초연결 지능화 시대 개막, 주연은 그래프 DB

DNA 초연결 지능화시대!

 

<삼성전자가 발간한 ‘6G 백서’ 표지. 사진=삼성전자>

초연결 지능화 시대의 도래

‘초연결 지능화’. 일찍이 지난 2017년 과학기술정보통신부가 ‘혁신성장 8대 선도사업’으로 선정한 미래의 핵심 기술 개념입니다. 이후 산업 곳곳에서는 발 빠른 움직임들이 나타나고 있습니다. 최근 삼성전자에서는 5G 시대를 넘어선 6G 시대의 개막을 알리며 ‘초연결 경험(The Next Hyper-Connected Experience)’이라는 차세대 비전을 제시했습니다. 또한 AI 기반으로 완전히 지능화된 통신망의 진화와 더불어 다양한 디바이스의 등장을 예상했고, 수천억 개의 기기와 사물을 연결하는데 시간이나 위치의 제약이 없어 사회적 불평등의 해소까지 가능할 것이라 밝혔습니다.

 

‘초연결 지능화’에서 ‘초연결(Hyper-connected)은 사람과 사람, 사람과 사물, 사물과 사물이 연결된 상태를 의미하며, ‘초지능화(Hyper-intelligent)는 대량의 데이터 및 지식이 새로운 경쟁의 원천이 됨을 의미합니다. 이런 ‘초연결 지능화’의 환경에서 다양한 케이스의 지식화, 복잡한 연관 관계 분석, 여러 분야의 융복합, 실시간 단위의 처리 등이 필수적으로 요구됨에 따라 해당 가치들을 충족시키기 위한 핵심 기술로 그래프 데이터베이스가 떠오르고 있습니다. 기존의 관계형 데이터베이스(RDB)는 데이터를 수동으로 연결하게끔 되어있지만 그래프 데이터베이스(GDB)는 모든 데이터를 직관적으로 연결할 수 있는 구조로 설계되어 있습니다. 이런 구조적 특성으로 인해 수많은 데이터 간의 연결 관계를 분석하는 ‘초연결 지능화 시대’의 핵심 기술로 평가받고 있는 것입니다.

실제 그래프 DB의 구현 모습은 5G, IoT, 자율주행 및 신약개발 등 미래 핵심 기술의 구현 모델과 닮아있습니다. ‘데이터 연결’이라는 논리 개념과도 일치합니다.

 

<그래프 DB의 구현 모습>

 

<그래프 DB의 모습과 유사한 초연결 지능화의 핵심 기술들, 왼쪽부터 5G, IoT, 자율주행>

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‘[알쓸IT잡] 그래프 데이터베이스란?’ 

‘[알쓸IT잡] 그래프 데이터베이스의 장점’ 

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그래프 DB의 시장 전망

그래프 데이터베이스(Graph Database) 시장 전망

‘초연결 지능화’의 핵심으로 평가받는 이 그래프 데이터베이스(DB)의 시장 전망에 대해서도 살펴봐야겠습니다. 미국의 글로벌 시장조사기관인 ‘마켓 앤 마켓(Markets and Markets)’은 그래프 DB 시장이 2024년에는 2019년 대비 3배에 이르는 고성장을 이뤄낼 것으로 예상했으며, 그 규모는 약 3억 달러에 육박할 것으로 추정했습니다.⑴

 

그래프 DB 시장의 급격한 성장이 전망되는 가운데, 특히 북미 시장에서의 폭발적인 성장세가 눈에 띄고 있습니다. 이는 마이크로소프트(MS), 아마존(AWS), IBM 및 오라클(Oracle)과 같은 미국의 거대 IT 기업들의 그래프 DB 시장 진출과도 연관이 있습니다. Neo4j 등의 그래프 DB 전문 기업들도 함께 성장해 나가고 있는 추세입니다.

 

2019 가트너 10대 데이터 분석 기술 트렌드

 

미국의 글로벌 정보기술 연구자문 기업인 가트너에서도 그래프 DB를 주목했습니다. 가트너의 도널드 페인버그 부사장은 지난 2019년, ‘Gartner Data & Analytics Summit’에서 2019년 10대 데이터 및 분석 기술 트렌드를 발표했습니다.(2) 상위 10개 기술 트렌드 중 ‘그래프’ DB 분석을 5번째로 언급했고, 2022년까지 연간 100% 이상 성장할 것으로 예상했습니다. 이처럼 글로벌 트렌드를 이끄는 이들이 주목하는 ‘그래프’ 기술의 가치에 대해 의심할 여지가 없음은 분명해 보입니다.

 

한편 현재 데이터 분석 시장의 환경은 급변하는 기술 트렌드와 맞물려 급속도로 진화하고 있으며, 이와 함께 다뤄야 할 데이터의 양도 함께 증가하고 있습니다. 이에 따라 필연적으로 기업 운영의 방식도 더욱 복잡해지고 있습니다.

그러나 서두에서 소개해드린 바와 같이 폭발적으로 증가하고 있는 데이터의 양과 질을 커버하기에 기존 관계형 데이터베이스(RDB)의 한계는 너무나도 뚜렷합니다. 따라서 빠르고 직관적으로 관계정보를 처리할 수 있는 그래프 데이터베이스(GDB)의 사용이야말로 장기적인 기업 운영 관점에서의 해답이 될 것입니다.

AI의 연료, 그래프 DB

그래프 DB와 그래프 기술은 머신러닝, AI와 같은 또 다른 미래산업의 핵심 기술에도 많은 영향을 미치고 있습니다. 미국의 그래프 DB 전문기업 Neo4j의 AI 분석 담당자인 에이미 호들러는 “2020년에는 그래프 피처 엔지니어링(Graph-feature engineering)이 머신러닝의 정확도를 높이기 위해 가장 많이 사용될 것이며(그래프 머신러닝) 기존의 일반적인 머신러닝으로는 경쟁 격차를 따라잡기 힘들 것이다”라고 예상했습니다.(3) 미래 기업 경쟁의 핵심으로 평가받는 기술인 머신러닝의 고도화를 위해 그래프 기술이 필수적인 요소임을 언급한 부분입니다.

 

특히 AI와는 뗄래야 뗄 수 없는 관계입니다. 데이터 간의 연결 관계 분석을 통해 도출해낸 인사이트를 바탕으로 인공지능(AI)을 구현하는 ‘그래프 AI’의 기반 기술이 바로 그래프 DB이기 때문입니다. 그래프 AI는 다중 관계(Multi Layer & Connected Network) 구조인 ‘지식 그래프(Knowledge Graph)’로 정보를 연결하는 과정을 거치며 실제 인간의 뇌 구조와 가장 유사한 형태로 데이터를 처리하는 방식으로 구현됩니다. 인간의 개입을 최소화해 의사 결정의 신뢰도를 높여주기 때문에, 기존의 AI 기술보다 더 효율적인 결과를 도출할 수 있습니다.

 

글로벌 트렌드의 영향력은 국내에서도 체감할 수 있습니다. 지난해 정부와 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)에서는 ‘인공지능 AI 국가전략’을 발표했습니다. 정부는 “IT 강국을 넘어 AI 강국이 되기 위해 AI 교육을 통한 AI 인재를 양성하고, 2030년까지 AI를 통해 경제 활력을 제고해 최대 455조 원의 수익 창출을 목표로 하고 있다”고 밝혔습니다.(4)

이어 올 7월에는 과기정통부가 ‘한국판 뉴딜’계획 중 디지털 뉴딜의 중심축인 데이터·인공지능·클라우드 분야 2020년도 7개 추경 사업에 대해 사업설명회를 개최하며 관련 정책에 대해 발표했습니다. 데이터 분야 사업으로 빅데이터 플랫폼과 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축, 인공지능(AI) 데이터 가공 바우처 등 3개 사업에 약 3,800억 원이 투입될 예정이며, 인공지능(AI) 융합 프로젝트(211억), 인공지능(AI) 바우처 지원 사업(560억) 등의 사업에도 막대한 예산이 투입될 것이라는 내용이었습니다.

 

이처럼 국가 성장의 새로운 동력이 될 4차 산업 육성의 핵심으로 인공지능(AI)을 꼽는 데에는 그 누구도 이견이 없을 것입니다. 그에 따라 4차 산업혁명의 원유로 불리는 데이터의 수집·가공·활용, AI 원천기술의 개발·적용, 클라우드 도입 및 기술고도화라는 과제들의 수행이 필요해졌습니다. 많은 전문가들은 이를 통해 많은 일자리를 창출하고, 전 산업에 디지털 혁신을 확산시킴으로써 포스트 코로나 시대의 데이터 경제 활성화도 가속화시킬 수 있다고 말하고 있습니다. 이런 환경과 분위기는 국내 그래프 DB 시장에도 반가운 소식이 아닐 수 없습니다.

 

초연결 지능화 시대 개막, 주연은 그래프 DB (Bitnine)

그래프 DB의 미래

그래프 DB는 AI 분야에 사용되는 B2B 형태의 원천 기술이기 때문에 일반 대중들 및 최종 소비자들로서는 피부에 와닿지 않을 수도 있습니다. 하지만, 그래프 DB를 필수적으로 사용해야 하는 AI 환경으로의 시장 전환이 이루어지고 머신러닝 등 관련 기술들이 완성되어감에 따라 무한한 성장이 기대되는 분야임은 틀림없습니다. AI를 필두로  5G 및 6G, IoT, 자율주행과 같이 모든 것을 ‘연결’ 해야 하는 ‘초연결 지능화 시대’의 개막이 훌쩍 다가왔고, ‘연결 장인’ 그래프 DB가 그 주연 역할을 맡아줄 것이기 때문입니다.

그래프 기술 전문 기업 비트나인

비트나인은 국내 유일의 그래프 데이터베이스 보유 기업으로써, 자체 기술력과 고도화된 그래프 분석 역량을 바탕으로 그래프 기술의 연구개발에 힘쓰고 있습니다.

최근에는 자사 제품 아젠스그래프(AgensGraph)를 바탕으로 개발된 프로그램인 ‘AGE’가 아파치 재단의 인큐베이션 프로젝트로 채택되었습니다. AGE는 PostgreSQL의 모든 버전 및 기타 확장 프로그램과의 연동이 가능하며, 기존 관계형 데이터를 마이그레이션하지 않고도 그래프 기술을 사용할 수 있습니다.

 

PostgreSQL의 확장 프로그램, AGE 소개

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참고

1) “Graph Database Market by Type (RDF and Property Graph), Application (Recommendation Engines, Fraud Detection, Risk and Compliance Management), Component (Tools and Services), Deployment Mode, Industry Vertical, and Region - Global Forecast to 2024” Markets and Markets, 2019. 9. 

2) “Gartner Identifies Top 10 Data and Analytics Technology Trends for 2019” Gartner, 2019. 2. 18

3) Bengani Leena, “Neo4j Staff Predictions for 2020” Neo4j, 2020. 1. 8.

4) “인공지능(AI) 국가전략 발표”, 대한민국 정책브리핑 2019. 12. 17