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[화제의 현장] “데이터 중심 사회를 위한 분석 도구를 제시하다”데이타솔루션, ‘2018 데이타솔루션 세미나’ 개최

[컴퓨터월드] 데이타솔루션(대표 배복태)이 지난달 11일, 자사 데이터 토털 솔루션과 최신 데이터 비즈니스 인사이트를 공유하는 ‘2018 데이타솔루션 세미나’를 개최했다. 이날 세미나에서는 데이타솔루션의 인공지능(AI) 챗봇과 딥러닝을 활용한 데이터 분석 기법, 데이터 분석 도구를 활용한 고객 사례 등이 소개됐다. 특히 이번 행사의 준비 단계에서부터 참가자들의 Q&A에 AI 챗봇 ‘데이브(DAIB)’를 활용하면서, 데이타솔루션이 제시하는 적극적인 데이터 활용 전략과 미래의 청사진을 공개했다.


데이터 분석의 철학과 과학성
이번 세미나의 첫 번째 세션을 맡은 허명회 고려대학교 교수는 ‘데이터 분석의 철학과 과학성’을 주제로, 문명과 함께 발전해온 수학과 통계학이 데이터 사이언스로 발전해온 역사를 소개했다. 데이터에 대한 분석과 이해는 단순한 도구와 기술만이 아니라 철학과 과학성에 기반을 둬야 한다는 설명이다.

   
▲ 허명회 고려대학교 교수

허명회 교수는 먼저 인간의 역사는 수량화와 데이터화의 역사라고 정의했다. 메소포타미아 문명지에서 발견된 5000년 전의 점토판에서는 “보리 29,086자루, 37개월” 등 수량화된 데이터가 발견되며, 서구 유럽의 모든 도시에서 유행처럼 번져나갔던 시계탑은 추상적인 개념이었던 시간을 숫자(데이터)로 바꾼 결과라고 설명했다.

문명이 발생하고 인류가 국가의 형태로 모여살게 되면서 인구나 농업생산량, 군사 등 국가(state) 단위의 산술(arithmetic)인 통계(statistics)의 필요성이 생겨났다. 여기에 수학적인 확률론이 더해져 통계학이 발생하고, 컴퓨터의 개발과 IT 기술의 발전을 통해 현대적인 데이터 사이언스의 개념이 정립됐다. 즉 데이터 사이언스는 단순히 최신 도구와 기술만으로 갖춰지는 것이 아니라, 인류의 역사와 함께하는 철학과 과학성에 기반을 둔 학문이다.

또한 허명회 교수는 탐색적 데이터 분석(EDA)과 확증적 데이터 분석(CDA) 등 데이터 분석의 유형을 소개하고, 유형별 특징과 효과적인 데이터 활용 철학에 대해 소개했다. 아울러 향후의 데이터 사이언스의 발전을 위해서는 개인의 데이터 활용 역량을 강화하는 것과 함께, 산업별 우수 사례를 발굴하고 이를 공유할 수 있는 생태계를 조성하는 것이 중요하다고 강조했다.


쉽게 사용하는 딥러닝, 코리아플러스 스태티스틱스
두 번째 세션에서는 손쉽게 인공신경망(RNN)을 이용한 시계열분석이 가능한 데이타솔루션의 ‘코리아플러스 스태티스틱스(KoreaPlus Statistics)’가 소개됐다. 발표를 맡은 오현규 데이타솔루션 분석기술팀 사원은 실제 기업의 활용 사례를 중심으로 해당 제품 소개에 나섰다.

머신러닝에는 수많은 알고리즘이 있으며, 그 중 RNN은 순서가 있는 데이터의 형태패턴을 인식한다. 하지만 이를 활용하기 위해서는 상당히 많은 이론적 지식이 필요하기 때문에 기업에의 IT 부서가 간단히 활용하기는 쉽지 않다.

기존의 ‘IBM SPSS 스태티스틱스’ 솔루션에 임베디드로 제공되는 ‘코리아플러스 스태티스틱스’는 RNN 기반의 시계열 학습 및 예측, 테스트 분석 등을 추가 제공해 기업이 손쉽게 RNN 분석이 가능하도록 돕는다. 기업은 복잡한 머신러닝 지식을 갖춘 전문가의 도움을 받지 않고도, 시계열 학습을 선택하고 변수를 설정한 후 결과값을 기다리기만 하면 된다.

   
▲ 오현규 데이타솔루션 분석기술팀 사원

특히 엔비디아의 GPU 가속화를 위한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 ‘쿠다(CUDA)’ 아키텍처를 통해 기존의 CPU 기반 분석에 비해 약 97배 향상된 속도를 제공한다. 특히 병렬도가 높은 프로그램에서는 GPGPU로 최대 250배의 속도 향상을 경험할 수 있다는 설명이다.

발표를 맡은 오현규 사원은 특정 운송업체의 물동량을 예측한 사례와 상해의 공기오염도를 분석한 사례를 제시하며 ‘코리아플러스 스태티스틱스’의 활용도와 높은 정확도를 제시하는 한편, 향후 더 많은 딥러닝 기반 모델을 개발해 적용 영역을 확대해 나갈 것이라고 밝혔다.


챗봇이라는 이름의 인공지능
휴식시간 이후에 진행된 세 번째 세션에서는 이경찬 데이타솔루션연구소 제품개발실 수석이 자사의 챗봇 ‘데이브(DAIB)’ 소개에 나섰다. ‘데이브’는 이번 세미나 준비 과정에서 데이타솔루션의 인턴 사원으로써 참가자들이 자신의 모바일 디바이스를 통해 세미나에 대한 질의응답이 가능하도록 지원하며 깊은 인상을 남긴 바 있다.

   
▲ 이경찬 데이타솔루션연구소 제품개발실 수석

과거의 사용자들은 음성을 주요 커뮤니케이션 수단으로 활용했지만, 이것이 점점 음성+문자, 휘발성 메시징 서비스 등으로 진화하면서 문자에 이미지·동영상·음악 등의 콘텐츠가 추가되는 맥락형 커뮤니케이션 시대로 접어들고 있다. 특히 1980년부터 2000년 사이에 출생한 밀레니얼 세대는 사람과 직접 소통하기보다 화면을 통해 문자를 주고받는 것을 선호하며, 이들이 시장의 주요 소비자가 될 10년 후에는 챗봇이 대중적인 서비스로 자리 잡으리라는 전망이다.

다만 챗봇이 주류 서비스로 자리잡기 위해서 아직 넘어야 할 산이 많은 것은 사실이다. 이경찬 수석은 ▲대화의 맥락을 이해하기 어려워 단답형 대화만 가능 ▲학습되지 않은 지식에 대한 오답 제시 가능성 ▲사전 구축한 답변을 단순 검색하는 방식으로 특화된 분야에만 활용 가능 ▲복잡한 사용자 질의를 이해하지 못해 고객 신뢰의 감소 등을 현 세대의 챗봇이 가진 문제점으로 꼽았다.

한편 이경찬 수석은 ‘데이브’가 세미나 준비 과정에서 참가자들의 문의에 응대한 내역을 공개하고, 데이타솔루션에서 챗봇을 제작 및 운영하는 과정에서 얻은 경험과 노하우를 공유했다. 이번 세미나에서 ‘데이브’는 약 420명의 참가자들과 소통해 1500여 건의 질문에 대답했으며, 이를 통해 지난해 세미나에 비해 전화 문의 등이 약 90% 감소한 것으로 나타났다.


데이터사이언티스트의 손에 나임을
김동현 데이타솔루션 신사업개발실 사원은 오픈소스 통합 분석 도구인 ‘나임(Konstanz Information Miner, KNIME)’에 대한 설명과 함께 국내 파트너사인 데이터솔루션이 제공하는 서비스를 소개했다. 또 ‘나임’을 활용한 이미지 분류 사례를 바탕으로 실제 딥러닝 분석 방법과 성능에 대한 정보를 공유했다.

2004년 콘스탄츠대학교 엔지니어SW팀이 개발한 ‘나임’은 데이터 분석, 정제·변환, 모델링, 시각화, 출력까지 한 번에 구현하기 위한 통합 SW다. 모든 메뉴 및 과정을 GUI로 구현해 사용자의 손쉬운 접근을 보장하며, 개방형 구조(Open Architenture)로 다양한 외부 애플리케이션과의 유연한 연동이 가능하다. 현재 3.5.3 버전까지 출시돼 있으며, 지난해 AWS 및 마이크로소프트 애저용 클라우드 버전을 추가하고 성능 및 보안에 대한 상업적 지원과 확장을 제공하고 있다.

   
▲ 김동현 데이타솔루션 신사업개발실 사원

‘나임’을 활용한 딥러닝 분석 사례로는 레스넷(ResNet) 50을 활용한 이미지 분류가 제시됐다. 이미지넷(ImageNet)에서 제공하는 1,000가지 이미지로 학습한 후 기본 예제로 선정된 6개 이미지에 대한 분류 성능을 테스트했으며, 커피잔을 제외한 나머지 5개 이미지에서 98~99% 수준의 적중률을 보여 충분한 성능을 입증했다.


비즈니스 전환의 핵심 인프라 전략, 애저
마지막 세션은 이원준 한국마이크로소프트 솔루션파트너개발담당 이사가 국내외 디지털 트랜스포메이션 트렌드와 인비저닝을 통한 고객 사례, 마이크로소프트의 준비 등을 소개하며 비즈니스 전환의 핵심 전략을 안내했다.

   
▲ 이원준 한국마이크로소프트 이사

전 세계적으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 기술에 대한 접근성이 높아짐에 따라 기업들은 더욱 빠르게 변화하고 새로운 비즈니스 기회를 창출해야 하는 과제에 직면하고 있다. CEO의 86%는 디지털 전환을 기업의 최우선 과제로 삼고 있으며, 다른 어떤 세계적 경향보다도 기술의 발전이 자사의 비즈니스를 크게 좌우할 것이라고 생각하고 있다.

이에 따라 과거에 비해 고객들의 전반적인 기술 수준 역시 크게 향상됐다. 전 세계 고객들은 새로운 아이디어에 마이크로소프트와 같은 기업이 제공하는 기술을 접목해 뛰어난 업무 프로세스를 구축하고 있다. 수 년 전까지만 해도 고객사에게 ‘오피스 365’가 무엇인지에 대해 설명해야 했다면, 지금은 고객들이 먼저 마이크로소프트의 AI 플랫폼에 대해 질문하고 이를 활용해 자사의 비즈니스를 변화시켜 가고 있다는 설명이다.

이러한 환경에서 데이타솔루션과 마이크로소프트의 만남은 뛰어난 역량을 지닌 데이터 분석 전문 기업과 AI 플랫폼 솔루션을 보유한 기업의 결합으로 볼 수 있다. 양사는 데이터와 AI 플랫폼 시장에서의 전략적 파트너로써, 고객을 위한 성장 마인드셋(Growth Mindset)을 지향하고 고객의 비즈니스 전환을 지원할 수 있는 상호 보완적 동반자다.

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