전통적 규칙 기반 분류 vs. 머신러닝 기반 분류 비교

1. 정의

1.1 전통적 규칙 기반 분류

전통적 규칙 기반 분류는 도메인 전문가가 사전에 정의한 IF–THEN 형식의 규칙 집합을 사용해 데이터를 미리 정해진 카테고리로 분류하는 기법이다. 각 규칙은 조건(IF)과 결론(THEN)으로 구성되며, 새로운 데이터가 들어오면 해당 규칙을 차례로 적용하여 가장 먼저 일치하는 규칙의 결론을 분류 결과로 반환한다[1][2].

1.2 머신러닝 기반 분류

머신러닝 기반 분류는 지도 학습(Supervised Learning) 방식을 통해 라벨이 붙은 훈련 데이터로부터 분류 모델을 학습한 후, 미지의 데이터에 대해 예측을 수행하는 기법이다. 로지스틱 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈 등 다양한 알고리즘이 있으며, 모델이 데이터 특성과 클래스 간 경계(boundary)를 자동으로 학습하도록 설계된다[3].

2. 주요 구성 요소 및 작동 방식

2.1 규칙 기반 분류

규칙 집합(Rule Set): 수작업으로 작성된 다수의 IF–THEN 규칙
추론 엔진(Inference Engine): 입력 데이터가 규칙 조건을 만족하는지 평가
선택 전략: 우선순위나 명중률 기준으로 규칙을 순차 적용 또는 최적 규칙 선택[1][4]

2.2 머신러닝 기반 분류

훈련 데이터(Training Data): 입력 변수(피처)와 정답(라벨)이 쌍으로 구성된 데이터셋
학습 알고리즘(Learning Algorithm): 입력 데이터로부터 분류 경계를 찾는 수학적 기법
평가 및 검증: 교차 검증, 테스트 데이터로 성능(정확도, 정밀도, 재현율 등) 평가[3]

3. 장점과 단점

3.1 규칙 기반 분류

전통적 규칙 기반 분류는 투명성과 제어 용이성이 특징이다.

장점
명확성: 규칙 자체가 사람이 읽을 수 있어 결과 해석이 직관적[2].
속도: 규칙 매칭만 수행하므로 실행 속도가 빠름[2].
안정성: 규칙 범위를 벗어나지 않으므로 예측이 예측 가능하고 일관됨[1].
단점
유연성 부족: 새로운 예외나 복잡한 패턴 처리 시 규칙을 일일이 수정·추가해야 함[2][5].
확장성 한계: 규칙 수가 증가할수록 관리·디버깅 비용 급증[1].
데이터 의존성 미흡: 데이터 분포 변화에 자동 적응 불가[5].

3.2 머신러닝 기반 분류

머신러닝 분류는 데이터 기반 학습을 통해 복잡한 패턴을 탐지할 수 있다.

장점
적응성: 새로운 데이터가 축적될수록 모델 성능이 향상될 여지[5].
복잡도 처리: 고차원·비선형 관계를 포착 가능[3].
자동화: 특징(feature) 추출 및 매개변수 튜닝 자동화 도구 활용 가능[6].
단점
해석 어려움: 블랙박스 모델(예: 딥러닝)은 내부 작동 원리 파악이 복잡[2].
데이터 요구량: 충분한 양·질의 라벨링 데이터 필요[3].
연산 비용: 학습 시 계산량이 많고, 하드웨어 자원 소모 큼[6].

4. 적용 사례

4.1 전통적 규칙 기반

스팸 필터: 특정 키워드·발신자 규칙으로 메일 분류[1].
의료 진단 지원: 임상 지침 기반 증상-질병 매핑[1].
대출 심사: 신용 점수·소득 기준 규칙 적용[2].

4.2 머신러닝 기반

이미지 분류: CNN을 활용한 객체 인식
자연어 처리: 감성 분석·토픽 모델링
의료 영상 분석: 병변 검출 및 예측
금융 부정거래 탐지: 이상 거래 패턴 학습

5. 선택 시 고려 사항

문제 복잡도: 간단·명확한 로직이면 규칙 기반이 빠르고 비용 효율적, 패턴 복잡·대규모 데이터면 머신러닝 권장[2].
유지보수 비용: 규칙 수정 빈도와 데이터 변화 정도를 평가
해석 가능성: 법적·규제 요구 시 설명가능성이 높은 규칙 기반 선호
자원·전문성: 데이터 과학 인력 및 컴퓨팅 자원 확보 여부

6. 결론

전통적 규칙 기반 분류와 머신러닝 기반 분류는 각기 투명성·속도 대 유연성·학습 능력이라는 뚜렷한 강점을 가진다. 분류 대상의 복잡도, 데이터 규모, 유지보수 여건, 해석 가능성 등을 종합적으로 고려해 두 접근법을 단독 혹은 하이브리드 형태로 활용하는 전략이 바람직하다.

출처
[1] What is rule-based classification? – Explanation & Examples – Secoda https://www.secoda.co/glossary/what-is-rule-based-classification
[2] Choosing between a rule-based vs. machine learning system https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/How-to-choose-between-a-rules-based-vs-machine-learning-system
[3] What is Classification in Machine Learning? | IBM https://www.ibm.com/think/topics/classification-machine-learning
[4] [PDF] Rule Based Classification https://web.iitd.ac.in/~bspanda/rb.pdf
[5] Rule-Based Vs. Machine Learning AI: Which Produces Better Results? https://www.pecan.ai/blog/rule-based-vs-machine-learning-ai-which-produces-better-results/
[6] Modern Machine Learning Algorithms: Strengths and Weaknesses https://elitedatascience.com/machine-learning-algorithms
[7] What is Rule-Based Data Mining Classifier? Explained with Examples https://hevodata.com/learn/rule-based-data-mining/
[8] 4 Types of Classification Tasks in Machine Learning https://www.machinelearningmastery.com/types-of-classification-in-machine-learning/
[9] An overview of machine learning classification techniques https://www.bio-conferences.org/articles/bioconf/pdf/2024/16/bioconf_iscku2024_00133.pdf
[10] Advantages of Data Classification boosted by AI and Machine … https://www.sealpath.com/blog/advantages-data-classification-ia-ml/
[11] Data with AI – Rule-based and ML – LinkedIn https://www.linkedin.com/pulse/data-ai-rule-based-ml-suresh-krishnan
[12] [Classification] Rule-based Classification – 혼자하는 코딩 – 티스토리 https://gofo-coding.tistory.com/entry/Classification-Rule-based-Classification
[13] 5. 데이터 마이닝 – Classification (1) – 흰고래의꿈 – 티스토리 https://twinw.tistory.com/230
[14] Rule-Based Classification – Kaggle https://www.kaggle.com/code/mehmetisik/rule-based-classification
[15] Machine Learning: Definition, Types, Advantages & More – LinkedIn https://www.linkedin.com/pulse/machine-learning-definition-types-advantages-more-neil-sahota-%E8%90%A8%E5%86%A0%E5%86%9B-
[16] Pros and Cons of Different Classification Models – Tutorialspoint https://www.tutorialspoint.com/pros-and-cons-of-different-classification-models
[17] Advantages and Disadvantages of Machine Learning – Ellow.io https://ellow.io/advantages-and-disadvantages-of-machine-learning/
[18] The Pros and Cons of Machine Learning for Image Classification https://livebookai.com/post/qzb59vjmpprnpej7