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[NDC21-데이터분석] 이상탐지를 위한 빠른 시계열모델(RLS필터주기모델)
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
게임 내 세분화된 지표를 폭넓게 모니터링하던 중, 시계열 모델의 배치 적합 비용이 커져 이상 탐지 처리가 지연되는 문제가 생겼다. 발표자는 미래 예측보다 과거 정상 패턴과 현재 값의 비교가 중요하다는 목적에 맞춰 MA 항을 제거하고 AR(1) 기반 모델로 단순화한 뒤, RLS 필터를 적용해 새 데이터마다 모수를 온라인으로 갱신하도록 바꿨다. 그 결과 이상치 탐지 분류 성능은 기존과 같게 유지하면서 계산 비용을 기존의 약 1.2%로 낮췄고, 같은 시간에 더 많은 지표를 처리할 수 있었다. 모델은 예측 성능만으로 평가하지 말고 실제 탐지 목적에 맞춰 설계해야 한다는 점을 보여준다.
- 미래 예측의 정확도보다 과거 정상 패턴과 현재 값의 차이를 찾는 것이 목적이라면, 모델의 최적화 기준도 예측 성능에서 탐지 성능으로 바꿔야 한다.
- 주기 시계열 모델에서 일반화에 쓰이는 MA 항을 제거하고 AR(1) 기반으로 단순화해 계산 부담을 줄였다.
- RLS(재귀 최소제곱) 필터는 새 데이터가 들어올 때 기존 모수와 현재 값만으로 갱신할 수 있어, 학습 데이터 길이에 따른 계산 증가를 피한다.
- 온라인 처리에서는 과거 데이터의 영향이 계속 남지 않도록 망각 계수를 적용해 최근 패턴에 더 큰 가중치를 줄 수 있다.
소개
● 설문조사: https://forms.gle/AKWxjQ3gvGHTS51s6 ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 넥슨코리아 임태훈 ● 권장 대상: 데이터분석, 실제 업무 ● 키워드: #이상탐지 #시계열 #RLS필터 #온라인처리 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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