제조기업이 그래프 DB로 디지털 스레드 구현한 방법

 

그래프 DB 솔루션 구현 사례를 고객의 목소리로 직접 들어보세요!

 

DSME 정보시스템 설계 관리부 김도형 차장

 

첫 번째 고객 인터뷰는 DSME 정보시스템 (DINC) 설계 정보관리부 소속인 김도형 차장님과 함께 했습니다. 

DSME 정보시스템은 세계 최고 조선소인 대우조선해양에서 2017년 ICT 부문으로 분사된 자회사로서, 국내외 조선소를 대상으로 컨설팅, 개발, 솔루션, 비즈니스 등으로 사업 영역을 확장해 왔습니다. 

 

조선해양 시스템 개발 및 운영을 전담하며, 뛰어난 조선해양 기술력의 커다란 역할을 해왔습니다. DSME 정보시스템은 글로벌 조선해양 산업의 변화에 능동적으로 대응하며, 지금도 조선 산업 발전에 기여하고 있습니다.

 

김도형 차장님과의 인터뷰를 통해 그래프 DB를 선택한 배경, 아젠스그래프를 결정한 이유, 그래프 DB 기술을 어떻게 업무 적용했는지에 대한 이야기를 나눴는데요. 그 이야기를 지금 확인해 보시죠.

 

 

1. DSME 정보시스템 회사 및 담당업무에 대해 소개 부탁드릴게요 

 

대우조선해양(DSME)은 73년에 창립된 회사이며 각종 선박, 해양플랜트, 군함, 잠수함 같은 작업을 진행해 왔습니다. 제가 속한 팀은 DSME 정보시스템 설계 정보팀으로 설계 엔지니어링 간에 CAD나 엔지니어링 업무를 서포팅 하는 일을 하고 있습니다. 

 

2. 선박 건조 과정에서 관련 부품이나 하청 업체 등 많은 양의 데이터를 보유하고 있는 걸로 알고 있는데 대량의 데이터를 어떻게 관리하셨나요?

 

선박 제조에서 백만 개의 부품들이 있는데 이 부품들을 설계를 하고, 구체화하여 생산을 진행합니다. 각 설계단에서 필요로 하는 데이터가 굉장히 많은데, 그 데이터를 관리하는 전문 시스템을 개발해 왔습니다. 각각의 시스템들의 저장소에서 각각의 데이터를 관리합니다.

 

3. 이 데이터 관리 과정에서 어떤 챌린지 혹 어려운 점이 있으셨나요? 

 

조선 사업 호황기 때, 근무 인력이 한 6만 명 정도 됐었습니다. 그 정도 규모에서는  조직이 굉장히 세분화되고, 전문화되어 전문성이 다들 뛰어나게 됩니다. 조직마다 쓰는 전문 프로그램이 다르다 보니깐 자기 분야에만 전문적으로 알게 돼요. 각 부서별 애플리케이션 간의 데이터를 주고받아야 하는데 그런 측면에서 조금 취약합니다. 또한  개발자 간의 협의를 통해 프로그램을 개발하는 과정에서, 조직 규모가 방대해지면서 많은 업무를 처리함에 있어 애로사항이 생기게 됐습니다. 

 

4. 그래프 DB 기술을 어떻게 접하게 됐나요?

 

요즘 4차 산업혁명의 시대라고 많이들 얘기를 합니다. DT라고 표현을 많이 하고, 저희는 DX(Digital transformation)라고 표현을 하는데 저희가 2019년쯤 DX를 준비하기 시작했습니다. 

 

조선소가 살아남기 위해서, 우리가 지속적인 기업으로 남아있기 위해서는 무엇을 준비해야 하는지에 대해서 스터디를 시작했습니다. 그때는 저희도 아는 기술이 별로 없는 상태여서, 피상적으로 AI가 어떻다, 빅데이터가 어떻다 등에 대해 우선 스터디를 했습니다. 그 일환 중 하나로 그 당시에 언급되는 NoSQL에 대해서 ‘이런 기술이 있구나’ 정도로 생각하며 접근을 했습니다. 

 

본격적으로 그래프 DB를 알게 된 건 이제 파나마 페이퍼스 때문입니다. 그래프 DB를 이용해서 얼마나 걸릴지 모르는 데이터를 빠른 시간 내에 분석을 했고, 데이터 간의 연결 관계를 뽑아내어 세금을 회피한 사람들의 명단이나, 규모가 나왔다는 기사를 봤습니다. 

 

5. 그렇다면, Digital Transformation을 준비하며 그래프 DB를 선택하게 된 이유는 무엇인가요? 

 

DSME가 DT를 가지고 어떻게 분석을 할 수 있을 것인가, 분야마다 고민을 했었습니다. 속한 부서가 설계 정보팀이다 보니 디지털 엔지니어링이라는 분야를 맡게 됐습니다. 선박과 해양 플랜트를 설계 과정에서 발생하는 많은 데이터들을 잘 활용하는 것이 디지털  엔지니어링에서 중요했습니다. 그 핵심은 디지털 스레드 (Digital Thread)를 구축하는 거라고 생각을 했고, 그 당시에 이 데이터를 엮어야 되겠다는 생각을 많이 했습니다. 

 

그런 부분에 대해서 고민을 하던 차에 파나마 페이퍼스에 대한 뉴스를 접하게 됐고, 디지털 스레드를 구축을 하는데도 이런 식으로 활용을 하면 우리가 원하는 데이터들을 엮어 볼 수 있겠다고 생각을 하게 됐습니다. 그게 이제 그래프 DB 쪽으로 보게 된 계기가 된 거 같습니다.

 

6. 그래프 DB 기업들 중 비트나인을 선택하신 이유는 무엇인가요?

 

국내에서는 Neo4j를 가지고 개발한 사례나 전문가에게 지원을 받는 것에 제약이 있었고, 기술적인 지원을 받기가 조금 힘들겠다고 판단됐습니다.  마지막으로 고려한 솔루션이 아젠스그래프(AgensGraph) 였습니다. 아젠스그래프를 적용하는 사례의 범위가 점점 넓어지고 있고, 기술적으로도 매력도 있는 데다가 우리한테 친숙한 RDBMS인 PostgreSQL 베이스로 개발되어 RDBMS의 장점과 GDB의 장점이 있으면 괜찮겠다는 생각을 하게 됐습니다. 국내에서 기술적인 지원, 이슈 발생 시 toruble shooting에 대한 지원, 교육까지도 받을 수 있을 거라고 생각했습니다.

 

애플리케이션이 여러 개 있다 해도 Key가 되는 이벤트들의 정보를 붙이기 시작하면 데이터를 전체적으로 엮을 수 있겠다고 판단했습니다. 데이터를 가지고 PoC를 진행을 해서 과연 부하는 어느 정도 낮출 수 있고, 퍼포먼스는 생각만큼 나오는지, 그리고 기본 분석으로 우리가 원하는 방식으로 데이터를 엮을 수 있을지에 대해서 POC를 진행했는데 결과가 상당히 좋았습니다. 

 

7. 업무에 그래프 DB 기술을 어떻게 이용하고 계시나요? 

 

실제로는 두 가지 측면에서 그래프 DB를 쓰고 있습니다. 하나는 데이터 간의 연관관계를 물리적으로 맺어주는 것, 다른 하나는 논리적으로 서비스를 서로 연결시켜주는 개념으로 쓰고 있는데 물리적인 데이터는 전문 시스템들이 관리를 하고 있는 특정 이벤트에 그 키가 되는 데이터들을 서로 엮어주는 것입니다. 예를 들자면, DSME 정보시스템에서 CAD 같은 시스템을 이용해 선박 모델링을 한 상태를 가지고 BOM의 구조를 만들어내고, 그 BOM 구조에서 자재 번호를 정의하고 수량과 물량을 검증하고, 구매 발주를 냅니다. 업체는 언제까지 그 자재를 납품을 할 것이고,  납품 완료된 자재 창고에서 생산하는 조직들이 특정 시점에 생산안을 찍는데 특정 시점에 자기가 필요로 하는 물품들을 분출을 할 거고 그걸 가지고 설치를 하고 마지막에 검사를 합니다.

 

지금 말씀드린 각 단계 단계마다 전문 애플리케이션이 다 있는데, 그때  각 애플리케이션의 키 데이터를 실제로 엮어 디지털 스레드를 구현하려고 합니다. 각각 애플리케이션 서버에서 서비스를 한 군데 모아가지고 가운데서 하나의 레이어를 추가해서 서비스를 공통적으로 진행을 하는 것입니다.

 

8. 앞으로의 계획들 중 그래프 DB를 도입해볼만한 프로젝트들은 무엇이 있나요? 

 

선박의 케이블 구조를 보면은 노드와 엣지와 같이 그래프 DB와 비슷한 연결 구조를 가지고 있습니다. 그래프와 비슷한 구조의 선박 모델링을 생각하면, 계층 구조들을 표현하는 게 굉장히 많은데, 그래프 DB를 활용하면 서로 자기가 원하는 목적별 view를 구성할 수 있겠다라고도 생각했기 때문에 그런 쪽에 DSME 정보시스템이 그래프  DB 기술을 접목하려고 준비하고 있습니다.  

 

9. 현재 그래프 DB 기술에 관심을 가지고 있거나, 도입을 고려하고 있는 기업들에게 경험자로서 도움이 되는 한마디 부탁드릴게요.

 

조선업 특징 중 하나는 설계가 완전히 끝나지 않았는데 발주가 나가는 것입니다. 그래서 저희 같은 (조선) 업체들은 PLM(Product Lifecycle Management)을 도입하기가 굉장히 어렵습니다. 왜냐하면 데이터가 너무 많이 바뀌니까요. 데이터를 굳이 한 군데로 모으지 않아도 데이터를 연결할 수 있고, 연결된 베이스에서 뭔가 새로운 서비스를 할 수 있는 그런 개념은 다른 회사들도 가지고 있을 수 있는 고민이기 때문에 그래프 DB를 한번 써보시는 것도 좋을 거라고 생각합니다. 

 

 

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