이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
센서 데이터를 수집하는 파이프라인에서 노이즈 제거를 처음 다뤘을 때 단순 이동평균부터 시작했습니다. 급격한 정상 변화도 평탄화되는 문제가 있어 가중 이동평균으로 바꿔 최근 값에 높은 가중치를 주는 방식으로 개선했습니다. 이상치 검출은 도메인 지식이 있을 때와 없을 때를 구분했는데, 허용 범위가 알려진 경우엔 하드 임계값 필터링을, 그렇지 않은 경우엔 IQR 기반 통계 검출을 썼습니다. 레이블 없는 이상치를 다룰 때는 Isolation Forest도 시도했는데, 클래스 불균형이 심할 때 재현율이 낮아지는 문제를 경험했습니다.
도메인 지식과 통계 방법을 조합하는 것이 가장 실용적인 접근이라는 걸 그 과정에서 배웠습니다.
이상치 제거 이후 "모델 성능이 나아졌는지"를 검증하지 않고 넘어갔다가 나중에 의심이 생긴 경험이 있습니다. 제거 전과 후의 분포 차이를 눈으로만 봤는데, 실제로 모델 성능에 얼마나 영향을 줬는지를 수치로 비교하지 않았습니다.
이후엔 이상치 제거 전·후 데이터셋을 각각 학습에 넣고 검증 지표를 비교하는 방식을 정착시켰습니다. IQR 기준으로 제거한 버전과 Isolation Forest로 제거한 버전을 비교하니 특정 데이터셋에서 IQR이 더 나은 결과를 내는 걸 수치로 확인할 수 있었습니다.
이 경험으로 이상치 제거는 방법 선택만큼이나 제거 후 검증을 함께 해야 한다는 생각을 갖게 됐습니다. 제거가 항상 좋다는 가정은 검증이 없으면 위험합니다.
센서 데이터를 다루면서 이동평균으로 노이즈를 줄였는데 윈도우 크기를 너무 크게 잡아서 중요한 패턴을 뭉개버린 경험이 있었습니다. 노이즈는 줄었지만 실제 신호의 급격한 변화도 같이 평탄화돼서 모델이 패턴을 학습하지 못하는 상황이 생겼습니다.
이후엔 윈도우 크기를 3·5·10으로 바꿔가며 필터링 전후의 신호 모양을 시각화로 비교하는 방식을 썼습니다. 시각화로 원본과 평탄화 결과를 겹쳐 보니 어느 크기에서 중요한 패턴이 살아있는지를 눈으로 확인할 수 있었습니다.
이 경험으로 노이즈 제거는 강도가 강할수록 좋은 것이 아니라 신호를 보존하는 균형이 중요하다는 걸 배웠습니다. 필터는 시각화와 함께 조정해야 했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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