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[화제의 현장] “인공지능 개발 노하우로 사업 확대”위세아이텍, 창립 27주년 기념 세미나 개최

[컴퓨터월드] 인공지능(AI) 및 빅데이터 분야 소프트웨어(SW) 전문기업 위세아이텍이 창립 27주년을 맞았다. 빅데이터 분석, 데이터 거버넌스, 공공데이터 개방 등의 분야에서 다양한 솔루션을 제시해온 이 회사는, 그동안 쌓아온 노하우를 바탕으로 최근 들어 AI 관련 사업도 본격화하고 있다. 또 한 번의 도약을 준비하는 위세아이텍의 행보를 알아본다.

   
▲ 위세아이텍 인공지능 세미나 전경


더 나은 내일을 향해

위세아이텍은 국내 데이터 처리·분석 분야에서 고유의 기술력과 노하우를 지닌 전문업체로, 현재 ▲다차원 시각화 분석과 머신러닝 기반 예측을 제공하는 BI(비즈니스인텔리전스) 솔루션 ‘와이즈올랩’ ▲콘텐츠 추천과 예측정비 및 부당청구 탐지에 활용되는 개인화 추천 솔루션 ‘와이즈어드바이저’ ▲AI 기능이 신규 추가된 데이터 품질 관리 솔루션 ‘와이즈DQ’ ▲머신러닝(기계학습) 기반 타기팅을 지원하는 통합 마케팅 솔루션 ‘와이즈캠페인’ 등을 개발·공급하고 있다.

   
▲ 김종현 위세아이텍 대표
올해로 창립 27주년을 맞는 위세아이텍은 이를 기념하기 위해 지난달 롯데월드타워에서 세미나를 개최했다. ‘인공지능 응용의 산업별 애플리케이션 활용 사례’를 주제로 열린 이번 행사에서는 위세아이텍과 협력사들의 인공지능 분야 공동 연구 결과가 발표됐으며, 위세아이텍의 머신러닝 기반 솔루션을 기반으로 다양한 산업군에서 새로운 가치를 발굴해낸 사례들이 공유됐다.

김종현 위세아이텍 대표는 인사말을 통해 “십수 년 전 개인화 추천SW를 개발하면서 AI분야에 발을 디뎠지만, 그 당시에는 컴퓨팅파워가 많이 부족했고 알고리즘에 대해서도 다소 평면적으로 접근했기에 별다른 성과를 거두지 못했다. 너무 빠르게 시작했던 셈”이라며, “하지만 그동안 쌓아온 노하우를 바탕으로 3년 전부터 AI 관련 사업을 재개, 지금은 추천뿐 아니라 예측정비나 이상탐지 등으로 그 영역을 확대해나가고 있다, 지난해보다 올해, 올해보다 내년에 더욱 발전된 모습을 보일 것”이라고 밝혔다.


머신러닝 적용한 빅데이터 품질관리와 데이터 전처리

첫 번째 세션에서는 최용준 위세아이텍 연구소장이 ‘머신러닝 적용한 빅데이터 품질관리와 데이터 전처리’를 주제로 발표했다. 데이터 활용의 기반이 되는 데이터 품질의 중요성을 강조, 머신러닝을 적용해 보다 높은 품질을 얻는 방안을 소개했다.

   
▲ 최용준
위세아이텍 연구소장
최용준 연구소장은 “빅데이터 시장 규모는 해마다 커지고 있고 데이터 품질 관리의 중요성도 날이 갈수록 높아지고 있지만, 국내의 경우 데이터 품질 관리 SW 시장의 비중과 성장세는 아직 기대에 못 미치고 있다”며, “최근 들어 데이터 품질 관리의 핵심으로 머신러닝이 거론되고 있고, 글로벌 기업의 관련 솔루션 대다수에 적용되고 있다. 그러나 국내는 SQL을 이용한 룰 기반 솔루션이 여전히 주류를 이뤄 정체된 상황으로, 결국 인적자원에 의존하게 되는 이런 방법으로는 한계가 있을 수밖에 없다”고 설명했다.

최 소장은 “위세아이텍은 그동안 머신러닝을 적용한 데이터 품질 관리를 개발해왔으며, 과기정통부 ‘빅데이터 품질평가도구 개발’ 과제도 올해 초 수주해 수행 중이다. 이 과제는 빅데이터 품질 평가 기준 수립과 표준화 추진, 그리고 이에 맞는 SW를 개발하는 것을 목표로 한다”며, “이에 위세아이텍은 머신러닝을 적용함으로써 자동적으로 도메인을 판별하고, 이상값을 탐지하며, 텍스트데이터의 유사도를 식별하는 기능들을 개발했다. 향후에는 데이터 모델링 시 데이터 타입 추천, 마스터데이터 관리, 데이터 흐름 파악 등에도 머신러닝 기능을 적용 가능할 것”이라고 덧붙였다.


고객분류 기반 개인화 큐레이션 시각화

두 번째 세션에서는 김상수 위세아이텍 AI센터장이 ‘고객분류 기반 개인화 큐레이션 시각화’를 주제로 발표했다. 자동화된 추천 도구의 필요성을 강조, 마케팅 효과를 높이고 비용을 절감할 수 있는 개인화 추천 방법을 소개했다.

   
▲ 김상수
위세아이텍 AI센터장
김상수 AI센터장은 “과거 CRM(고객관계관리)을 구축하면서 타기팅부터 오퍼까지의 결과를 살펴보니, 담당자가 서너 개 오퍼링을 하면 부하가 걸려 그 이상 캠페인 수행할 수 없게 되더라. 타기팅도 자유롭게 하고 고객에 대해 더 잘 알 수 있는 솔루션의 필요성을 느꼈다”면서, “고객 패턴을 시각화하고 유사도 기준으로 클러스터를 분류, 이들의 가입부터 구매까지 흐름을 바탕으로 개별 행동특성과 구매패턴을 알아낼 수 있다. 고객 분류를 판별하고 세분화함으로써 AI 고객 분류 판별 나무가 만들어지고, 이를 바탕으로 자동화된 추천이 가능해진다”고 설명했다.

김 센터장은 “‘와이즈 어드바이저’는 DB(데이터베이스) 및 로그 데이터를 수집해 머신러닝 기반으로 자동 타기팅하고 군집에 맞게 콘텐츠를 큐레이션함으로써 마케팅에 자유롭게 활용할 수 있게 해준다. 로그 기반인 타사 제품과 달리 데이터를 결합해 그 결과를 기반으로 추천해주고, 추천 가중치도 세밀하게 조절 가능한 게 특징”이라며, “최근 개인정보 보호법 강화로 고객정보 수집과 활용이 제한되고 있는데, 이러한 솔루션을 활용하면 고객에 맞춤화된 서비스를 제공하면서 마케팅 효과와 효율도 높일 수 있다”고 덧붙였다.


실시간 철도사고 위험 예측

세 번째 세션에서는 김범승 한국철도공사(코레일) 차장이 ‘실시간 철도사고 위험 예측’을 주제로 발표했다. 철도 안전을 위한 빅데이터 분석과 IoT(사물인터넷) 등 신기술 적용사례와 함께, 현재 추진 중인 ‘실시간 철도안전 의사결정 지원시스템 개발’사업에 대해 소개했다.

   
▲ 김범승
코레일 차장
김범승 차장은 “철도 사고들은 대부분 발생 전에 전조 현상이 나타난다. 부분적 고장이 쌓여 장애가 되고, 장애가 잦아지면 지연 등이 일어나며, 제때 조치를 취하지 않으면 사고로 이어진다”며, “지금까지 코레일에서 차량과 시설에 대한 모니터링은 원활하게 이뤄졌지만, 장애나 사고를 분석하고 예측하는 측면에서는 미흡했던 부분도 있었다. 빅데이터 기반의 통합적인 시각으로 바라보면서 AI 등을 활용해 사고를 예방하고자 이번 사업을 2014년부터 시작했고, 위세아이텍에서 분석과 예측을, 한국신뢰성기술에서 각종 센서를 맡고 있다”고 설명했다.

김 차장은 “열차 제동공기압, 낙석, 지진, 선로상태 등 그동안 흘려보냈던 다양한 센서 데이터를 수집하고, 각종 부품 정보와 유지보수 이력 및 운행 정보에 외부 기상정보까지 결합해 빅데이터를 구축하고 있다. 여기에 통계적 기법뿐 아니라 머신러닝을 적용해 사고 위험을 예측할 수 있는 시스템을 마련하고자 한다”며, “신속한 의사결정을 지원하기 위한 ‘실시간’에 대한 목표는 3초로, 이를 위한 알고리즘 개선작업도 병행하고 있다. 빅데이터 분석은 주로 경부선을 기반으로 했으며, 평창동계올림픽을 맞아 경강선에 먼저 적용할 예정”이라고 덧붙였다.


IBM 왓슨 활용한 AI 사례

네 번째 세션에서는 한선호 한국IBM 실장이 ‘IBM 왓슨 활용한 AI 사례’를 주제로 발표했다. 그동안의 AI 분야 발전상과 함께, ‘왓슨’을 중심으로 글로벌 시장에서 AI가 활용되고 있는 사례를 소개했다.

   
▲ 한선호
한국IBM 실장
한선호 실장은 “AI는 사람처럼 받아들이고 배우며 행동하는 것이라고들 하는데, 그렇다면 현재로선 진정한 AI는 없는 셈이다. 아직은 스스로 뭔가를 만들어내진 못하고 지식을 확장하는 수준으로, 그 기저에 깔려있는 기술이 바로 IBM이 강조해온 인지컴퓨팅”이라며, “왓슨의 메카니즘은 이해와 추론으로 구성된다. 빅데이터의 룰 기반 분석처럼 정답이 나오는 게 아니라, 코그너티브는 상황을 이해하고 추론 과정을 거치면서 그때마다 답이 달라질 수 있다. 학습에 따라 결과가 달라지는 것”이라고 설명했다.

한 실장은 “왓슨의 상용화가 제조나 리테일에서 먼저 이뤄질 것이라 봤는데, 오히려 보수적이라 할 수 있는 의료와 금융부터 적용되고 있다. 의학 논문이나 금융 컴플라이언스 등 업무 관련 방대한 데이터가 끊임없이 쏟아지고 있어, 이를 사람이 모두 맡기보다는 자연어로 이해하고 추론할 수 있는 왓슨의 도움을 필요로 하게 된 것”이라며, “왓슨 API 대부분이 지난 9월 한글화를 마쳤다. 한국어 학습을 비교적 늦게 시작했음에도 발전이 상당히 빠르다. 국내에서는 현재 6개 프로젝트가 진행 중”이라고 덧붙였다.


보험·국고보조금 지능형 부당청구 탐지

다섯 번째 세션에서는 김지현 위세아이텍 수석이 ‘보험과 국고보조금 지능형 부당청구 탐지’를 주제로 발표했다. 보험금과 국고보조금의 부당청구 건수와 수법이 날로 늘어나는 실태를 강조, 이를 적발하고 예방할 수 있는 솔루션을 소개했다.

   
▲ 김지현
위세아이텍 수석
김지현 수석은 “지난해 보험금 부당청구가 전년대비 9.7% 증가해 약 7천억 원에 달했다. 보험사기 적발인원은 줄어드는데 수법까지 다양해지고 있다. 정부보조금의 경우 분야별 부정수급 환수액을 보면 보건복지 분야가 70% 이상을 차지한다”며, “통계적 기법을 활용한 기존 방식은 평균적으로 25% 정도의 적발률을 보이는데, 위세아이텍은 머신러닝을 적용함으로써 이를 40%까지 향상시키고자 한다. 텍스트나 이미지 등 비정형데이터도 포함시켜 부당청구를 찾아내는 것”이라고 설명했다.

김 수석은 “지능형 부당청구 탐지는 머신러닝 기술을 통해 신규패턴을 발굴함으로써 정확도가 향상된 보험사기 탐지모델을 구현하는 것이다, 데이터 전처리 과정을 통해 변수를 선정하고 패턴을 분류하면서 신규패턴을 발굴, 전문가와 함께 이에 대한 프로파일링 단계를 거쳐 신규 룰을 생성해 시스템에 적용한다. 사고 사진에서 딥러닝으로 특질을 추출해 활용하기도 한다”며, “이를 통해 탐지 정확도는 물론 전처리 등의 업무효율도 향상시킬 수 있다. 특히, 정확도가 15% 개선되면 900억 원 상당의 의료보험 부담이 개선된다. 사회적 비용의 증가를 막고, 선의의 계약자를 보호하며, 국고 보조금 적정 집행을 지원할 수 있다”고 덧붙였다.


AI 알고리즘 최신 동향과 수리부속 수요예측

여섯 번째 세션에서는 구영현 세종대학교 교수가 ‘AI 알고리즘 최신 동향과 수리부속 수요예측’을 주제로 발표했다. 위세아이텍과 함께 수행하고 있는 ‘군 전력 장비 수요 예측’ 사업과 함께, 최근 딥러닝 관련 동향에 대해 소개했다.

   
▲ 구영현
세종대 교수
구영현 교수는 “수요 예측은 항공사가 시즌에 따라 항공권 가격을 다르게 책정하는 등 다양한 분야에서 널리 쓰이고 있다. 이번 군 전력 장비 수요 예측 사업의 경우 전차나 전투기에 필요한 수만 가지 부품과 정비를 대상으로 한다”며, “현재 상태와 운용 시간에 상관없이 일정하게 교체 주기를 가져가는 기존의 예방정비와 달리, 멀쩡한 부분은 그대로 쓰면서 예상치 못한 고장에도 미리 대비할 수 있도록 머신러닝 기반의 예측정비를 추구하고 있다. 이를 통해 유지보수 비용을 줄이고 업무도 효율화할 수 있다”고 설명했다.

구 교수는 “통계적 기법과 머신러닝은 겹치는 영역도 있지만 별개로 존재하는 부분이 더 많다. 데이터를 기반으로 한다는 점은 같지만, 통계는 수식으로 표현되는 반면, 머신러닝은 학습과 알고리즘으로 나타난다. 통계적 기법으로 분류해내지 못했던 게 머신러닝으로 가능해졌으며, 특히 딥러닝은 학습 횟수와 레이어 조정에 따라 성능과 속도가 크게 달라진다”며, “최근 딥러닝은 네트워크 수가 많아지면서 창의적인 연결로 다양한 방법이 나오고 있다. 레고블록처럼 레이어 조정을 통해 새로운 구조를 제안할 수 있는 것이다. 개발자들이 덴스넷(DenseNet)과 같은 최신 알고리즘을 써보면서 창의성을 발휘할 수 있기를 바란다”고 덧붙였다.


AI와 빅데이터 기반 산업경제 위기관리

마지막 일곱 번째 세션에서는 김창헌 고려대학교 교수가 ‘AI와 빅데이터 기반 산업경제 위기관리’를 주제로 발표했다. 글로벌 금융 시장의 빅데이터 활용사례와 함께, 과거 IMF 사태와 같은 금융위기를 미연에 방지하는 시스템을 마련하기 위한 계획을 소개했다.

   
▲ 김창헌
고려대 교수
김창헌 교수는 “주요 경제지표는 주기적으로 나오고 있지만, 결국 과거 데이터를 기반으로 하므로 현재 상황을 반영한다고 할 수는 없다. 현 시점의 세부적인 내용은 각 기업들 자신만 알고 있어 금융 현황을 전체적으로 바라볼 수 없고, 경제 전망도 여전히 소수의 전문가와 설문조사 및 계량적인 데이터에 의존하는 실정”이라며, “이미 여러 국가에서 경제위기 대응 시스템을 구축해 보유하고 있고, 미국과 유럽 등 선진국들은 여기에 빅데이터를 활용하기 위해 적극적으로 나서고 있다”고 설명했다.

김 교수는 “대중의 지혜인 빅데이터로 실시간 정보를 파악하고 AI를 접목해 보다 과학적인 분석을 수행한다면, 그동안 알기 어려웠던 징조들을 사전에 파악함으로써 골든타임을 놓치지 않을 수 있을 것으로 기대한다”며, “이러한 시스템을 마련하기 위해 KDI와 위세아이텍 등의 도움을 받아 아이디어를 수집하고 있다. 기존에 고려대 경제학과에서 만들었던 금융위기 조기경보 모형을 빅데이터로 확장해 시범적으로 개발하고 있으며, 앞으로도 다양한 의견을 모아 지속적으로 발전시켜나갈 계획”이라고 덧붙였다.

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