다채널 시계열 분류는 일반적으로 센서 스트림이 동기화되어 있다고 가정하지만, 지연 시간(latency), 클럭 드리프트(clock drift), 전처리 과정은 데이터 수집 중 또는 배포 후에 상대적인 지연을 유발할 수 있다. 기존의 동기화 솔루션들은 종종 하드웨어에 특화되어 있고 사후 적용하기 어렵다. 결과적으로, 동기화 문제가 감지되지 않은 채 분류 성능이 최적 이하로 유지될 수 있다. 우리는 최소 설명 길이(Minimum Description Length, MDL)를 기반으로 하는 분류기 및 레이블 비의존적 진단 방법을 소개한다. 우리의 방법은 센서 그룹에 후보 시간 이동을 적용하고, 한 그룹이 나머지 채널들의 표현을 통해 얼마나 효율적으로 인코딩될 수 있는지 측정한다. 증가된 코드 길이(codelength)는 해당 이동이 공유되는 시간 구조를 파괴함을 나타내는 반면, 최소값은 데이터가 가장 강력하게 지지하는 정렬을 식별한다. 학습된 동기화 방법들과 달리, 이 진단 방법은 재학습이나 신뢰할 수 있는 정렬 참조를 필요로 하지 않으므로, 훈련 데이터와 배포 데이터를 모두 테스트하여 불일치를 확인할 수 있다. 두 가지 통제된 합성 작업과 아홉 가지 실제 세계 데이터셋에 대한 실험 결과는 이 지표가 정렬 구조를 노출하고 유도된 배포 드리프트 하에서도 정확도를 복구할 수 있음을 보여준다. 전체 데이터셋 감사(whole-dataset audit)는 FordChallenge, Opportunity, PAMAP2, UCIActivity 등 기존 벤치마크에서 안정적인 비영 MDL 최적점을 식별하여, 기존 모델 평가가 노출하지 못하는 잠재적인 체계적 오프셋을 밝혀낸다. 따라서 우리의 방법은 시계열 학습 파이프라인 전반에 걸쳐 시간적 불일치를 감지하고, 이해하며, 수정하기 위한 범용 도구를 제공한다. 우리의 코드는 https://github.com/sbuschjaeger/mdl-temporal-misalignment에서 이용 가능하다.