사용자의 하드웨어에 맞춰 학습하는 PC 모니터 제작기
요약
고정된 임계값 대신 사용자의 하드웨어 사용 이력을 통계적으로 학습하여 이상 징후를 감지하는 PC 모니터링 도구 제작기입니다. 넬슨 규칙과 Welford 알고리즘을 활용해 개인화된 하드웨어 기준선을 구축하며, 모든 데이터는 로컬에서 오프라인으로 처리됩니다.
핵심 포인트
- 고정된 임계값 대신 사용자 맞춤형 통계 기반 모니터링 구현
- 넬슨 규칙과 Welford 알고리즘을 통한 실시간 기준선 학습
- 5-sigma 이상치 탐지로 하드웨어 고장 사전 예측 가능
- 데이터 프라이버시를 위한 완전한 로컬/오프라인 구동 방식
모든 전통적인 PC 모니터 — Afterburner, HWiNFO, CCleaner, GeForce Experience — 는 절대 임계값과 일반 프로필에 의존합니다. '온도가 80도를 초과하면 경고'와 같은 방식입니다. 하지만 사용자의 컴퓨터는 어떤 표에도 존재하지 않습니다. 실리콘 로또, 부품 노후화, 주변 온도, 그리고 부하 구성은 일반적인 프로필이 사용자가 소유한 컴퓨터를 설명할 수 없게 만듭니다. 해결책은 제조사의 사양이 아닌 '사용자 자신의 이력'에 대한 통계입니다 — 넬슨 규칙(Nelson Rules)을 이용한 중앙값 + MAD와 Welford의 알고리즘을 통한 작업 부하별 열 기준선이 사용됩니다. 이 모든 것은 로컬에서 오프라인으로 구동되며 전송 데이터가 전혀 없습니다. PSU 레일이 11.7V로 떨어지는 것이 임계값 상으로는 '규격 내'일지라도, 사용자 스스로 학습한 11.95-12.05V의 정상 범위에 비추어 볼 때 5-sigma 이상치(anomaly)입니다 — 이는 고장 발생 몇 달 전에 포착됩니다. 단순히 붙인 챗봇이 아닙니다. 환각을 일으키지 않는 실제 통계입니다. PC Workman v1.7.9의 작동하는 오픈소스 코드이며, 물리적 노동 시간 사이를 거쳐 11개월 동안 혼자 개발했습니다.
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