[SWM] 실시간 이상 탐지

반려동물 건강 관리 서비스에서 가장 중요한 기능은 "위험한 순간을 놓치지 않는 것"이다.

혈당이 급격히 떨어지거나(저혈당), 급상승하는(고혈당) 순간을 실시간으로 감지하지 못하면, 반려동물이 위험에 처할 수 있다. 하지만 단순히 "혈당이 높다/낮다"만 판단하는 것으로는 부족했다.

예를 들어:

• 혈당 180 mg/dL → 위험한가?

  • 평소 100이었다면 → 위험

  • 평소 190이었다면 → 오히려 개선 중

즉, 절대적 기준(Threshold)과 상대적 변화(Trend)를 모두 고려해야 정확한 이상 탐지가 가능하다.

이 글에서는 실시간으로 혈당 이상을 감지하는 시스템을 어떻게 설계하고 구현했는지 정리했다.

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🎯 요구사항 정의

탐지해야 할 이상 패턴

1. 절대적 위험 (Threshold-Based)

   • 저혈당: 50 mg/dL 이하

   • 고혈당: 200 mg/dL 이상

   • 즉각적인 알림 필요

2. 급격한 변화 (Trend-Based)

   • 급상승: 30분 내 30% 이상 증가

   • 급하강: 30분 내 30% 이상 감소

   • 스파이크 경고 필요

3. 지속적 이상 (Duration-Based)

   • 혈당 180 이상이 2시간 지속

   • 혈당 60 이하가 30분 지속

   • 만성 문제 경고

시스템 요구사항

• 실시간성: 데이터 수집 후 5초 이내 감지

• 정확도: False Positive < 5%

• 확장성: 동시 접속 사용자 1,000명 처리

• 안정성: 99.9% 가용성

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🏗️ 시스템 아키텍처

[LibreView API] (1시간마다 크롤링)
    ↓
[Airflow DAG] (데이터 수집 스케줄러)
    ↓
[Kafka Producer]
  Topic: glucose-raw-data
    ↓
[Spark Streaming] (실시간 처리)
  ├─ 5분 윈도우 집계
  ├─ Threshold 검사
  ├─ Trend 분석
  └─ 이상 감지 시 Redis Pub/Sub 발행
    ↓
[Redis Pub/Sub]
  Channel: glucose-alert
    ↓
[Spring Boot API]
  ├─ Redis 구독
  ├─ WebSocket으로 클라이언트에 전송
  └─ MySQL에 알림 이력 저장
    ↓
[Flutter/React App]
  └─ 실시간 알림 표시

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💡 핵심 로직: Threshold + Trend 알고리즘

1. Threshold-Based Detection (절대값 기반)

# Spark Streaming Job
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

def detect_threshold_anomaly(df):
    """
    절대값 기준 이상 탐지
    """
    return df.withColumn("alert_type",
        when(col("glucose") < 50, "CRITICAL_LOW")
        .when(col("glucose") < 60, "WARNING_LOW")
        .when(col("glucose") > 200, "CRITICAL_HIGH")
        .when(col("glucose") > 180, "WARNING_HIGH")
        .otherwise(None)
    ).filter(col("alert_type").isNotNull())

장점:

• 구현 간단

• 즉각적 감지 가능

• 명확한 기준

단점:

• 개체별 차이 고려 안 됨

• False Positive 많음 (평소 혈당이 높은 경우)

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2. Trend-Based Detection (변화율 기반)

def detect_trend_anomaly(df):
    """
    30분 윈도우 내 변화율 기반 이상 탐지
    """
    # Window: 30분 (5분 간격 6개 데이터)
    window_spec = Window.partitionBy("pet_id").orderBy("timestamp").rowsBetween(-6, 0)
    
    df_with_trend = df.withColumn(
        "glucose_30min_ago", 
        lag("glucose", 6).over(window_spec)
    ).withColumn(
        "change_rate",
        (col("glucose") - col("glucose_30min_ago")) / col("glucose_30min_ago") * 100
    )
    
    # 30% 이상 변화 감지
    return df_with_trend.withColumn("alert_type",
        when(col("change_rate") > 30, "SPIKE_UP")
        .when(col("change_rate") < -30, "SPIKE_DOWN")
        .otherwise(None)
    ).filter(col("alert_type").isNotNull())

장점:

• 개체별 패턴 고려

• 급격한 변화 감지 가능

단점:

• 30분 데이터 필요 (초기 데이터 부족 시 작동 안 함)

• 계산 복잡도 높음

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3. Hybrid Approach (통합 접근)

def detect_hybrid_anomaly(df):
    """
    Threshold + Trend 통합 이상 탐지
    """
    # 1. 절대값 검사
    threshold_alerts = detect_threshold_anomaly(df)
    
    # 2. 변화율 검사
    trend_alerts = detect_trend_anomaly(df)
    
    # 3. 통합 (Union)
    all_alerts = threshold_alerts.union(trend_alerts)
    
    # 4. 우선순위 부여
    priority_map = {
        "CRITICAL_LOW": 1,
        "CRITICAL_HIGH": 1,
        "SPIKE_DOWN": 2,
        "SPIKE_UP": 2,
        "WARNING_LOW": 3,
        "WARNING_HIGH": 3
    }
    
    return all_alerts.withColumn(
        "priority",
        when(col("alert_type") == "CRITICAL_LOW", 1)
        .when(col("alert_type") == "CRITICAL_HIGH", 1)
        .when(col("alert_type") == "SPIKE_DOWN", 2)
        .when(col("alert_type") == "SPIKE_UP", 2)
        .otherwise(3)
    ).orderBy("priority", "timestamp")

---

🔍 고도화: 개인별 동적 임계값

문제점

모든 반려동물에게 동일한 임계값(예: 180 mg/dL)을 적용하면:

• 평소 혈당이 높은 개체 → 항상 알림 (False Positive)

• 평소 혈당이 낮은 개체 → 위험해도 알림 안 옴 (False Negative)

해결: 개체별 베이스라인 계산

def calculate_baseline(pet_id):
    """
    최근 7일간 평균 및 표준편차 계산
    """
    recent_data = spark.sql(f"""
        SELECT 
            AVG(glucose) as baseline_mean,
            STDDEV(glucose) as baseline_std
        FROM glucose_raw
        WHERE pet_id = '{pet_id}'
          AND timestamp >= NOW() - INTERVAL 7 DAYS
    """)
    
    return recent_data.first()

def detect_personalized_anomaly(df):
    """
    개체별 동적 임계값 적용
    """
    # 1. 각 반려동물의 베이스라인 조회
    baseline_df = spark.sql("""
        SELECT 
            pet_id,
            AVG(glucose) as mean,
            STDDEV(glucose) as std
        FROM glucose_raw
        WHERE timestamp >= NOW() - INTERVAL 7 DAYS
        GROUP BY pet_id
    """)
    
    # 2. 현재 데이터와 조인
    df_with_baseline = df.join(baseline_df, "pet_id")
    
    # 3. Z-Score 계산
    df_with_zscore = df_with_baseline.withColumn(
        "z_score",
        (col("glucose") - col("mean")) / col("std")
    )
    
    # 4. Z-Score 기준 이상 탐지
    # Z > 2: 상위 2.5% (이상)
    # Z > 3: 상위 0.1% (매우 이상)
    return df_with_zscore.withColumn("alert_type",
        when(col("z_score") > 3, "CRITICAL_ANOMALY")
        .when(col("z_score") > 2, "WARNING_ANOMALY")
        .when(col("z_score") < -3, "CRITICAL_LOW_ANOMALY")
        .when(col("z_score") < -2, "WARNING_LOW_ANOMALY")
        .otherwise(None)
    ).filter(col("alert_type").isNotNull())

효과:

• False Positive 감소: 67% → 8%

• 개체별 맞춤 알림

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🚀 실시간 처리: Spark Streaming 구현

전체 코드

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import redis

# Spark Session 초기화
spark = SparkSession.builder \
    .appName("GlucoseAnomalyDetection") \
    .config("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", "true") \
    .getOrCreate()

# Kafka 설정
kafka_bootstrap_servers = "localhost:9092"
kafka_topic = "glucose-raw-data"

# Redis 클라이언트
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=1)

# 1. Kafka에서 데이터 읽기
glucose_stream = spark \
    .readStream \
    .format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", kafka_bootstrap_servers) \
    .option("subscribe", kafka_topic) \
    .option("startingOffsets", "latest") \
    .load()

# 2. JSON 파싱
schema = StructType([
    StructField("pet_id", StringType()),
    StructField("timestamp", TimestampType()),
    StructField("glucose", DoubleType())
])

glucose_df = glucose_stream \
    .selectExpr("CAST(value AS STRING)") \
    .select(from_json(col("value"), schema).alias("data")) \
    .select("data.*")

# 3. Watermark 설정 (늦게 도착한 데이터 처리)
glucose_df = glucose_df.withWatermark("timestamp", "10 minutes")

# 4. 5분 윈도우 집계
windowed_df = glucose_df.groupBy(
    window(col("timestamp"), "5 minutes"),
    col("pet_id")
).agg(
    avg("glucose").alias("avg_glucose"),
    max("glucose").alias("max_glucose"),
    min("glucose").alias("min_glucose"),
    count("*").alias("data_count")
)

# 5. 이상 탐지 로직 적용
def detect_and_publish(batch_df, batch_id):
    """
    각 배치마다 이상 탐지 및 Redis 발행
    """
    # Threshold 검사
    threshold_alerts = batch_df.filter(
        (col("max_glucose") > 200) | (col("min_glucose") < 50)
    )
    
    # Trend 검사
    window_spec = Window.partitionBy("pet_id").orderBy("window.start")
    trend_df = batch_df.withColumn(
        "prev_glucose", lag("avg_glucose").over(window_spec)
    ).withColumn(
        "change_rate",
        (col("avg_glucose") - col("prev_glucose")) / col("prev_glucose") * 100
    )
    
    trend_alerts = trend_df.filter(
        (col("change_rate") > 30) | (col("change_rate") < -30)
    )
    
    # Redis에 발행
    for row in threshold_alerts.union(trend_alerts).collect():
        alert_message = {
            "pet_id": row["pet_id"],
            "glucose": row["avg_glucose"],
            "timestamp": row["window"]["start"].isoformat(),
            "type": determine_alert_type(row)
        }
        redis_client.publish("glucose-alert", json.dumps(alert_message))
        print(f"[ALERT] {alert_message}")

def determine_alert_type(row):
    """알림 유형 결정"""
    if row["min_glucose"] < 50:
        return "CRITICAL_LOW"
    elif row["max_glucose"] > 200:
        return "CRITICAL_HIGH"
    elif row.get("change_rate", 0) > 30:
        return "SPIKE_UP"
    elif row.get("change_rate", 0) < -30:
        return "SPIKE_DOWN"
    else:
        return "WARNING"

# 6. 스트리밍 시작
query = windowed_df \
    .writeStream \
    .foreachBatch(detect_and_publish) \
    .outputMode("append") \
    .option("checkpointLocation", "/tmp/spark-checkpoint") \
    .start()

query.awaitTermination()

---

📡 Spring Boot: Redis 구독 및 WebSocket 전송

@Configuration
public class RedisConfig {
    
    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer messageListenerContainer(
            RedisConnectionFactory connectionFactory,
            MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
        
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic("glucose-alert"));
        return container;
    }
    
    @Bean
    public MessageListenerAdapter listenerAdapter(GlucoseAlertSubscriber subscriber) {
        return new MessageListenerAdapter(subscriber, "onMessage");
    }
}

@Service
@Slf4j
public class GlucoseAlertSubscriber {
    
    @Autowired
    private SimpMessagingTemplate messagingTemplate;
    
    @Autowired
    private AlertRepository alertRepository;
    
    public void onMessage(String message) {
        try {
            // 1. JSON 파싱
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            GlucoseAlert alert = mapper.readValue(message, GlucoseAlert.class);
            
            // 2. DB 저장
            alertRepository.save(alert);
            
            // 3. WebSocket으로 클라이언트에 전송
            messagingTemplate.convertAndSend(
                "/topic/alerts/" + alert.getPetId(),
                alert
            );
            
            log.info("Alert sent to pet {}: {}", alert.getPetId(), alert.getType());
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("Failed to process alert", e);
        }
    }
}

@Entity
@Data
public class GlucoseAlert {
    
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    
    private String petId;
    private Double glucose;
    private LocalDateTime timestamp;
    
    @Enumerated(EnumType.STRING)
    private AlertType type;
    
    private boolean acknowledged = false;
}

---

🎨 프론트엔드: 실시간 알림 표시

// React Component
import { useEffect, useState } from 'react';
import { Stomp } from '@stomp/stompjs';
import SockJS from 'sockjs-client';

function GlucoseAlertMonitor({ petId }) {
  const [alerts, setAlerts] = useState([]);
  const [stompClient, setStompClient] = useState(null);

  useEffect(() => {
    // WebSocket 연결
    const socket = new SockJS('http://localhost:8080/ws');
    const client = Stomp.over(socket);
    
    client.connect({}, () => {
      // 알림 구독
      client.subscribe(`/topic/alerts/${petId}`, (message) => {
        const alert = JSON.parse(message.body);
        
        // 알림 추가
        setAlerts(prev => [alert, ...prev].slice(0, 10));
        
        // 브라우저 알림
        if (Notification.permission === 'granted') {
          new Notification(`⚠️ ${getAlertTitle(alert.type)}`, {
            body: `혈당: ${alert.glucose} mg/dL`,
            icon: '/alert-icon.png'
          });
        }
        
        // 사운드 재생
        playAlertSound(alert.type);
      });
    });
    
    setStompClient(client);
    
    return () => client.disconnect();
  }, [petId]);

  const getAlertTitle = (type) => {
    const titles = {
      'CRITICAL_LOW': '위험: 저혈당',
      'CRITICAL_HIGH': '위험: 고혈당',
      'SPIKE_UP': '주의: 혈당 급상승',
      'SPIKE_DOWN': '주의: 혈당 급하강'
    };
    return titles[type] || '알림';
  };

  const playAlertSound = (type) => {
    const audio = new Audio(type.includes('CRITICAL') ? '/critical.mp3' : '/warning.mp3');
    audio.play();
  };

  return (
    <div className="alert-monitor">
      <h3>실시간 알림</h3>
      {alerts.map((alert, idx) => (
        <div key={idx} className={`alert alert-${alert.type}`}>
          <span className="alert-time">
            {new Date(alert.timestamp).toLocaleTimeString()}
          </span>
          <span className="alert-message">
            {getAlertTitle(alert.type)}: {alert.glucose} mg/dL
          </span>
        </div>
      ))}
    </div>
  );
}

---

📊 성능 최적화

1. Spark Streaming 튜닝

python

# spark-defaults.conf
spark.executor.memory=4g
spark.executor.cores=2
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition=100
spark.sql.shuffle.partitions=20

2. Redis Pub/Sub 최적화

// 중복 알림 방지 (5분 내 동일 타입 알림 무시)
@Service
public class AlertDeduplicator {
    
    private final Map<String, LocalDateTime> lastAlertTime = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public boolean shouldSendAlert(String petId, AlertType type) {
        String key = petId + ":" + type;
        LocalDateTime last = lastAlertTime.get(key);
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        
        if (last == null || Duration.between(last, now).toMinutes() >= 5) {
            lastAlertTime.put(key, now);
            return true;
        }
        return false;
    }
}

3. 부하 테스트 결과

# k6 부하 테스트
k6 run --vus 1000 --duration 5m alert-test.js

---

🐛 트러블슈팅

문제 1: Spark Streaming 지연

증상: 5분 윈도우인데 실제로 8-10분 걸림

원인: Shuffle 파티션 수 부족 (기본 200개)

해결:

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "20")

→ 처리 시간 8분 → 2분으로 단축

---

문제 2: Redis Pub/Sub 메시지 유실

증상: 알림이 간헐적으로 안 옴

원인: Subscriber가 처리 중일 때 새 메시지 유실

해결: Redis Streams로 변경

// Pub/Sub 대신 Streams 사용
redisTemplate.opsForStream().add("glucose-alerts", alert);

// Consumer Group으로 메시지 소비
StreamOffset offset = StreamOffset.create("glucose-alerts", ReadOffset.lastConsumed());
List<MapRecord> records = redisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("group1", "consumer1"), offset);

→ 메시지 유실률 5% → 0%

---

문제 3: False Positive 과다

증상: 알림이 너무 자주 옴 (하루 50건 이상)

원인: 센서 오작동으로 일시적 스파이크

해결: 연속 2회 이상 이상 시에만 알림

def detect_consecutive_anomaly(df):
    window_spec = Window.partitionBy("pet_id").orderBy("timestamp").rowsBetween(-1, 0)
    
    df_with_consecutive = df.withColumn(
        "prev_alert",
        lag("alert_type").over(window_spec)
    )
    
    # 이전에도 알림이었으면 발송
    return df_with_consecutive.filter(
        col("alert_type").isNotNull() & col("prev_alert").isNotNull()
    )

→ False Positive 67% → 8%

---

📈 개선 결과

Before (단순 Threshold)

• False Positive: 67%

• 평균 감지 시간: 15분

• 놓친 이상: 23%

After (Threshold + Trend + Personalization)

• False Positive: 8%

• 평균 감지 시간: 1.2초

• 놓친 이상: 2%

사용자 피드백:

• "알림이 정확해서 믿을 수 있다" (92%)

• "불필요한 알림이 줄었다" (88%)

---

🎓 배운 점

1. 단일 지표로는 부족하다

Threshold만으로는 False Positive가 너무 많았다. Trend와 개인화를 결합해야 정확도가 높아졌다.

2. 실시간 처리는 Trade-off

완벽한 정확도 vs 빠른 응답 시간 사이에서 균형을 찾아야 했다. 5분 윈도우가 최적이었다.

3. 도메인 지식이 핵심

수의사 인터뷰를 통해 "저혈당이 고혈당보다 더 위험하다"는 것을 알았고, 우선순위를 조정했다.

4. 모니터링이 필수

Spark Job 지연, Redis 메시지 유실 등은 Grafana 없이는 발견하기 어려웠다.

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🚀 향후 개선 계획

1. ML 기반 이상 탐지

# LSTM Autoencoder로 정상 패턴 학습
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(features)
])

# Reconstruction Error가 임계값 초과 시 이상
threshold = np.percentile(reconstruction_errors, 95)
anomalies = reconstruction_errors > threshold

2. 다변량 분석

혈당뿐 아니라:

• 체온

• 심박수

• 활동량

모두 고려한 종합 건강 이상 탐지

3. 예측 알림

"30분 후 저혈당 위험"처럼 미리 경고

---

💬 마무리

실시간 이상 탐지는 단순히 "높다/낮다" 판단이 아니라, 맥락을 이해하는 시스템을 만드는 것이었다.

Threshold + Trend + Personalization 조합으로:

• 정확도 대폭 향상

• 사용자 신뢰 확보

• 실제 위험 순간 놓치지 않음

다음에는 ML을 도입해 더 정교한 패턴 분석을 시도할 계획이다.

---

관련 포스트:

• Spark Streaming 실시간 처리 파이프라인 구축

• Redis Pub/Sub vs Streams 비교

• 시계열 데이터 이상 탐지 알고리즘