‘그래프 DB’가 뭐길래…비트나인, 국내 첫 코스닥 상장 시도

 

지난 4월 그래프 DB 전문기업 비트나인이 코스닥 상장예비심사청구 절차를 완료했다. 이어 곧 심사 승인에 대한 결과가 나올 예정이다.

 

 

비트나인은 이미 작년 12월, 한국거래소가 지정한 기술평가전문업체를 통해 진행한 기술평가를 바탕으로 그래프 DB의 기술력에 대해서는 충분한 검증을 받았다. 그외 다른 상장 요건에 대한 심사가 완료되면 곧바로 상장이 진행될 것으로 예상된다.

 

 

한편 4차산업혁명을 필두로 데이터에 대한 다양한 활용성이 강조되는 최근의 시대 흐름을 반영하듯 국내외의 증권 시장에서도 인공지능(AI)이나 가상현실(VR)/증강현실(AR) 및 빅데이터 분석 등 다양한 데이터 기술 기반의 회사들이 미래의 높은 가치창출을 목표로 IPO를 시도하고 있다. 이에 그래프 DB도 새로운 미래가치 기술로서 부흥을 예고하고 있다.

 

 

최근 국내에서도 은행 및 보험, 결제사 등 금융권을 비롯해 제조, 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 ‘그래프 DB’의 활용이 뜨겁다. 이미 글로벌 시장에서 그래프 DB는 친숙한 기술이다.

미국의 Neo4j를 필두로 수많은 전문 개발사들이 시장에서 활약하고 있으며, 오라클, 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 등의 IT 공룡들 또한 그래프 DB를 주목하며 관련 제품을 내놓음과 동시에 기술 개발에도 많은 역량을 투입하고 있다.

 

 

특히 그래프 데이터베이스 전문 기업인 Neo4j는 최근 데이터베이스 단일 투자액으로는 업계 최고치인 3억 2500만 달러의 투자 유치를 기록하며 업계의 중심에 그래프 DB가 있음을 증명했다. 국내에서는 비트나인이 250억원을 투자받으며 글로벌 시장의 트렌드를 그대로 반영하고 있다.

 

 

Neo4j의 최근 투자금액은 데이터베이스 업계에서는 가장 많은 금액의 투자금액으로 알려졌다. 이는 이미 수조원의 기업가치를 자랑하는 스플렁크, 몽고DB와 같은 데이터베이스(DB) 기업들도 미치지 못했던 금액이다.

 

 

그렇다면 ‘그래프 DB’는 무엇일까? 여기서 언급되는 그래프는 수학과 물리학에서 연구되는 그래프 이론에서의 그래프를 의미한다. 모든 개체와 그 관계를 점과 선으로 연결함으로써 매우 복잡한 관계 연산을 쉽게 풀어갈 수 있는 기술이다.

 

 

그래프 DB를 활용하면 수천만명의 사람들과의 관계나 수십억개의 사물들간의 복잡한 관계를 그래프 데이터로 저장하고 분석할 수 있다. 나와 연관된 사람들은 누구이고 특정 사물과는 어떠한 인과관계가 있는지, 또 나로 인해 다른 누군가에게 어떠한 영향을 줄수 있는지와 같은 개념에 대해 매우 쉽게 파악이 가능해진다.

 

 

데이터의 활용이 특히 강조되는 최근에는 이러한 그래프 DB의 활용성이 더욱 높아지고 있다. 복잡하게 얽혀있는 데이터의 관계를 해석하는데 최적화된 그 특성 때문이다.

 

 

< 그래프   데이터베이스의   구조와   개념>

 

이제 다음 물음은 어떻게 활용할 수 있냐는 것이다. 답은 명확하다. 그래프 DB를 활용하면 기존의 기술로는 찾아낼 수 없었던 새로운 인사이트를 찾아낼 수 있다.

 

 

특히 대포통장이나 불법 자금거래 등 현대 사회의 고질적인 범죄 이슈들을 해결하는데 특화되어 있다는 평가가 주를 이룬다. 금융 거래 데이터의 특성상 수없이 많은 방대한 양의 데이터를 발생시키는데, 데이터 간의 관계 분석에 특화된 그래프 DB의 특성으로 완벽한 궁합을 자랑하는 것.

 

 

실제 최근 국내 대형 은행의 경우 그래프 DB의 분석 기술을 활용해 범죄의 온상인 대포통장 탐지에 성공했다. 먼저 당행 및 타행간의 모든 거래 데이터를 그래프 DB에 적재해 그에 최적화된 그래프 알고리즘을 적용했다. 그리고 그 관계에 기초한 분석을 통해 의심 계좌를 탐지해내는 방식을 사용했다. 업계에서는 이를 두고 기존의 AI 기술(머신러닝)로도 불가능했던 영역을 탐지해 낸 대표적인 사례로 평가된다.

 

 

기업의 영업/마케팅 전략이나 경영 전략을 수립하는 의사 결정 과정에 있어서도 그래프 DB에서 추출한 정교한 분석 결과를 그 근거로 활용할 수 있다. 수많은 부서와 구성원들의 커뮤니케이션 데이터를 그래프 DB로 분석해 고도화된 HR 애널리틱스를 구현할 수도 있다.

 

 

위 사례들 외에도 그래프 DB는 AI, 빅데이터 시장의 많은 산업 분야에서 더욱 다양하게 활용되고 있다. 뿐만 아니라 데이터의 활용성이 높아질수록 그래프 DB의 가치는 더욱 높아질 것으로 보인다.

 

 

향후 비트나인의 행보를 통해 국내 그래프 DB 시장의 귀추 또한 더욱 주목된다.

 

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▷ 출처 : 데일리안

▷ 링크 : https://news.naver.com/main/read.naver?mode=LSD&mid=sec&sid1=101&oid=119&aid=0002513159

 

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