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 데이터베이스(DB)는 여러 방식으로 연결된 복잡한 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이자, 데이터의 성능을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 강력한 분석 솔루션입니다. 지식그래프 분야에서 잘 알려져 있는 것처럼 가장 유용한 그래프 DB의 활용 영역 중 하나는 자연어 처리(NLP) 및 Chat GPT 모델과 같은 챗봇, 나아가 인공지능(AI)의 영역입니다. Chat GPT : 챗봇을 더욱 인간답게 만드는 기술 챗봇(Chatbot)은 인간이 질문(Chat)을 하면, 데이터베이스 시스템에 저장된 지식을 검색하고 응답하는 인공지능(Bot)입니다. 물론 챗봇이 전혀 새로운 기술은 아닙니다. 그리고 우리가 이미 체감하고 있는 대로, 시장에 존재하는 많은 챗봇들의 성능이 그리 만족스럽지..

그래프 시각화(Graph Visualization)란? 그래프 시각화라는 용어가 낯설게 느껴질 수 있지만, 우리는 이미 그래프 시각화의 필요성에 대해 직·간접적으로 느껴본 적이 있습니다. 소셜 미디어(Social Media, SNS)는 인물을 중심으로 개인과 개인, 개인과 집단의 관계를 연결해 주는데, 단순한 연결을 넘어 상호작용뿐 아니라 정보 전달의 역할도 함께 합니다. 따라서 소셜 네트워크의 구조와 정보 흐름의 패턴을 함께 이해하면 더 효과적인 매체에 사용될 뿐 아니라 정보 흐름에 대한 제어도 가능합니다. 그래프(네트워크)는 시간의 흐름에 따라 급격하게 진화하는 체계이기 때문에 각 구성 요소를 이해하는 것만으로는 완벽하게 설명되지 않습니다. 그러므로 네트워크라고도 불리는 그래프의 구조적 특성과 변화 ..

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..