• 매일경제
  • mbn
  • 매경TV
  • 매경이코노미
  • luxmen
  • citylife
  • M-print
  • rayM
뉴스  ·  증권  ·  부동산  ·  비즈&  ·  교육  ·  스타투데이  · 
2월 23일 (금) MK thebiztimes
전체기사주별보기
경제용어 웹검색
Cover Story 바로가기 View&Outlook Case Study 바로가기 Trend 바로가기 Insight 바로가기 Human in Biz 미니칼럼 바로가기 Edu Club 바로가기

helloceo HOME > Hello CEO
프린트 이메일 전송 리스트
[Hello CEO] `그래프DB+인공지능` 파워 엄청나…한달 걸릴 엑셀작업이 하루면 끝나
그래프 데이터베이스 전문기업 美 프란츠 얀스 아스만 CEO
기사입력 2017.12.08 04:06:04
  • 페이스북
  • 트위터
  • 카카오스토리

`그래프`라고 하면 사람들은 습관적으로 가로 X축과 세로 Y축부터 떠올린다. 역사적으로 그래프 이론은 18세기 동프로이센의 쾨니히스베르크(현 러시아 칼리닌그라드)를 흐르는 프레겔 강과 이 강을 건너기 위해 지어진 일곱 개의 다리에서 시작했다.

`쾨니히스베르크의 다리 문제`는 "임의의 지점에서 출발해 7개의 다리를 한 번씩만 건너 원래 위치로 돌아오는 방법은 무엇인가?"란 문제다. 1735년 수학자 레온하르트 오일러가 최초로 이 문제의 답이 존재하지 않는다는 것을 증명했다. 한때 고등학교 수학교과서에서 나왔던 `한붓그리기` 문제가 이를 다루고 있다.

유한개의 점들과 이들의 관계를 통칭하는 `그래프 구조`를 다룬 역사는 오래됐지만 빅데이터와 인공지능(AI)이 떠오르는 요즘 들어 `그래프`가 다시 주목받고 있다. 바로 그래프 구조를 저장하고 표현할 수 있는 도구인 `그래프 데이터베이스`가 본격적으로 쓰이기 시작했기 때문이다.

일반적으로 산업현장에서 데이터베이스는 기업이나 조직이 필요한 부가가치가 발생하는 데이터를 일정한 형태로 저장해 둔 것을 뜻한다.

기업의 경우 이를 보다 효율적으로 쓰기 위한 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 채택하는데 현재 대부분의 기업 핵심 데이터는 구조화쿼리언어(SQL)를 사용해 데이터를 정의·제어하는 `관계형 데이터베이스(RDBMS)`를 사용해 왔다. RDBMS는 데이터를 행과 열을 이루는 표의 형태로 관계를 나타낸다. 극단적으로 단순화한 형태의 RDBMS가 `엑셀`이다.

관계형 데이터베이스 대신 그래프 데이터베이스가 주목받는 까닭은 소셜네트워크 소비자 그룹, 광역 네트워크 장치, 도로차량 흐름, 제약 과정에 필요한 화학구조, 환자의 개인 건강 데이터 등 현실 세계에서 자연스럽게 연결된 그래프 구조의 데이터를 저장하는 데 유용하기 때문이다. 수백 개에서 수천 개에 달하는 `엑셀 표`를 1~2주일 걸려 만드는 대신 단 한 개의 그래프를 이용해서 당장 내일 필요한 기업의 데이터베이스를 쉽고 빠르게 만들 수 있다.

그래프 데이터베이스 분야의 선구적인 기업 중 하나가 아직 국내에는 생소한 기업 프란츠(Franz)다. 베일에 싸인 비상장사다. 하지만 매출의 절반은 미 국방부와 CIA에 공급하는 데이터 분석 서비스에서 나오고, 나머지 절반은 제약·금융·병원 등 다양한 산업 분야의 고객사로부터 발생한다.

두 번째로 오래된 고급 프로그래밍언어인 Lisp를 컴파일링해 세계 최초로 인공지능 시스템을 상용화한 업체다. 2003년 발사된 미 항공우주국(NASA)의 `스피처` 적외선 우주망원경에도 프란츠의 기술이 적용됐다.

프란츠의 CEO인 얀스 아스만 박사는 네덜란드 출신으로 지능형 사용자 인터페이스와 응용 인공지능 프로젝트를 통신 분야에 접목시키는 연구를 수행했고 1995년부터 2004년까지 델프트기술대학교 산업디자인과 교수로 근무하며 애플의 아이패드(iPad)와 시리(Siri)의 초기기술을 개발했다. 그는 최근 국내 인공지능 벤처 `솔트룩스`가 주관한 `솔트룩스 인공지능 콘퍼런스 2017(SAC 2017)` 참가를 위해 방한해 매일경제 비즈타임스와 단독 인터뷰를 진행했다. 다음은 그와의 일문일답.

―프란츠에 생소한 독자들을 위해 간단히 회사 소개를 해달라. CEO로서 당신의 목표는 무엇인가?

▷우리 회사는 세계 최초의 상용 인공지능 가능 프로그래밍 언어인 Lisp의 컴파일러 회사로 출발했다. 최초의 인공지능 프로그래밍 언어인 Lisp는 여전히 미 정부에서 쓴다. 주로 정보기관과 방위산업뿐 아니라 물류와 민간 항공산업에서도 쓰인다. 지난 11년간 우린 의미론적(시만틱) 그래프DB인 알레그로그래프(Allegrograph)를 구축하려고 전사적으로 집중했다. 이 밖에 머신러닝 라이브러리 등도 사업에 포함하고 있다. CEO로서 나의 목표는 기존 산업군에서 쓰던 복잡한 관계형DB를 훨씬 이해하기 쉬운 그래프DB로 바꿔나가는 것이다.

―세미나 현장에서 당신은 인공지능과 기계학습을 통해 한 차원 높은 그래프DB를 소개했다. 다양한 산업에서 어떻게 인공지능, 빅데이터, 그래프DB를 결합해 미래사건을 예측할 수 있는지 설명해 달라.

▷우리는 기업의 데이터 웨어하우스(경영자의 의사결정을 지원하는 데이터의 총집합·DW)로부터 나온 매우 복잡한 데이터를 그래프DB로 넣을 수 있는 길을 찾아냈다. 우린 이 방법으로 전보다 10~100배는 더 쉽게 데이터에 관한 애널리틱스, 머신러닝, 다른 형태의 인공지능을 적용할 수 있게 됐다. 게다가 우리는 그 결과를 그래프DB에 저장할 수 있다. 이 같은 접근방법으로 우리는 학습고리도 창조해 그래프DB로 하여금 시간이 지날수록 더욱 똑똑해지도록 만들었다. 우리는 이런 접근 방법을 `knowledge graph approach`로 부른다.

그것으로 무엇을 할 수 있을까? 예컨대 고객에게 헬스케어 서비스를 제공할 경우 기업은 현재 주어진 고객의 건강진단결과와 생애주기하에서 고객에게 발생할 수 있는 질병을 예측할 수 있다. 또는 병원에서 입원환자들이 다음 48시간 내에 호흡 불가 상태에 빠지는지에 관한 복잡한 변수 집합을 예측할 수 있다.

이동통신 CRM(고객관계관리) 분야에서는 통신사는 당신이 휴대폰에 발생한 문제로 콜센터에 전화를 걸 때 왜 전화를 걸었는지 주요 3개 원인을 예측 가능하다. 전자상거래에서 우리는 당신이 거래하고 싶은 제품과 비슷한 물건의 가격이 오를지 내릴지 예측할 수 있다.

―인공지능, 머신러닝, 그래프DB, 음성인식 등이 어떻게 세상을 바꿀 수 있는가?

▷우리는 머신러닝으로부터 의미 있는 결과를 추출하는 것을 기존보다 수백 배 쉽게 만들었다고 단언한다. 만약 어느 CEO가 비즈니스나 의사결정을 위한 예측을 원할 때 몇 주에서 몇 달을 기다리지 않고도 그 다음날 답을 얻을 수 있는 장점을 얻게 될 것이다. 미래사회의 80% 정도가 이미 현실에 있다. 난 내 메시지와 이메일 작성의 99%를 음성인식 기술로 해결한다. 보다 개선될 유일한 것은 이름 인식 정도다. 인공지능의 도움으로 시선인식, 음성인식 등 스마트 프로그램을 쓰는 태블릿PC를 이용한 `인터랙티브 프로그래밍`도 미래엔 가능해질 것이다.

인공지능은 마치 우리의 반쪽처럼 함께 일할 수 있는 동료가 될 수도 있다. 현재로선 구글이 이를 현실화하는 첫걸음에 가장 가깝게 다가서고 있다. 그러나 분명 이를 위해 우리는 개인 프라이버시를 희생해야 할 게 분명하다. 난 우리 모두가 그 지점까지 가는 걸 원하는지 모르겠다. 인공지능이 진짜로 나를 도울 수 있는 길은 사이버 보안이나 프라이버시를 보호하는 일이다. 나는 오로지 믿을 만한 사람이나 회사, 애플리케이션과 상호작용하길 원한다. 나쁜 인간들로부터는 보호받길 원한다.

―평범한 한국의 사무직 근로자들은 여전히 `엑셀` 프로그램 같은 초보적인 DB만 주로 쓰고 있다. 한국인들에게 그래프DB의 중요성을 설명해 달라.

▷`엑셀` 자체에 잘못된 건 없다. 나도 거의 매일 쓴다. 그러나 우리는 `시만틱 그래프DB`가 많은 비즈니스 분야에서 다양한 이유로 신속히 채택되는 것을 보고 있다. 첫째는 같은 도메인에 속한 사업 부문 사이에서 `의미론적 상호작업성(semantic interoperability)`이 요구되는 경우다. 둘째는 어떤 비즈니스의 데이터 구조가 관계형DB로 모델화하기 복잡한 경우다. 셋째는 비즈니스의 핵심 데이터가 소셜네트워크에 숨겨져 있거나 이를 통해 드러나는 경우다.
끝으로 어떤 응용 분야가 매우 지식 집약적인 구조로 데이터를 많은 다른 도메인들로부터 결합해야 하는 경우다. 이 모든 경우에 있어서 `엑셀`은 당신에게 어떤 것도 해줄 수 있는 게 없다. 평범한 사무직을 위해 우린 `Gruff` 솔루션을 개발했다.

[안갑성 기자]
[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]

경제용어사전 프린트 이메일 전송 리스트
관련기사

빈칸
PDF 보기