비트나인 Graph it

사람들의 군집 현상, 교통 체증, 인터넷 사용량 증가, 전력의 과부하 같은 어떤 매체가 한곳에 집중되어 제 기능을 수행하지 못하게 되는 현상은 우리 사회의 큰 문제점으로 자리 잡고 있다. 그래서 비트나인은 그래프 데이터를 기반으로 현상에 대한 분석뿐 아니라 모델링을 통해 향후 발생 가능성이 있는 집단 현상에 대하여 매체 분산을 목적으로 하는 해결책을 제시해본다. 포스팅 Part 1에 이어서 도로에서 정체가 발생했을 때, 상황 해결을 위한 판단 조건을 부여했다면, 이번 글에서는 조금 더 큰 차원인 도로·교차로로 이루어진 그래프 모델로 알아보고자 한다. 도로 그래프 모델링 대중에게 인기 있는 지역은 더 집중되고 자주 거쳐야 하는 곳의 통행을 선호한다는 가정을 기반으로 그래프 데이터에 대한 조건은 다음과 같다..

우리는 운전을 시작하기 전, 내비게이션을 켜고 보통 최단거리의 경로를 찾는다. 이때 내비게이션은 최단거리의 경로를 향하는 차가 많거나 그 도로가 복잡할 경우, 다소 돌아가더라도 밀집도가 적은 경로를 추천하기도 한다. 이번 글에서는 위와 같이 최단거리의 경로를 찾거나 밀집도가 높은 지역을 피해 돌아갈 수 있는 방법을 찾기 위한 그래프 분석 사례를 준비했다. 이를 이해하면 단순히 내비게이션의 작동 원리를 이해하는 것뿐만 아니라, 나아가 보행자가 많은 지역의 보행 흐름을 모니터링할 수 있게 되거나 그를 해소시킬 수 있는 방안을 찾을 수도 있을 것이다. 실제로 수 년 전에도 그래프 이론으로 서울 내 지역들의 골목길을 네트워크 구조로 표현하여 분석한 연구 사례가 있었다. 이 연구에 활용한 그래프 분석 지표와 사례..

일반적인 데이터베이스와 지식베이스의 차이 지식그래프(Knowledge Graph)는 사람이 기억으로 생성하고 활용하는 지식 정보를 좀 더 정확하게 관리하고, 많은 양의 지식 탐색을 위한 기법으로, 정보를 저장하는 지식베이스(Knowledge Base)와 네트워크 구조로 분석할 수 있도록 표현하는 그래프(Graph)를 합친 단어입니다. 지식베이스란 도메인 정보와 특정 분야의 전문가들이 축적한 전문 지식과 문제 해결을 위한 자료 등을 축적해 놓은 지식창고, 즉 데이터베이스입니다. 지식베이스란 용어는 일반적인 데이터베이스라는 용어와 구별하기 위해서 만들어졌습니다. 1970년대에 거의 모든 정보 관리 시스템은 데이터를 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)에 저장했기 때문입니다. 지식베이스와 일반적인 데이터베이..

메타버스, 그리고 그래프 DB ‘메타버스(Meta+Universe)’, 이 ‘가상 세계' 대한 열기가 우리가 사는 ‘현실 세계’를 연일 뜨겁게 달구고 있다. 내로라하는 빅테크 기업들도 이 흐름에 따라 메타버스 관련 콘텐츠들을 제공하거나, 비즈니스 비전들을 제시하고 있다. 그리고 이렇게 ‘핫’한 메타버스의 핵심 기술로 그래프 데이터베이스(DB)가 그 중심에 자리하고 있다. 그래프 DB와 메타버스, 연결고리는 ‘소셜 네트워크’ 메타버스 구현의 핵심은 바로 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 가상화이다. 소셜 네트워크 전문기업인 페이스북이 회사명을 메타(Meta)로 바꾸면서, 메타버스 내 소셜 네트워크 역시 매우 중요한 위치로 자리잡을 것으로 전망된다. 이미 메타(당시 페이스북)는 2004년 설립시부터 그래프 D..

Background 최근 인터넷, 휴대폰 등 전기통신 수단을 이용하여 피싱, 스미싱, 파밍, 메모리 해킹 등과 같은 금융사기 범죄가 빈번하게 발생하고 있으며, 그 수법 또한 점점 지능화되고 있다. 금융사기는 주로 대포통장을 통해 이루어진다. 대포통장 이용 시 자금 추적을 피해 범죄자를 빠르게 색출해내지 못하며, ATM 또는 이체를 통해 자금을 세탁하기 쉽다는 이점이 있다. 금융당국은 대포통장 근절을 위하여 통장개설 제한, 지연이체 제도 등을 도입하였으며, 대포통장 비율이 은행의 전체 보유 계좌 가운데 0.4% 이상이 되면 해당 은행은 금융당국의 관리 감독을 받는 정책을 펴고 있다. 이에, 각 은행은 빅데이터 및 AI를 모니터링 시스템에 도입하여 대포통장 적발에 힘을 쓰고 있다. 하지만, 이러한 노력에도 ..