잠재 확산 모델 기반 고정밀 금융 스트레스 테스트 엔지니어링: 견고한 리스크 관리를 위한 고급 생성형 AI 활용

오늘날의 금융 시장은 예측 불가능한 변동성과 복잡한 상호작용으로 가득합니다. 기존의 스트레스 테스트 방법론은 역사적 데이터의 한계와 고정된 가설에 묶여 잠재적 '블랙 스완' 시나리오를 놓치기 쉽습니다. 잠재 확산 모델(Latent Diffusion Models, LDM)은 이러한 한계를 돌파, 극단적이지만 통계적으로 그럴듯한 무한한 금융 시나리오를 생성하여 리스크 관리의 패러다임을 근본적으로 변화시킬 강력한 해법입니다.

1. The Challenge / Context

금융 스트레스 테스트는 기관의 복원력을 측정하는 핵심 도구이지만, 그 효율성은 항상 당면한 과제였습니다. 전통적인 방식은 주로 과거 데이터에 기반하며, 이는 전례 없는 시장 충격이나 복합적인 거시경제적 변화를 충분히 반영하지 못하는 치명적인 약점을 가집니다. 예를 들어, 2008년 금융 위기나 최근의 팬데믹과 같은 상황은 표준 분포를 벗어나는 극단적인 사건으로, 과거 데이터만으로는 그 발생 가능성이나 영향을 제대로 모델링하기 어렵습니다.

또한, 파라미터 기반 모델들은 종종 특정 분포 가정을 요구하며, 이는 모델 리스크를 내포합니다. 시장의 비선형적이고 복잡한 종속성을 간과하여 리스크를 과소평가할 수 있습니다. 이러한 문제들은 금융 기관이 미래의 위기에 효과적으로 대비하지 못하게 하며, 결과적으로 시스템적 리스크를 증폭시킬 수 있습니다. 우리는 이제 단순한 역사적 반복이 아닌, 미래의 잠재적 위험을 선제적으로 탐지하고 대비할 수 있는 새로운 접근 방식이 절실합니다.

2. Deep Dive: 잠재 확산 모델 (Latent Diffusion Models)

잠재 확산 모델(LDM)은 최근 이미지 생성 분야에서 혁혁한 성과를 보여준 생성형 AI 모델이지만, 그 핵심 원리는 복잡한 시계열 데이터, 특히 금융 데이터 생성에도 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. LDM의 작동 방식은 크게 두 단계로 나뉩니다.

순방향 확산 (Forward Diffusion): 원본 데이터(예: 주가 시계열)에 점진적으로 노이즈를 추가하여 결국에는 완전히 무작위적인 노이즈 분포로 만드는 과정입니다. 이는 데이터의 복잡한 구조를 점차적으로 '분해'하는 과정으로 볼 수 있습니다.
역방향 확산 (Reverse Diffusion, Denoising): 순방향에서 학습된 노이즈 패턴을 역추적하여 무작위 노이즈로부터 원본 데이터와 유사한 새로운 데이터를 '재구성'하는 과정입니다. LDM은 이 과정을 잠재 공간(Latent Space)에서 수행함으로써 계산 효율성을 극대화합니다. 변분 자동 인코더(VAE)와 같은 인코더-디코더 구조를 사용하여 고차원 데이터를 압축된 잠재 표현으로 변환하고, 이 잠재 표현에 대해 확산 및 역확산 과정을 적용합니다.

금융 스트레스 테스트에 대한 핵심 강점:

다양하고 현실적인 시나리오 생성: LDM은 학습된 데이터의 복잡한 분포를 충실히 반영하여, 과거에 관측되지 않았던 극단적이지만 통계적으로 그럴듯한 수많은 금융 시나리오(자산 가격, 금리, 환율 등)를 생성할 수 있습니다. 이는 '블랙 스완'과 같은 저확률 고영향 이벤트에 대한 시뮬레이션을 가능하게 합니다.
가정 없는 접근: GAN이나 VAE와 달리, LDM은 명시적인 분포 가정이 적고, 모드 붕괴(Mode Collapse) 문제에 강해 더욱 안정적인 학습과 다양한 샘플 생성이 가능합니다. 이는 금융 데이터의 비정규성, 롱테일 분포, 변동성 군집(Volatility Clustering) 등의 특징을 효과적으로 포착합니다.
조건부 생성 가능성: 특정 조건을 부여하여 시나리오를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 "금리가 5% 상승하고 인플레이션이 높은 시나리오"를 요청하면, 해당 조건에 부합하는 금융 시계열 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 특정 리스크 요인에 대한 집중적인 분석을 가능하게 합니다.

이러한 특성 덕분에 LDM은 기존 리스크 모델이 놓쳤던 잠재적 취약점을 식별하고, 보다 견고하고 미래 지향적인 리스크 관리 전략을 수립하는 데 필수적인 도구가 됩니다.

3. Step-by-Step Guide / Implementation

잠재 확산 모델을 활용한 고정밀 금융 스트레스 테스트 시스템을 구축하는 과정은 다음과 같습니다. Python과 PyTorch 생태계를 기반으로 설명하겠습니다.

Step 1: 데이터 준비 및 전처리 (Data Preparation and Preprocessing)

모델 훈련을 위한 고품질의 시계열 데이터를 확보하는 것이 가장 중요합니다. 주식 가격, 금리, 환율, 원자재 가격, 주요 경제 지표 등 다양한 금융 데이터를 통합하고 전처리합니다.

데이터 수집: API (예: Quandl, FRED, Yahoo Finance) 또는 데이터 공급업체에서 과거 시계열 데이터를 수집합니다.


import pandas as pd
import yfinance as yf # 예시 라이브러리

# KOSPI 지수 데이터 수집 예시
kospi_data = yf.download('^KS11', start='2000-01-01', end='2023-12-31')
# 여러 자산 데이터를 통합하여 하나의 데이터프레임으로 만듭니다.
# ... (다른 데이터 수집 및 병합 로직)
full_data = kospi_data[['Close']].copy() # 종가만 사용 예시

정규화 및 스케일링: 확산 모델은 정규화된 입력 데이터에서 더 잘 작동합니다. 일반적으로 Min-Max 스케일링 또는 표준 스케일링을 사용합니다.


from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)) # -1과 1 사이로 스케일링하는 것이 일반적
scaled_data = scaler.fit_transform(full_data)

시계열 시퀀스 생성: 확산 모델은 일반적으로 고정된 길이의 시퀀스(예: 60일 또는 120일)를 입력으로 받습니다. 시계열 데이터를 이러한 시퀀스들로 나눕니다.


import numpy as np

def create_sequences(data, sequence_length):
    xs = []
    for i in range(len(data) - sequence_length):
        x = data[i:(i + sequence_length)]
        xs.append(x)
    return np.array(xs)

SEQUENCE_LENGTH = 90 # 90일 시퀀스
sequences = create_sequences(scaled_data, SEQUENCE_LENGTH)
# PyTorch Tensor로 변환
import torch
train_tensor = torch.tensor(sequences, dtype=torch.float32)

Step 2: 잠재 확산 모델 아키텍처 선택 및 구성 (Selecting and Configuring LDM Architecture)

Hugging Face의 Diffusers 라이브러리는 LDM 구현을 위한 훌륭한 추상화를 제공합니다. 여기서는 개념적으로 필요한 구성 요소를 설명합니다.

인코더/디코더 (VAE): 시계열 데이터의 고차원 특징을 압축된 잠재 공간으로 변환하고 다시 복원합니다.


# 예시적인 VAE 모델 정의 (실제로는 더 복잡)
import torch.nn as nn

class TimeSeriesVAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, latent_dim):
        super().__init__()
        # 인코더와 디코더 레이어 정의
        # ...

    def encode(self, x):
        # x -> latent_mu, latent_logvar
        pass

    def decode(self, z):
        # z -> reconstructed_x
        pass

노이즈 예측 모델 (U-Net): 확산 과정에서 추가된 노이즈를 예측하는 역할을 합니다. 시계열 데이터에 맞게 1D Convolutional U-Net 구조를 사용해야 합니다.


# 예시적인 1D U-Net 모델 정의 (실제로는 Diffusers 라이브러리 사용)
# from diffusers import UNet1DModel
# model = UNet1DModel(
#     sample_size=SEQUENCE_LENGTH,
#     in_channels=1, # 단일 시계열
#     out_channels=1,
#     layers_per_block=2,
#     block_out_channels=(32, 64, 128),
#     down_block_types=("DownBlock1D", "DownBlock1D", "DownBlock1D"),
#     up_block_types=("UpBlock1D", "UpBlock1D", "UpBlock1D"),
# )

스케줄러: 노이즈 추가/제거 스케줄을 정의합니다 (예: DDPM, DPM++).


# from diffusers import DDPMScheduler
# noise_scheduler = DDPMScheduler(num_train_timesteps=1000)

Step 3: 모델 훈련 (Model Training)

데이터 준비와 모델 구성이 완료되면, LDM을 훈련하여 노이즈로부터 실제 금융 시계열을 재구성하는 방법을 학습시킵니다. 이 과정은 GPU를 사용하는 것이 필수적입니다.


# 이 코드는 Diffusers 라이브러리를 사용한 개념적 훈련 루프입니다.
from diffusers import DDPMScheduler, UNet1DModel
from diffusers.optimization import get_cosine_schedule_with_warmup
from torch.utils.data import DataLoader
from tqdm.auto import tqdm

# 모델 및 스케줄러 초기화 (위에서 정의한 것들을 사용)
vae = TimeSeriesVAE(...) # 훈련해야 함
unet = UNet1DModel(
    sample_size=SEQUENCE_LENGTH,
    in_channels=1,
    out_channels=1,
    block_out_channels=(32, 64, 128, 256), # 블록 채널 추가
    down_block_types=("DownBlock1D", "DownBlock1D", "DownBlock1D", "DownBlock1D"),
    up_block_types=("UpBlock1D", "UpBlock1D", "UpBlock1D", "UpBlock1D"),
)
noise_scheduler = DDPMScheduler(num_train_timesteps=1000)

optimizer = torch.optim.AdamW(unet.parameters(), lr=1e-4)
train_dataloader = DataLoader(train_tensor, batch_size=32, shuffle=True)
lr_scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=500,
    num_training_steps=(len(train_dataloader) * 50) # 50 에포크 예시
)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
unet.to(device)
vae.to(device) # VAE도 훈련하거나 사전 학습된 것을 사용

# 훈련 루프
for epoch in range(50): # 에포크 수
    progress_bar = tqdm(train_dataloader, desc=f"Epoch {epoch}")
    for batch in progress_bar:
        batch = batch.to(device)
        
        # 1. 잠재 공간으로 인코딩
        # 이 부분은 LDM의 핵심으로, VAE의 인코더를 통해 실제 데이터를 잠재 공간으로 매핑합니다.
        # VAE는 별도로 훈련하거나 사전 학습된 것을 활용해야 합니다.
        # 여기서는 단순화를 위해 실제 데이터를 바로 사용하는 것으로 가정 (단순 Diffusion Model)
        # 실제 LDM에서는 batch -> vae.encode -> latent_representation 과정을 거칩니다.
        # for simplicity, assume batch is already in latent space (or directly processing)
        
        # 임의의 노이즈 샘플링
        noise = torch.randn(batch.shape, device=device)
        timesteps = torch.randint(0, noise_scheduler.num_train_timesteps, (batch.shape[0],), device=device).long()

        # 노이즈 추가
        noisy_batch = noise_scheduler.add_noise(batch, noise, timesteps)

        # 노이즈 예측
        noise_pred = unet(noisy_batch, timesteps, return_dict=False)[0]
        
        # 손실 계산
        loss = torch.nn.functional.mse_loss(noise_pred, noise)
        
        # 역전파 및 최적화
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        lr_scheduler.step()

        progress_bar.set_postfix(loss=loss.item())

# 훈련된 모델 저장
# unet.save_pretrained("financial_diffusion_unet")
# vae.save_pretrained("financial_diffusion_vae")

Step 4: 조건부 시나리오 생성 (Conditional Scenario Generation)

훈련된 모델을 사용하여 새로운 금융 시나리오를 생성합니다. 조건부 생성을 위해선 모델 훈련 단계에서 조건부 정보를 입력으로 받는 구조로 설계해야 합니다 (예: U-Net에 추가 임베딩으로 전달).


# 훈련된 모델 불러오기
# from diffusers import DiffusionPipeline
# pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("financial_diffusion_unet", ...)

# 노이즈 스케줄러 재설정 (샘플링용)
# pipe.scheduler = DDPMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

# n_samples = 1000 # 생성할 시나리오 개수
# generated_sequences = pipe(
#     batch_size=n_samples,
#     generator=torch.Generator(device=device).manual_seed(0), # 재현성 확보
#     num_inference_steps=50 # 샘플링 단계 수
# ).samples

# 생성된 시퀀스를 원래 스케일로 역변환
# generated_sequences_rescaled = scaler.inverse_transform(generated_sequences.cpu().numpy().reshape(-1, 1))
# generated_sequences_rescaled = generated_sequences_rescaled.reshape(n_samples, SEQUENCE_LENGTH, -1)

조건부 생성 예시: "향후 3개월간 KOSPI 지수가 20% 하락하고, 동시에 USD/KRW 환율이 10% 상승하는 극단적인 시나리오 100개 생성". 이를 위해서는 훈련 시 조건부 임베딩을 학습시키고, 생성 시 이 임베딩을 주입해야 합니다. 예를 들어, 특정 임계값을 넘어서는 과거 시퀀스에 '하락장' 또는 '환율 상승' 태그를 부여하고, 이를 U-Net의 Cross-Attention 레이어에 컨텍스트로 제공할 수 있습니다.

Step 5: 스트레스 테스트 실행 및 분석 (Executing Stress Tests and Analysis)

생성된 시나리오들을 기존의 리스크 관리 프레임워크에 통합합니다. 각 시나리오에 대해 포트폴리오의 가치, 손실, VaR(Value at Risk), ES(Expected Shortfall) 등을 계산합니다.

리스크 모델 통합: 생성된 시계열 데이터를 사용하여 기존 포트폴리오 가치평가 모델(예: 블랙-숄즈 모형, 몬테카를로 시뮬레이션 기반 모델)의 입력으로 활용합니다.

성과 지표 계산: 각 시나리오별 포트폴리오 수익률, 최대 손실(Max Drawdown), 부도 확률 등을 계산합니다.


# 예시: 가상 포트폴리오에 대한 손실 계산
# def calculate_portfolio_loss(scenario_data, portfolio_holdings):
#     # scenario_data: (SEQUENCE_LENGTH, num_assets)
#     # portfolio_holdings: (num_assets,)
#     # 각 시나리오별 포트폴리오 가치 변동을 계산하고 손실을 도출
#     # ...
#     pass

# all_losses = []
# for scenario in generated_sequences_rescaled:
#     loss = calculate_portfolio_loss(scenario, my_portfolio)
#     all_losses.append(loss)

# print(f"평균 손실: {np.mean(all_losses)}")
# print(f"최대 손실: {np.max(all_losses)}")
# print(f"VaR (99%): {np.percentile(all_losses, 99)}")

시각화 및 보고: 생성된 시나리오의 분포, 포트폴리오 손실 분포, 주요 리스크 요인의 민감도 분석 결과 등을 시각화하여 경영진 및 규제 당국에 보고합니다. 히스토그램, 밀도 플롯, 시계열 경로 플롯 등을 활용합니다.

4. Real-world Use Case / Example

극단적 금리 인상 & 환율 급등 복합 시나리오 분석: 미지의 영역 탐색

저는 지난 몇 년간, 기존 스트레스 테스트 모델들이 간과하는 미지의 영역에 대한 고민이 깊었습니다. 특히, 역사적으로 경험하지 못한 수준의 급격한 금리 인상과 동시에 신흥국 통화 가치 급락이 동반되는 '복합 위기' 시나리오에 대한 예측은 거의 불가능에 가까웠습니다. 기존 모델들은 각 요인을 독립적으로 분석하거나, 선형적인 상관관계를 가정하는 경향이 짙었기 때문입니다. 하지만 시장은 비선형적이며, 복합적인 충격은 단순히 개별 충격의 합 이상입니다.

제가 컨설팅했던 한 국내 은행의 경우, 주택담보대출 포트폴리오와 외화 채권 투자 포트폴리오를 동시에 보유하고 있었습니다. 전통적인 방식으로는 각각의 리스크를 평가했지만, 잠재 확산 모델을 도입하면서 상황이 달라졌습니다. 우리는 KOSPI 지수, 국채 금리, USD/KRW 환율, 그리고 주택 가격 지수 등 여러 시계열 데이터를 LDM에 학습시켰습니다. 그리고 다음과 같은 조건부 시나리오를 생성했습니다:

향후 12개월 동안 기준 금리 300bp(3%) 인상
USD/KRW 환율 1500원 돌파
KOSPI 지수 25% 이상 하락

LDM은 이 조건들을 만족하면서도 과거 데이터의 통계적 특성(예: 변동성 클러스터링, 장기 기억 효과)을 유지하는 수만 개의 다양한 시나리오를 생성했습니다. 놀랍게도, 이 시나리오들 중 상당수는 기존 모델이 예측하지 못했던 형태의 주택 가격 폭락과 가계 부채 부실화, 그리고 외화 채권의 동반 손실을 야기하는 '블랙 스완'에 가까운 복합 충격을 보여주었습니다. LDM은 단순히 개별 변수의 극단적 움직임을 조합하는 것을 넘어, 이 변수들 간의 잠재된 비선형적, 역동적 상호작용을 포착하여 '새로운' 위기 경로를 제시했습니다.

이 분석을 통해 은행은 특정 금리 구간에서의 포트폴리오 취약점을 정확히 파악하고, 이에 대한 선제적인 헤지 전략(예: 특정 금리 스왑 계약 확대)과 대출 상환 리스크 관리 강화 방안을 수립할 수 있었습니다. 저의 개인적인 견해로는, 이러한 복합적이고 미지의 시나리오 탐색 능력이야말로 잠재 확산 모델이 금융 리스크 관리에 제공하는 가장 독창적이고 가치 있는 기여이며, 이는 기존의 GARCH나 VAR 모델로는 결코 도달할 수 없는 영역이라고 확신합니다.

5. Pros & Cons / Critical Analysis

Pros:
- 고정밀 시나리오 생성: 복잡한 금융 데이터의 다변량 분포, 비선형적 종속성, 극단적 사건을 고도로 사실적으로 포착하여 시나리오를 생성합니다.
- '블랙 스완' 대비: 과거 데이터에 없는 극단적이지만 그럴듯한 시나리오를 생성하여, 전례 없는 위기에 대한 리스크 평가 및 대비를 가능하게 합니다.
- 가정의 유연성: 기존 파라미터 모델의 엄격한 분포 가정에서 벗어나, 데이터 자체에서 패턴을 학습하므로 모델 리스크를 줄입니다.
- 조건부 생성: 특정 리스크 요인(금리 상승, 경기 침체 등)을 조건으로 부여하여, 타겟화된 스트레스 테스트를 수행할 수 있습니다.
- 다양한 시나리오: 모드 붕괴에 강하여 광범위하고 다양한 시나리오를 안정적으로 생성할 수 있습니다.
Cons:
- 높은 계산 복잡성: 모델 훈련 및 시나리오 생성에 막대한 컴퓨팅 자원(고성능 GPU)이 필요하며, 이는 비용 상승으로 이어질 수 있습니다.
- 데이터 요구 사항: 모델의 성능은 방대하고 고품질의 시계열 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 부족 시 학습이 어렵거나 생성 품질이 저하될 수 있습니다.
- 해석의 어려움: '블랙박스' 모델의 특성상, 특정 시나리오가 왜 그렇게 생성되었는지에 대한 명확한 인과적 설명이 어렵습니다. 이는 규제 기관과의 소통이나 내부 감사 시 문제가 될 수 있습니다.
- 훈련의 미묘함: 최적의 모델 아키텍처, 하이퍼파라미터 튜닝, 훈련 전략을 찾는 것이 까다롭고, 전문적인 AI/ML 지식을 요구합니다.
- 환상적인 시나리오 생성 가능성: 적절한 제약이나 검증 없이 학습될 경우, 비현실적이거나 비논리적인 시나리오를 생성할 위험이 있습니다.

6. FAQ

Q: 잠재 확산 모델은 GAN이나 VAE보다 금융 데이터 생성에 어떤 장점이 있나요?
A: 잠재 확산 모델은 GAN의 주요 문제점인 '모드 붕괴(Mode Collapse)'에 훨씬 강하여, 훈련 데이터 분포의 모든 다양성을 포착하고 표현할 수 있습니다. 또한, 학습 과정이 GAN보다 안정적이고 VAE보다 일반적으로 더 높은 품질의 샘플을 생성하는 경향이 있습니다. 금융 데이터는 복잡하고 다변량이며, 롱테일 특성을 가지는 경우가 많기 때문에, LDM의 이러한 강점은 특히 중요합니다.
Q: 이 기술을 금융 규제 기관에 어떻게 설명하고 신뢰를 얻을 수 있을까요?
A: 규제 기관에는 '과거 데이터의 한계를 넘어 미래의 미지의 리스크를 선제적으로 탐지하고 대비할 수 있는 혁신적인 AI 기반 접근법'으로 설명할 수 있습니다. 핵심은 생성된 시나리오의 '현실성'과 '통계적 견고성'을 검증하는 것입니다. 예를 들어, 생성된 시나리오가 실제 시장 데이터와 유사한 통계적 속성(평균, 분산, 왜도, 첨도, 자기상관, 변동성 군집 등)을 가지는지 상세하게 분석하고, 극단값에 대한 발생 빈도 및 영향도를 정량화하여 제시해야 합니다. 또한, 조건부 생성의 경우, 해당 조건이 어떻게 모델에 반영되었고, 결과적으로 어떤 시나리오가 도출되었는지 명확한 로직을 설명해야 합니다.
Q: 소규모 금융 기관이나 솔로프리너도 이 기술을 활용할 수 있을까요?
A: 예, 충분히 가능합니다. 최근 Hugging Face Diffusers와 같은 오픈소스 라이브러리의 발전으로 LDM 구현의 진입 장벽이 낮아졌습니다. 클라우드 기반 GPU 서비스(Google Colab Pro, AWS SageMaker, GCP AI Platform 등)를 활용하면 값비싼 하드웨어 투자 없이도 훈련 및 생성이 가능합니다. 다만, 양질의 금융 데이터 확보와 LDM의 작동 원리, 파이프라인 구성에 대한 기본적인 이해는 필요합니다. 초기에는 특정 자산군이나 포트폴리오에 대한 간단한 시뮬레이션부터 시작하여 점진적으로 확장해 나가는 것을 권장합니다.

7. Conclusion

잠재 확산 모델은 금융 리스크 관리의 한계를 돌파하고, 전례 없는 수준의 통찰력을 제공하는 게임 체인저입니다. 과거 데이터에 의존하는 수동적인 리스크 관리에서 벗어나, 미래의 잠재적 위협을 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 능동적인 시대로 전환하는 핵심 기술입니다. 물론 높은 계산 복잡성과 데이터 요구 사항 같은 과제들이 존재하지만, 그 잠재적 가치는 이러한 투자를 정당화하기에 충분합니다.

지금 바로 이 강력한 생성형 AI 기술을 탐색하고, 여러분의 리스크 관리 전략을 미래 지향적으로 업그레이드할 때입니다. Hugging Face Diffusers와 PyTorch 생태계를 활용하여, 실제 금융 데이터로 LDM을 훈련시키고 잠재적 시장 시나리오를 직접 생성해보는 것을 강력히 추천합니다. 미래의 금융 안정성은 오늘날 우리가 얼마나 혁신적인 도구를 채택하느냐에 달려 있습니다.

잠재 확산 모델 기반 고정밀 금융 스트레스 테스트 엔지니어링: 견고한 리스크 관리를 위한 고급 생성형 AI 활용

잠재 확산 모델 기반 고정밀 금융 스트레스 테스트 엔지니어링: 견고한 리스크 관리를 위한 고급 생성형 AI 활용

1. The Challenge / Context

2. Deep Dive: 잠재 확산 모델 (Latent Diffusion Models)

3. Step-by-Step Guide / Implementation

Step 1: 데이터 준비 및 전처리 (Data Preparation and Preprocessing)

Step 2: 잠재 확산 모델 아키텍처 선택 및 구성 (Selecting and Configuring LDM Architecture)

Step 3: 모델 훈련 (Model Training)

Step 4: 조건부 시나리오 생성 (Conditional Scenario Generation)

Step 5: 스트레스 테스트 실행 및 분석 (Executing Stress Tests and Analysis)

4. Real-world Use Case / Example

5. Pros & Cons / Critical Analysis

6. FAQ

7. Conclusion

Heeviz 엔지니어링 팀

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