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불량 패턴 분류·원인별 가설 수립·데이터 재현 검증으로 미식별 불량 원인 분석 결
미식별 불량이 발생했을 때 가장 먼저 한 것은 불량 이미지나 데이터를 수집해 패턴을 분류하는 것이었습니다. 단발성인지 반복적인지, 특정 조건에서만 나타나는지를 파악하면 원인의 범위를 좁히는 데 도움이 됐습니다. 랜덤하게 보이는 불량도 특정 시간대나 설정 조건과 연관이 있는 경우가 많았습니다.
원인 분석은 가설 기반으로 접근했습니다. 가능한 원인을 나열하고 각 가설을 데이터로 검증하는 방식으로, 한 번에 여러 가설을 동시에 추적하면 검증 시간이 줄었습니다. 가설이 많을 때는 재현 가능성이 높은 순서로 우선순위를 정했습니다.
원인을 확인한 뒤에는 통제된 환경에서 재현 실험을 진행했습니다. 동일 조건을 만들어 불량이 다시 발생하는지 확인해야 수정 후 개선 여부도 검증할 수 있었습니다. 재현이 안 되면 수정이 맞는지 확신하기 어렵기 때문에 재현 실험을 원인 분석의 마지막 확인 단계로 삼았습니다.
이 결의 특징
미식별 불량 이미지와 데이터를 수집해 단발성 vs 반복성, 특정 시간대와의 연관성을 분류하는 프로세스를 거쳤습니다. 가설 기반 접근에서 가능한 원인들을 나열하고 각각을 데이터로 검증한 뒤, 통제된 환경에서 재현 실험으로 마무리하는 3단계 구조가 있습니다.
이 결이 통하는 자리
재현 가능성이 높은 순서로 우선순위를 정했다는 구체적 선택과, 수정 후 개선 여부도 동일 조건 재현으로 검증했다는 점이 살아 있을 때 통합니다. 재현 없이 수정을 믿는 방식이 얼마나 위험한지 암묵적으로 전달되는 자리에서 면접관이 '정확한 분석가' 인상을 갖습니다.