ§μ μ€ν λ¬Έμ λ μλμ?
β AI κΈ°λ° νμ§λ λ―Όκ°νκ² λ°μν κ²½μ° μ€ν(False Positive)μ΄ λ°μν μ μμ΅λλ€. μ΄ λλ¬Έμ 보μ λ΄λΉμμ νλ λ° νΌλλ°± 루νκ° λ§€μ° μ€μν©λλ€.
β μ€μκΈ°μ λ AI 보μ κΈ°μ μ λμ ν μ μλμ?
β ν΄λΌμ°λ κΈ°λ° λ³΄μ μλΉμ€(SaaS νν)λ₯Ό νμ©νλ©΄ λ³λμ μΈνλΌ μμ΄λ AI κΈ°λ° νμ§λ₯Ό μ¬μ©ν μ μμ΅λλ€.
π§ κ²°λ‘
AIλ₯Ό νμ©ν μ¬μ΄λ² μν νμ§ κΈ°μ μ μ΄μ μ νμ΄ μλ νμμ λλ€. μ μ λ μ κ΅ν΄μ§λ 곡격μ λ§μκΈ° μν΄μ λ£° κΈ°λ°μ λμ΄ νμ΅ κΈ°λ° λ³΄μ μμ€ν μ΄ μꡬλ©λλ€. μ΄μ νμ§, νμ κΈ°λ° λΆμ, κ·Έλ¦¬κ³ μ€μκ° λμκΉμ§, AIλ μ°λ¦¬μ 보μ μ λ΅μ ν μ°¨μ λμ΄μ¬λ¦΄ μ μλ λꡬμ λλ€. π
λ€μ κΈμμλ AI 보μμ λ λ€λ₯Έ μ£Όμ μΈ λ₯νμ΄ν¬ λ° λ³΄μ΄μ€νΌμ± λμμ λν΄ μμλ³΄κ² μ΅λλ€. κΈ°λν΄μ£ΌμΈμ! π