이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
공간정보 관련 프로젝트에서 수백만 건의 GPS 로그 데이터를 분석하는 업무를 맡았습니다. 데이터 양이 많아 전처리 단계에서 어떤 기준으로 이상값을 걸러낼지 결정하는 것이 먼저였습니다.
속도와 가속도 한계 기준을 설정해 물리적으로 불가능한 이동 기록을 걸러내고, 시간 순서가 역전된 레코드도 별도로 처리했습니다. 이후 실제 경로 데이터와 비교해 평균 편차와 최대 오차를 계산했습니다. 데이터 규모가 크다 보니 처리 속도가 중요했고, 파이썬 배치 처리 방식을 써서 시간을 줄였습니다. 다만 GPS 음영 구간에서 발생하는 오차는 알고리즘으로 보정하기 어려웠고, 데이터를 버리는 기준을 정할 때 판단이 필요했습니다. 이상값 처리 기준이 결과 품질에 직접 영향을 준다는 점을 이 경험에서 확인했습니다.
대규모 위치 데이터를 분석할 때 제가 직접 한 것은 어떤 기준으로 이상값을 걸러낼지 정하는 것입니다. 수백만 건의 GPS 로그는 노이즈가 섞여 있어, 그대로 분석하면 결과가 틀어집니다. 그래서 저는 속도와 가속도의 물리적 한계 기준을 정해 불가능한 이동 기록을 걸러내고, 시간 순서가 역전된 레코드도 따로 처리하는 방식을 썼습니다. 사람이 순간 이동할 수 없으니, 그런 기록은 오류로 본 것입니다. 데이터가 많아 처리 속도도 중요해, 배치 처리로 시간을 줄였습니다. 전처리에서 어떤 기준으로 거르느냐가 이후 분석 품질을 좌우했습니다. 대규모 위치 데이터 분석은 다 모으는 것이 아니라, 물리적 기준으로 이상값을 걸러 깨끗하게 만드는 것에서 시작된다고 생각합니다.
대규모 위치 데이터를 다루며 제가 솔직히 어려웠던 것은 어디까지를 버릴지 판단하는 것입니다. GPS 음영 구간에서 생기는 오차는 알고리즘으로 보정하기 어려웠고, 그 데이터를 살릴지 버릴지 정하는 데 판단이 필요했습니다. 너무 많이 버리면 정작 필요한 정보까지 사라지고, 그냥 두면 결과가 왜곡됩니다. 그래서 저는 이상값을 걸러낸 뒤, 실제 경로와 비교해 평균 편차와 최대 오차를 계산해 어느 수준까지 신뢰할 수 있는지를 본 뒤 기준을 정했습니다. 이상값 처리 기준이 결과 품질에 직접 영향을 준다는 것을 그 경험에서 확인했습니다. 데이터 분석의 한계는, 버리는 기준이 결과를 좌우하므로 그것을 근거 있게 정해야 한다는 점이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오모빌리티 AI 리서처 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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