가을 들어서는 TRS를 조금 손보는 수준으로는 안 되겠다는 생각이 점점 강해지고 있다. 기존 점수는 그래프상으로는 그럴듯해 보여도, 실제 무역 데이터와 놓고 보면 신호가 너무 약하다. 이걸 그대로 외생변수로 넣는 건 솔직히 자신이 없다.
9월에 먼저 한 일은 상관관계를 다시 뜯어보는 것이었다. 개선 전후를 단순하게 비교하면 아래 정도다.
| 지표 | 기존 TRS | 1차 개선 TRS |
|---|---|---|
| 수입단가와의 상관관계 | 0.0253 | 0.1691 |
| 평균 점수 | 65.42 | 84.58 |
숫자만 보면 확실히 나아졌다. 그런데 여기서 멈추면 안 된다는 생각이 든다. 1차 보완은 키워드 체계를 고도화하고, 요소수 특화 위험 문맥을 더 많이 반영한 결과다. 하지만 아직도 점수 체계가 충분히 “위기 시계열”처럼 보이지는 않는다.
그래서 지금은 두 번째 단계로 넘어가고 있다. 기사 단위 점수보다 날짜 단위 종합 점수가 더 맞는지, 점수 분포를 선형으로 둘 게 아니라 더 비선형적으로 설계해야 하는지, 그리고 무엇보다 미래 정보를 은근히 쓰는 식의 룩어헤드 바이어스를 제거해야 하는지 다시 보는 중이다.
현재 머릿속 정리는 이렇다.
| 단계 | 지금까지 한 일 | 아직 남은 문제 |
|---|---|---|
| 1차 보완 | 키워드 체계 고도화, 요소수 특화 위험 문맥 반영 | 여전히 신호가 평평한 구간이 많다 |
| 2차 재설계 | 날짜 단위 종합, 비선형 점수 구조, 고위험 구간 강조 | 점수 설명 가능성을 어떻게 유지할지 고민 중 |
| 다음 단계 | 중국 기사 소스 확장, EWS 알고리즘 반영 | 점수가 예측과 경보 둘 다에 쓰일 수 있어야 한다 |
이번에 확실히 느낀 건, TRS는 감성 점수가 아니라 별도의 위험 지표로 다뤄야 한다는 점이다. 점수가 어떻게 분포해야 하고, 평시와 위기 시기에 어떤 형태를 보여야 하는지까지 같이 설계해야 한다. 그냥 LLM에게 숫자 하나 받아오는 수준으로는 논문이 되지 않는다.
지금 고민하는 포인트
상관관계를 높이는 것만으로는 만족스럽지 않다. 조기경보에 쓰려면 위험 구간이 더 선명하게 보여야 하고, 나중에 논문 본문에서 왜 그런 보정을 했는지도 설명할 수 있어야 한다. 지금은 그 균형점을 찾는 중이다.