인공지능(AI)을 통한 결과의 세계가 한창 유행이다.

결과에 대한 완벽한 신뢰는 아닐 테이지만 결국 최종판단은 사람이 하게 된다는 것을 모두 알게 될 날이 있을 것으로 생각된다. 한편, 모니터링은 바로 인공지능을 위한 데이터에 이목구비 손과 발로부터의 정보를 제공하는 시스템을 일컫는 용어로서 이 것이 구비되어 있지 않으면 아무리 머리가 좋다 하더라도 결과는 고사하고 계산의 시작도 하지 못한다. 그런데 이 모니터링을 검사와 유사하게 사용되는 바람에 정확히 이를 잘 구분하지 못하는 경우가 있어서 적어도 과학적이고 현장에서 사용되는 용어로 이를 풀어 정리하고자 한다.

양호/불량과 결함확률(%)의 차이

병원에 가서 진찰을 받으면 진단을 하려면 검사를 받아보자고 한다. 피검사 X레이검사 등을 거쳐 나온 결과를 보고 진단을 한다. 이 결과는 어떤 결과값과 기준값 등을 가지고 평가한다. 이는 공장에서 사용하는 방법과 크게 다르지 않은 절차로서 제품의 불량이나 양호를 가리기 위해 수행하는 것이며 이를 똑같이 ‘검사(Inspection)’라고 했다.

반면에 환자의 상태가 심각한 중환자이거나 또는 장기간의 관찰과 진단결과에 대한 추이를 관찰하기 위해 그 상태를 지속적으로 관찰하여 필요에 따라서 기준값과 비교하거나 유사한 형태와 비교하여 그 위험한 상태를 판정하거나 이상수준을 파악하는 것을 ‘감시(Monitoring)’라고 한다. 모니터링의 형태는 간헐적(offline)으로 할 수 도 있고 상시(Online)로 할 수도 있는데 온라인모니터링이라 함은 상시감시시스템이라 하겠다. 

검사는 진단을 위한 수행과정으로서 불량과 양호를 판단하는 분석을 수행한다. 그런데 모니터링은 다양한 방법의 알고리즘을 통해서 절대평가 시간상대평가 비교상호평가를 하며 심각도나 결함등을 확률로서 표현하고 있다. 잘 살펴보면 검사는 결과로 즉시 데이터를 형성하지만 모니터링은 결과를 만들기 위해 다양한 알고리즘의 파라미터가 필요하고 수많은 시그널이 관찰되며 평가알고리즘을 통해서 비로서 데이터로 탄생한다.

따라서 모니터링이 검사에 포함될 수는 없고 그 반대가 되어있음을 판단할 수 있다. 인공지능은 데이터를 통해서 판단한다. 다른 개념으로 설명할 수도 있다. 모니터링을 통해서 사람이나 인공지능은 좋은 판단을 위한 결과를 알아낼 수 있지만 검사처럼 한 번 확인하면 그 즉시 결과를 알아내는 것은 아니라는 점이 있다. 즉, 모니터링은 여러 개의 검사를 통한 데이터들이 축적되어 가는 과정이다.

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