비트나인 Graph it

# Smart Graph for IoT 이번 글에서는 우리의 일상을 편리하게 해주는 IoT 기술을 GDB(Graph Database)에 접목시키면 어떠한 가치를 창출할 수 있는지에 대한 내용을 설명하고자 합니다. # IoT 란? 외출을 했을 때, 집에 있는 기기(TV, 가습기, 고데기)를 끄고 오지 않았다는 사실이 불현듯이 생각나는 경우가 있습니다. 또한, 집에 들어가기 전 장을 보려는데 냉장고 안에 어떤 식료품이 있었는지 기억해 내는 것이 마냥 쉽지 않습니다. 집에 있지 않아도 밖에서 집 안의 기기들을 제어할 수 있고, 냉장고 식료품 리스트를 자동으로 관리할 수 있다면 얼마나 편리해질까요? 이러한 것들을 가능하게 해주는 기술이 IoT(Internet of Things) 입니다. IoT는 일상의 ‘사물(..

그래프 데이터 모델은 현실 모형에 가까운 직관적인 형태의 “데이터 모형”을 제공합니다. 현실과 가까운 모습의 데이터 모델로 데이터가 운용되고 데이터 모델의 변형이 자유롭기 때문에 기존 관계형 데이터보다 더 효율적이며 직관적입니다. 최근 빠른 시장 변화에 따라, 데이터의 보유 규모뿐만 아니라 데이터의 숨은 가치를 바로 알고 이를 유용하게 활용하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 점에서 그래프 데이터베이스(이하 그래프 DB)의 직관적인 데이터 모델링은 실제 조직의 데이터 모델과 흡사한 데이터 모델링이 가능하며, 이를 통해 조직 전체의 데이터 흐름을 쉽게 이해하고 활용하는 데 많은 도움을 줄 수 있습니다. 본 백서는 그래프 DB의 활용 방법을 소개하기 위해 제작되었으며, 1부는 그래프 모델링, 2부..

본 글은 비트나인에서 출시한 솔루션 중 하나인 그래프 데이터베이스를 활용한 예측분석 시스템(G-PAS)에 대한 내용을 다루고 있습니다. G-PAS란? G-PAS, 빅데이터 예측분석 시스템 그래프 예측분석 시스템 소개 G-PAS(Graph Predictive Analysis System)는 프로퍼티 그래프 데이터 모델(Property Graph Data Model)을 사용하며, 빅데이터를 관리할 수 있는 최적의 구조를 가졌습니다. 프로퍼티.. bitnine.tistory.com 비트나인의 그래프 사이언스 R&D팀이 이에 대해 보다 쉽게 이해할 수 있도록 작성했으며, 이론편을 시작으로 ‘그래프를 활용한 예측분석 시스템에 대한 기본적인 개념’과 ‘데이터 모델링을 통해 분석하는 과정’을 설명하는데 초점이 맞추어..

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 ..

분석 관점에서의 예지정비시스템 예지정비시스템은 장비의 설비 상태를 점검하고 고장을 예측하는 관리 시스템이다. 예지정비시스템을 도입함으로써 다양한 종류의 장비들의 잠재적 고장요인을 정확하게 예측하고, 설비와 관련된 데이터 수집, 분석 및 과학적 관리를 통해 예측모델을 구성해주어 문제점을 개선하며, 다운타임을 줄여 비용 손실까지 막아주는 효과를 가져다준다. 기존의 예지정비 시스템은 시계열 기반의 데이터 패턴을 주로 학습 후 이상 징후가 발견되면 실시간 모니터링 시스템에 알려주는 시스템이었다. 시계열 기반 패턴 분석은 고장을 어느 정도 예측하여 관리는 가능하나, 고장 요인을 정확하게 예측하기에는 한계가 있다. 이러한 분석기법에서는 장비와 장비 간 상호작용에 대한 요소를 고려할 수 없기 때문이다. 자주 일어나는..