AI개발 관련해서 조언 부탁드립니다.

Question

안녕하세요.저는 웹 백엔드 개발자이고, 갑자기 시계열 센서 로그 기반 이상탐지 시스템을 맡게 되었습니다.AI/ML 관련 지식이 많지 않고, 시계열 이상탐지도 처음이라 현재 접근 방향이 맞는지 확신이 없어 조언을 구하고 싶습니다.데이터 형태는 장비에서 시간별로 쌓이는 센서 로그입니다.예를 들면 자세값, 위치/고도/속도, 상태값, 전원 관련 값, 진동/가속도, error/failsafe flag, 운용 모드 등이 있습니다.현재 생각 중인 접근은 다음과 같습니다.- 로그 파싱 후 공통 스키마 구성- 1초 window 피처 생성- rule_score + z-score/변화량 기반 statistical_score 계산- Isolation Forest로 순간 이상탐지- 사람이 anomaly event 검토- 정상 후보 구간으로 LSTM AutoEncoder 학습- IF + LSTM-AE + rule/statistical score 앙상블- 실시간 경고 및 분석 리포트 활용궁금한 점은 이 접근이 시계열 센서 로그 이상탐지 관점에서 타당한지입니다.IF는 1초 단위 순간 이상탐지, LSTM-AE는 30초 정도의 흐름 이상탐지로 역할을 나누려고 하는데 괜찮을까요?혹시 더 추천할 만한 모델, 오픈소스/프레임워크, 또는 데이터 선별/검증 팁이 있다면 조언 부탁드립니다.

allinux · Answer

이상탐지 룰은 정해져있어야 하겠죠.우선 룰베이스로 개발을 해서 데이터를 쌓고 그 데이터로 머신러닝 모델 개발을 하는 순서로 진행되어야 할 것 같네요.

AI개발 관련해서 조언 부탁드립니다.

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