그래프 시각화, 어떻게 쓰일까?
그래프 기술은 이미 많은 산업에서 사용되고 있습니다. 연결된 데이터를 활용하고 목표를 달성하는 시각화 도구로써 그 영역을 확장하여 인간의 두뇌 능력을 잘 활용할 수 있도록 그래프 시각화 기술을 활용하고 있습니다.
그래프 시각화 기술은 비즈니스 밸류체인 내의 모든 객체 사이의 관계를 간단하게 표현하여 최적의 데이터 의사결정을 할 수 있도록 도와주고 있습니다. 다양한 분야의 회사들은 공통으로 데이터 내에서 데이터 간 연결과 종속 관계를 들여다볼 수 있는 시각화 도구로 그래프 연구를 시작하고 있습니다.
그래프 시각화로 풀어낸 7가지 사례
그래프 시각화의 적용 범위는 날이 갈수록 증가하고 있습니다. 그래프 시각화는 수많으 비즈니스의 모든 과정에 적용될 수 있는 유연성을 가졌지만, 대표적으로 활용되는 사례 7가지에 대해 짧게 소개하고자 합니다.
1. AML (Anti Money Laundering)
은행, 보험 회사 및 금융 기관은 사기에 직면하는 공통의 시급성을 가지고 있습니다. 자금 세탁에서 보험 사기, 은행 사기에 이르기까지 이러한 각 조직은 때로는 복잡한 사기 체계를 감지해야 합니다. 그래프 시각화된 데이터는 종종 고객 정보, 배상 청구 정보, 재무 기록, 감시 대상 개인 또는 조직을 모두 합쳐서 볼 수 있습니다. 이를 위해 그래프 시각화는 의심스러운 연결 또는 패턴을 감지하는 좋은 방법입니다. 또한 사기 링(fraud ring)과 범죄자 네트워크 영향도를 조사할 수 있는 가장 직관적인 방법으로 쓰입니다.
2. 사이버 보안 STI(Science Technology and Innovation)
오늘날 많은 대기업, 금융 기관 및 보안 컨설팅 서비스에서는 사이버 보안을 필수 요소로 여기고 있습니다. 조직은 DDoS 또는 피싱 공격과 같은 취약점으로부터 IT 환경을 보호해야 합니다. 의심스러운 활동을 탐지하기 위해 서버, 라우터 또는 응용 프로그램 로그 및 네트워크 상태에서 데이터를 수집하여, 그래프 시각화함으로써 데이터를 요약하고 의심스러운 패턴을 감지 및 발견할 수 있는 도구로 사용되고 있습니다.
3. IT 운영 관리
컴퓨터 시스템, 네트워크 및 IoT의 성장에 대한 의존도가 높아짐에 따라 IT 운영 관리 분야는 계속 성장하고 있습니다. 그러나 인프라의 복잡성이 증가함에 따라 네트워크 관리가 어려워지고 있습니다. 이런 문제점을 그래프 시각화를 통해 IT 관리자는 자산 (서버, 스위치, 라우터, 응용 프로그램 등) 간의 종속성을 시각화하여 데이터 간 영향도 또는 근본 원인을 분석하는 직관적인 방법으로 사용되고 있습니다.
4. 엔터프라이즈 아키텍처
수많은 글로벌 조직이 엔터프라이즈 아키텍처 관리를 구현합니다. 이들의 목표는 비즈니스 프로세스, 애플리케이션, 데이터 환경과 인프라를 분석, 계획하여 조직이 혁신을 이룰 수 있도록 합니다. 이때 그래프 시각화를 통해 조직 자산과 그에 따른 종속 관계들을 시각화하여 영향도를 분석하고, 통찰력을 확보하여 올바른 기업 경영의 의사 결정을 할 수 있도록 사용되고 있습니다.
5. 게임
온라인 게임, 특히 MMORPG에서는 게임 내 캐릭터끼리 다양한 사회 활동이 일어납니다. 그래프 시각화는 게임내 유저간 전투 유형 분류로 전투 네트워크를 시각화하고, 게임 내 활동하고 있는 유저들의 활동 정보를 시각화하여 조만간 게임을 그만둘 것 같은 유저를 분류하여 이탈 예측이 가능한 모델을 제작하기도 합니다. 네트워크 형식의 데이터 분석 기술을 토대로 게임 시스템 전반을 발전시키는 데 참고되고 있습니다.
6. 바이오
단백질 상호 작용, 약물 구성, 질병 네트워크. 이는 생명 과학 데이터 분석을 위해 거의 모든 것이 연결과 의존성에 관한 것입니다. 그래프 시각화를 통해 대량의 데이터를 더욱 쉽게 액세스하고 이해할 수 있습니다. 그것은 부작용과 약물을 표현형과 연결시키는 것에서부터 네트워크를 시각화하거나 질병이 어떻게 퍼지는지를 이해하는 것까지 다양한 응용 분야로 발전할 수 있습니다.
7. 이상거래탐지시스템 FDS (Fraud Detection System)
전자금융거래 시 단말기 정보와 접속 정보, 거래 정보 등을 수집 및 분석하여 이상 금융 거래를 차단하는 기술입니다. FDS 솔루션은 90년대 초 처음 등장하여 다양한 기술과 융합하여 발전해왔습니다. 현재 시장에서 일부 FDS 솔루션은 그래프 시각화를 포함한 그래프 기술을 적용하여 보험, 카드, 은행, 증권 등 다양한 플랫폼의 이상거래를 탐지하는 데 사용되고 있습니다.
데이터의 연결을 돕는 그래프 시각화
과거 그래프 분석 및 시각화 도구를 구현하기 시작한 Pajek부터 현재 오픈소스 그래프 네트워크 분석툴로 사용되는 Gephi와 비트나인의 AG 클라우드 익스프레스가 있듯, 그래프 시각화는 데이터의 연결을 잘 이해할 수 있도록 가시적인 장점을 제공합니다. 비즈니스는 특히 대규모 데이터 컬렉션에서 관계를 찾는데에는 데이터를 노드와 엣지로 저장하는 그래프 데이터베이스가 매우 유용하게 쓰이고 있습니다.
이와 함께 그래프 데이터베이스에 해당하는 여러 그래프 요소 기술들이 데이터 분석가 뿐만이 아니라 조직 전체의 부서 또는 팀 수준으로 확장될 정도로 중요해지고 있습니다. 이처럼 시장의 새로운 요구에 따라 그래프 기술도 갈수록 고도화 및 최적화된 성장을 이룩하고 있습니다.
글: 허진호 책임 (비트나인 그래프서비스분석팀)
참고 이미지
그림 1 Neo4j - Combating Money Laundering : Graph Data Visualizations
그림 2 KISTI - 새로운 보안 위협에 대처하기 위한 사이버 보안 방어 순환 기술
그림 3 Semantic Scholar - Multiplayer Internet-of-Things Middleware Based on Knowledge Graph
그림 4 Linkurious - Graph-based Enterprise Architecture Visualization
그림 5 NC Danbi - 네트워크 분석기법을 활용한 게임 데이터 분석 #2
그림 6 비트나인 Graph it - 지식 그래프를 도입한 XAI 신약개발 솔루션
그림 7 graphlytic - Fraud Detection and Enhnacing Analytics
그림 8 비트나인 Graph it - 영화 30편 1분만에 파악하기: 그래프 DB를 클라우드에서 바로 볼 수 있다고?
제품 및 기술문의
070-4800-3517 | agens@bitnine.net
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