meter-anomaly-detection-skill은(는) 무엇을 하나요?
이 프로젝트는 Claude Code Skill (Form C 아키텍처)을 사용하여 Python 이상 탐지 파이프라인을 구동하고, 스마트 미터의 30분 단위 전력 소비 데이터에서 이상을 탐지하는 방법을 보여줍니다.
개요
이 스킬은 다음을 수행합니다:
- 스마트 미터 CSV 파일(30분 간격 데이터)을 읽습니다.
- 데이터를 전처리합니다 (결측치 처리, 정규화 등).
- Isolation Forest와 같은 비지도 학습 모델을 적용하여 이상 점수를 계산합니다.
- 이상치로 분류된 데이터 포인트를 시각화하고 요약 보고서를 생성합니다.
사용 방법
Claude Code 환경에서 다음 명령을 실행하세요:
claude code --skill meter-anomaly-detection
또는 스킬 파일을 직접 로드하여 대화형으로 실행할 수 있습니다.
요구 사항
- Python 3.8+
- pandas
- numpy
- scikit-learn
- matplotlib (선택 사항, 시각화용)
파일 구조
.
├── SKILL.md # 이 파일
├── pipeline.py # 주 파이프라인 스크립트
├── requirements.txt # Python 종속성
└── sample_data.csv # 샘플 전력 소비 데이터
예제
샘플 데이터를 사용한 실행 예시:
python pipeline.py --input sample_data.csv --output results/
결과 폴더에는 이상 점수 그래프와 CSV 요약 파일이 생성됩니다.
주의 사항
- 데이터는 반드시
timestamp와consumption컬럼을 포함해야 합니다. timestamp는 ISO 8601 형식이어야 합니다.- 이상 탐지 결과는 통계적 참고용으로만 사용하세요.