머신러닝 (ML) 소프트웨어는 효과적인 품질 보증 (Quality Assurance)을 필요로 하지만, ML 엔지니어들은 여전히 불균형 데이터셋 (Imbalanced datasets)과 같이 뚜렷한 증상 없이 예측 성능을 저하시키는 잠재적 의미론적 결함 (Silent semantic faults)에 직면하고 있습니다. 이러한 결함은 일반적으로 비용이 많이 드는 학습 사이클이 끝난 후에야 탐지되어 상당한 자원 낭비를 초래합니다. 본 논문에서는 대중적인 Random Forest 분류기를 사용하는 ML 스크립트 내의 잠재적 의미론적 결함을 탐지하기 위한 데이터 기반 정적 분석 (Data-informed static analysis) 기법을 제안합니다. 우리의 접근 방식은 ML 파이프라인을 유향 비순환 그래프 (Directed Acyclic Graphs, DAG)로 추출하고, 이를 정형화된 API 계약 (API contracts)에 따라 평가하여 구조적, 데이터 및 하이퍼파라미터 (Hyperparameter) 결함을 탐지합니다. 우리의 분석은 집계된 데이터 속성을 사용하므로, 기밀 유지 제한으로 인해 데이터셋에 접근할 수 없는 경우에도 결함 탐지가 가능합니다. 우리는 이 기법을 오픈 소스 도구인 dille에 구현하였으며, Random Forest 분류기를 사용하는 실제 Kaggle 노트북을 대상으로 평가를 진행했습니다. 실험 결과, 이 도구는 91%의 정밀도 (Precision)와 1초 미만의 실행 시간 오버헤드로 관련 의미론적 결함을 식별해냈으며, 이는 통합 개발 환경 (Integrated Development Environments, IDE), 에이전트 워크플로우 (Agentic workflows), 그리고 지속적 통합 (Continuous Integration, CI) 파이프라인에 통합하기에 적합함을 보여줍니다. 우리의 실증적 연구에 따르면, Random Forest 분류기를 사용하는 기존 ML 노트북의 12%에서 18%가 잠재적 의미론적 결함의 영향을 받고 있으며, 이는 ML 디버깅의 부담을 줄이는 데 있어 데이터 기반 정적 분석의 즉각적인 실용성을 강조합니다.