📘최종프로젝트 회고
1. 전략 채택의 논리적 근거 부족
프로젝트 전반에 걸쳐 다양한 실험과 모델링을 수행했으나, 각 전략을 선택한 '필연적 이유'에 대한 설명이 부족했다는 지적이 있었다. 단순한 나열이 아닌 의사결정 체계의 구조화가 필요하다.
- 기기별 모델 분리: 기기마다 발생하는 데이터 분포의 상이함을 해결하기 위한 선택임을 명시해야 한다.
- LOF(Local Outlier Factor) 결합: 모델의 단독 판단보다 오탐을 억제하기 위한 보조 장치로서의 역할을 강조해야 한다.
- MTBFA(Mean Time Between False Alarms) 도입: 단순 성능 지표를 넘어 현장의 알람 과잉 대응 문제를 해결하기 위한 비즈니스적 장치임을 명시해야 한다.
개선 방향: 모든 기술적 선택 뒤에 "무엇 때문에 이 전략을 채택했는가"에 대한 근거를 1줄로 요약하여 구조화할 필요가 있다.
2. 이상 탐지(LOF)의 정량적 정의 미흡
데이터 고립도를 판단하는 과정에서 개념적인 설명에 그쳤을 뿐, 실무자가 납득할 수 있는 정량적 기준이 제시되지 않았다.
- 문제점: 고립 여부를 결정하는 수치적 임계값과 변수 조합에 대한 근거가 부족하다.
- 필요 요소: * 사용된 변수 및 스케일링 방식의 명시
- 거리 및 밀도 계산 방식의 구체화
- 임계값 선정에 대한 통계적/경험적 근거 제시
개선 방향: "개념 설명" 단계에서 벗어나 "정량적 정의" 단계로 고도화하여 현업 수준의 신뢰도를 확보해야 한다.
3. 지표(MTBFA / RUL)의 타당성 검증 프로세스 누락
새롭게 도입하거나 설계한 지표가 실제 설비의 상태를 얼마나 잘 대변하는지에 대한 검증 데이터가 부족하다.
- 문제점: 지표의 수식 설명은 완벽했으나, 해당 수치가 위험을 알리는 '신호'로서 기능한다는 증거가 없다.
- 검증 포인트:
- 정상 설비와 불안정 설비 간의 지표 분포 차이 제시
- 특정 수치를 위험으로 간주하게 된 임계값 설정 기준
4. 데이터 시각화의 가독성 및 의사결정 중심 설계
발표 슬라이드와 대시보드의 시각화가 '연구 보고서' 형식에 치우쳐 있어, 실제 의사결정권자가 정보를 한눈에 파악하기 어렵다.
- 차트 과밀도: 이중축, 누적 막대, 라인 차트 등이 한 슬라이드에 혼재되어 정보 과부하를 유발한다. "1 슬라이드 = 1 메시지" 원칙을 준수해야 한다.
- 사용자 시나리오 부재: 대시보드가 기능별로만 나열되어 있다. 현장 작업자, 엔지니어, 관리자라는 사용자 역할에 맞춘 인터페이스 분리가 필요하다.
- KPI 카드 미비: 대시보드 최상단에서 전체 장비 현황(정상, 이상, 경고 등)을 요약해주는 KPI 카드가 누락되어 직관적인 상황 판단이 어렵다.
5. 운영 아키텍처 및 성능 최적화 고려 부족
분석 성능에는 집중했으나, 실제 운영 환경에서 발생할 수 있는 부하와 아키텍처 구조에 대한 고민이 부족했다.
- 집계 마트의 부재: 월간 리포트 로딩이 느린 이유는 트랜잭션 데이터를 직접 호출하기 때문이다.
- 데이터 파이프라인 구조: Raw Layer에서 Mart Layer(집계 테이블)를 거쳐 대시보드로 연결되는 정석적인 파이프라인 구축이 요구된다.
6. 시각적 도식화 및 UX 완성도
구조적 설명을 텍스트 위주의 다이어그램으로 처리한 점이 아쉬움으로 남는다.
- 도구 활용: Mermaid, Figma 등 전문 도구를 사용하여 시스템 아키텍처와 로직 흐름을 시각적으로 명확하게 전달해야 한다.
- 직관성: "텍스트로 설명하는 구조"가 아닌 "눈으로 이해되는 구조"를 지향해야 한다.
종합 회고
이번 프로젝트를 통해 "데이터 분석 결과가 훌륭하더라도, 그것을 선택한 근거가 빈약하고 전달 방식이 복잡하면 비즈니스 가치를 인정받기 어렵다"는 점을 배웠다. 향후에는 기술적 구현만큼이나 의사결정 근거의 구조화와 사용자 중심의 아키텍처 설계에 더 큰 비중을 두어야 할 것이다.