AI 인프라 고점 신호 감시

1. 축 점수

구성 지표를 자기 이력 대비 백분위로 변환해 가중평균합니다. direction = −1인 지표(백로그, 예약가 등 높을수록 고점에서 먼 지표)는 부호를 뒤집습니다. 신선하지 않은(stale) 관측은 제외하고 coverage로 노출합니다.

2. 단계 집계

①선행 = mean(축3, 축6) · ②동행 = mean(축1, 축4, 축5) · ③후행 = 축2 — 각 60 초과 시 점등. 구성 축 중 하나라도 점수화되지 않으면 그 단계는 계산하지 않고 미평가로 둡니다.

3. 확인 기간과 구성 변경

점등은 순간 조건이 아니라 확정 상태입니다. 순간 조건이 확정 상태와 어긋난 평가가 연속 3회 쌓여야 상태가 뒤집힙니다. 켜질 때와 꺼질 때 같은 기간을 요구하는 것이 이력현상이며, 진입·이탈 임계를 따로 두면 보정 근거 없는 상수가 하나 더 생기므로 그렇게 하지 않았습니다.

또한 각 단계에서 실제로 채점된 지표 집합을 기록합니다. 그 집합이 바뀌면 앞뒤 점수는 비교할 수 없으므로 해당 단계를 재확인 중으로 두고 판정을 미결로 내립니다. 이 대시보드에서 점수가 흔들리는 주된 원인은 시장이 아니라 구성 변화입니다 — 축 대부분의 원자료가 분기라 그 사이 점수는 상수이고, 일간 변동은 대개 지표가 신선도에서 탈락했다 복귀하거나 기간 자격을 새로 얻어 편입되면서 생깁니다. 확인 기간 역시 보정된 값이 아닙니다.

4. 판정은 개수가 아니라 순서

① → 경계 · ①② → 위험 · ①②③ → 진행 중. ①을 건너뛴 점등은 이 프레임워크의 순차 가설을 벗어난 상태이므로 비정형으로 따로 표시합니다.

5. 종합 점수

0.5×① + 0.3×② + 0.2×③. 세 단계가 모두 평가된 경우에만 산출합니다. 이 가중치와 임계 60은 데이터로 보정된 값이 아니라 저자의 사전 판단입니다. 참고 사례가 2000년 텔레콤 한 건뿐이라 현재로서는 통계적 보정이 불가능합니다. 메인 판단은 단계 점등 패턴이고 종합 점수는 보조입니다.

6. 뉴스 배치

각 지표에는 앵커(현재 값의 근거가 되는 기사, 상단 고정)와 스트림(나머지 최신순)이 붙습니다. 앵커는 최신 기사가 아니라 값을 정당화하는 기사이므로, 값이 바뀔 때만 교체됩니다.