한번 잘 만든 머신러닝 모델은 오랫동안 안정적으로 작동할 거라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 시간이 지나면서 모델의 예측이 점점 빗나가고 있다면, '데이터 드리프트(Data Drift)'가 발생했을 가능성이 큽니다. 마치 내비게이션이 오래된 지도만 참고하다가 새로 생긴 길을 제대로 안내하지 못하는 것과 비슷한 상황입니다.

이번 뉴스레터에서는 머신러닝 모델의 성능을 위협하는 데이터 드리프트와 그 대응 전략을 살펴봅니다. 공공분야 클라우드 도입 시 반드시 고려해야 할 핵심 요소들도 함께 짚어봅니다. 기술과 혁신의 흐름을 놓치지 않도록, 지금 바로 확인하세요! 🚀

데이터 드리프트란 무엇일까요?

데이터 드리프트는 모델이 학습했던 데이터와 실제 운영 환경에서 들어오는 데이터의 분포가 달라지는 현상을 의미합니다. 그 원인은 여러 가지가 있습니다.

📌 환경 변화 – 계절에 따라 소비 패턴이 바뀌거나, 새로운 트렌드가 생길 때
📌 데이터 수집 방식 변화 – 설문 조사 방식이 달라지거나, 센서 장비가 교체될 때
📌 사용자 행동 변화 – 소비자 취향이 변하면서 기존 패턴이 더 이상 유효하지 않을 때

이러한 변화가 발생하면, 기존 모델이 더 이상 데이터를 제대로 해석하지 못하고 성능이 떨어질 수밖에 없습니다.

데이터 드리프트가 모델에 미치는 영향

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 사용자 클릭 데이터를 분석해 상품을 추천하는 모델이 있다고 가정해 봅시다. 시간이 지나면서 소비자들의 취향이 변했는데도 모델이 예전 데이터를 기준으로 추천한다면, 원하는 상품을 찾기 어려워질 것입니다. 결과적으로 사용자 만족도가 낮아지고, 비즈니스 성과에도 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 드리프트, 어떻게 대응할 수 있을까요?

데이터 드리프트를 방치하면 모델이 점점 현실과 동떨어진 판단을 하게 될 수 있습니다. 이를 예방하기 위해 몇 가지 전략을 추천드립니다.

✅ 데이터 모니터링하기
운영 중인 데이터가 기존 데이터와 얼마나 차이가 있는지 정기적으로 확인하는 것이 중요합니다. 이를 위해 KL Divergence, PSI(Population Stability Index) 같은 지표를 활용할 수 있습니다.

✅ 정기적으로 모델 업데이트하기
최신 데이터를 반영해 일정 주기마다 모델을 재학습하면, 데이터 변화에도 유연하게 대응할 수 있습니다.

✅ 적응형 모델 도입하기

데이터가 빠르게 변하는 환경이라면, '온라인 학습(Online Learning)'을 적용해 모델이 지속적으로 학습할 수 있도록 만드는 것도 좋은 방법입니다.

머신러닝 모델은 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라, 끊임없이 관리하고 조정해야 더 오래 안정적으로 활용할 수 있습니다. 여러분의 모델은 지금도 최적의 성능을 내고 있을까요? 한 번 점검해 보는 것은 어떨까요? 😊

1-1. 클라우드컴퓨팅 국내외 동향 시사점

(1) 클라우드컴퓨팅은 IT자원의 효율적 사용, 확장성과 유연성, 시장에 대한 빠른 대응 등의 효과성으로 시장 확대와 함께 시장에 요구에 맞춘 클라우드네이티브, AI클라우드 등의 기술로 발전하고 있음

(2) 이러한 클라우드컴퓨팅의 효과성으로 국내외 클라우드 시장이 급성장하고 있으며, 국내외 민간·정부에서는 클라우드 생태계의 주도권 확보 및 시장 확대 경쟁 심화

• (세계) 19.6%성장 예상(7,246달러(‘24년) → 1.1조(’27년))되며, SaaS, 클라우드 네이티브, AI클라우드, 반도체 기술 중심, 초기 가격경쟁력을 통한 Lock-in전략 등 경쟁
  
  
• (국내) 18.4%성장 예상(‘24년 46억 달러)되며, 해외 클라우드 대비 미성숙 상태로 정부의 공공클라우드 정책에 힘입어 확대되는 중으로 SaaS 정책에 따라 SaaS 확대 중