빅데이터와 인공지능, SNS 기술의 정의와 발전 양상 및 다양한 산업 분야에서의 활용 사례 doc_id PCY_201702210410097561_1

빅데이터(Big Data)는 일반적으로 “다양한 형태·특성과 거대한 용량, 입력과 출력의 빠른 속도를 지니고 있는 정보들로부터 가치를 발견하고 결과를 분석하여 의사결정을 위한 예측, 최적화된 프로세스 도출 등을 지원하는 기술”을 의미한다. 2000년대 이후에 인터넷이 일상화되면서 디지털정보의 양은 이미 2011년에 1.8제타바이트를 넘어섰으며, 페이스북과 유튜브 등의 SNS가 활발히 이용되면서 데이터가 실시간으로 생성될 뿐만 아니라 종류와 형태가 더욱 다양·복잡해지고 있다. 2010년 미국의 대통령 과학기술자문위는 디지털 미래에 대한 보고서를 발표하였는데, 주요내용으로 Large-scale data의 중요성과 가치를 제시하였고, 데이터에 기반한 지식과 지식을 이용한 행동으로 적용하는 것에 집중해야 한다고 주장하였다. 또한 우리나라도 2013년에 관계부처 합동으로 새로운 미래를 여는 시대로서 빅데이터의 중요성을 강조하고 수많은 사회현안의 해결책으로서의 국가발전전략을 마련하는 등 각계의 활용을 촉진하고 있다. 구글, 오라클, Hewlett-Packard Company, MicroSoft 등 글로벌 IT 기업들은 빅데이터 시장의 가치창출 효과를 이미 주목하여 조직을 재편성하고 관련된 기술 개발에 노력하고 있다. 특히 구글은 2008년에 독감에 대한 인터넷 검색어를 분석하여 확산을 예측하였는데, 이것은 미국의 질병통제예방센터보다 10일 앞서서 탐지한 것이다. 또한 미국 정부는 2009년에 노후차량에 대한 보상을 실시하면서 경제위기로 인해 수요가 적을 것으로 보았으나, 구글은 검색정보와 호응도 등을 빅데이터 기술로 분석하여 정부의 예산이 부족할 것임을 정확히 예측하였다. 또한 코카콜라는 소비자가 음료를 직접 만들 수 있는 프리스타일 자판기를 2009년에 출시하였고, 이후 빅데이터 기술을 이용한 재료 보충 시기, 최적의 배송경로, 효율적인 재고관리를 통해 수익을 극대화하고 있다. 우리나라는 공공 부문 위주로 빅데이터 기술이 활용되고 있는 추세이다. 산림청에서는 산악기상정보와 기상정보를 융합해 산불위험예측서비스를 실시하고 있으며, 국민연금공단은 가입정보 및 상담내역, SNS(Social Networking Service)와 블로그 등의 데이터를 융합·분석하여 잠재적인 사회취약계층을 발굴하고, 일자리 및 노후준비에 대한 서비스, 제도개선 및 기금의 운용을 추진하는 등 정부 각 부처 및 지자체에서 빅데이터 기술을 광범위하게 활용하고 있다. 기업의 경우, SK는 통화량·데이터사용량을 분석하여 여름의 휴가철 동안 이동통신트래픽을 관리하기 위해 기지국의 이동 및 배치를 사전에 완료한다. 또한 삼성카드는 카드 이용내역을 분석하여 향후 소비자의 패턴을 예측하고 자동으로 연관된 서비스를 제공하는데 순이익이 급증하는 등 상당한 효과를 보고 있다. 분석 및 시각화 단계에서는 텍스트 마이닝 기법 중 키워드에 대한 빈도 분석과 시계열 분석, 키워드 상호간 연관 분석을 수행하였다. 빈도 및 시계열 분석은 논문에서 출현한 상대적 중요도를 비교하는 방법이다. 빈도 및 시계열 분석은 환경 분야 분류 키워드 13개, 환경공간정보 분류 키워드 39개, ICT 기술 분류 키워드 41개를 기본으로 재분류하여 진행되었다. 또한, 수집된 각각의 논문에서 세부 또는 유사 키워드가 수차례 반복되었더라도 논문 1편당 1회 언급된 것으로 연산하였으며, 여러 개의 키워드가 포함되어 있더라도 중요도가 큰 대표 키워드를 선정하였다. 즉, 1편의 논문당 환경 분야 분류 키워드 1개, 환경공간정보 분류 키워드 1개 또는 ICT 기술 분류 키워드 1개로 구성되는 키워드 행렬을 작성하였다. 키워드 상호간 연관 분석은 연관규칙을 기반으로 빈발출현 키워드의 쌍을 추출하는 방법이다. 목푯값에 대한 연관관계 규칙은 신뢰도(Confidence) 0.005, 지지도(Support) 0.005의 임계값 환경에서 연산하였다. 해외 주요 글로벌 기업은 인공지능이 미래의 성장 동력임을 일찍이 알고 준비하고 있으며, 특히 인공신경망기법을 이용한 딥러닝 기술의 개발에 만전을 기하고 있다. 구글의 인공지능 바둑프로그램인 알파고(AlphaGo)는 이세돌 9단과의 구글 딥마인드 챌린지 매치에서 총 5국 중 4승을 하였으며, 그 이후 이에 대한 연구개발이 급증하고 있다. 특히 최근에는 네덜란드에서 머신러닝 기법을 활용하여 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging)을 이용한 알츠하이머병의 조기진단방법을 개발하였고, 법률 분야에서는 IBM의 인공지능 기술을 기반으로 한 변호사 ROSS가 대표적이다. 영국에서 개발한 로봇 법률가 두낫페이(DoNotPay)는 인공지능 기반의 채팅로봇으로, 실시간 대화방식으로 16만 명이 교통위반 관련 사항에 이의를 제기하여 그 결과를 철회할 수 있도록 하는 등 보다 복잡하고 전문성 있는 분야로 확대되고 있는 추세이다. 소셜 네트워크 서비스(SNS)는 ICT 기술 분류 체계 중 콘텐츠 유통 서비스를 포괄하는 개념으로, 온라인상에서 관심이나 활동 등을 공유하는 사람들 사이에 인적 네트워크를 형성할 수 있게 해주는 서비스이다. 불특정 다수와 네트워크를 형성하는 개방형 SNS로는 트위터·페이스북 등이 있고, 지인들 위주의 폐쇄형 SNS로는 밴드, 카카오스토리 등이 대표적이라고 할 수 있다. 그러나 최근에는 지인들 위주의 서비스에 피로감을 느낀 사용자들이 공통된 관심사를 중심으로 하는 서비스로 이동하고 있다. 순 이용자 수를 기준으로 인스타그램이 2016년 현재 1위를 차지하고 있고, 피키캐스트와 빙글도 이용자가 대폭 증가하고 있다. SNS는 기존의 오프라인 인맥과의 관계를 강화하고 온라인을 통한 새로운 인맥을 만들 수 있다는 장점이 있다. 최근에는 보다 다양하게 활용되고 있는데 네트워크를 이용한 전자상거래, 지식에 대한 거래, 공공 부문의 홍보, 게임 등으로 확대되고 있는 추세이다. 또한 최근에는 재난재해 분야에서 피해자가 생존하고 있는지 여부, 구조와 구호물자의 공급, 자원봉사자의 배치 등에 SNS가 크게 기여하고 있다. 2015년 미국 시장조사 전문기관(BI인텔리전스 등)에 따르면 기존의 SNS는 텍스트 형태가 많았지만 이제는 이미지 및 동영상 중심의 SNS가 급부상하고 있다고 발표했다(매일경제, 2015.6.23). 최근에는 인스타그램, 스냅챗, 핀터레스트 등이 이미지와 동영상을 기반으로 급부상하고 있으며, 2016년 7월에 세계 iOS 다운로드 순위 1위를 기록하고 있다. 스냅챗은 하루 동영상 시청 수가 60억 건 이상으로, 올 연말에 페이스북의 동영상 시청자 수를 따라 잡을 것으로 예상하고 있다. 이 밖에도 SNS의 강점인 막대한 가입자 수와 정보량을 토대로 다양한 분야에서 활용되고 있는데, 특히 중국의 텐센트가 운영하는 위뱅크는 모바일 메신저 위챗에서 축적된 대규모 정보를 기초로 신용평가 모델을 구축하여, 신용 위험도에 따라 대출 시장을 이끌어나가고 있다. 국내에서는 네이버와 다음카카오가 이미지·동영상 기반의 SNS에 많은 투자를 하고 있는 추세이며, 대표적인 예로는 네이버의 폴라 서비스와 다음카카오의 카카오TV를 들 수 있다.