▲ 하남4차산업 연구센터 이사 최경혁 대표 © 동부교차로저널

얼마전, 이세돌 9단의 은퇴...

2002년 월드컵의 응원이 절정 일 때, 우리는 스티븐스필버그의 “마이널리티 리포트”라는 영화가 다가올 시대를 예견하고 있었다.

인공지능의 완전체가 범죄 현장을 예측하고, 탐크루즈가 멋있게 등장하여 해결하는 그 장면이 머리를 스치곤 한다.

오늘을 사는 우리에게 잠시 걸음을 멈추고, 휴대폰속의 나의 데이터에 귀를 귀울이고 있다.

유튜브를 보면서, 혹은 구글의 인공지능이 추천한 영상을 다시 플레이 시키고는 카톡의 장문에 글을 남기거나 안부를 묻는다.

그런데, 가장 가까운 이들의 전화번호도 이제는 기억을 못하고, 검색으로 찾아서 전화보다는 짧은 문자로 대신한다.

SR 코리아 황상규 대표는 “인공지능(AI) 프로그램 ‘알파고’가 바둑계 1인자 이세돌 9단을 꺾으면서 많은 사람들은 다가올 인공지능시대를 피부로 확연히 느꼈다. 국내외 많은 전문가들은 이러한 인공지능 기술이 4차 산업혁명을 열어나갈 것이라고 전망하고 있는데, 우리나라 유력 정치인들도 너나 할 것 없이 4차 산업혁명의 중요성을 강조하며 나서고 있다.”라고 피력하였다.

그렇게 산업 혁명이라는 단어는 4번째 대 변혁을 준비하면서 “아마도 제임스 와트의 증기기관 발명(1차)이래, 전기의 발명(2차)과 인터넷을 통한 정보화혁명(3차)를 거치면서 바로 인공지능기술과 초연결사회로 넘어오면서 새로운 생산양식과 생활방식이 요구되는 전혀 새로운 사회가 도래하고 있기 때문이다.”라는 시각으로 바라보고 있다.

이런 화두속에서, 4차 산업 혁명의 가장 큰 부분인 빅데이터를 바라보는 시각과 구체적 사례를 통하여 알아보도록 해 보자.

첫 번재 화두인 빅데이터를 바라보는 시각은

가트너(미국 코네티컷주에 본사를 둔 IT분야의 리서치 기업)의 빅데이터의 정의를 잠시 들어보면 “휴대폰 통화량, 카드결제, 기상정보, 소셜네트워크서비스(SNS) 메시지, 인터넷 검색내역, 도로 교통량 등이 모두 빅데이터에 해당된다.

인터넷 및 스마트 IT 혁명. 스마트폰, 태블릿 PC, 클라우드 네트워킹 등으로 생성되고 확산되는 데이터의 량이 급속히 증가하고 있으며 기업이나 정부는 기존의 체계 및 관리 방법으로 관리할 수 없게 될 정도이다.

스마트 시대에 넘쳐나는 모든 데이터의 양을 분석하는 것은 불가능하지만 이를 통해 산업별로 경제적 타당성, 기술적 가능성, 혹은 관계없는 분야의 연관관계를 분석하면서 이제까지 몰랐던 새로운 사실들을 알게 되거나, 앞으로의 발전방향을 예상할 수 있게 된다. 즉 폭증하는 데이터가 경제적 자산이 되고 가치창출의 원천이 되는 것이다.”

결론적으로 빅데이터는 피부가 느낄 정도로 매우 우리 생활과 밀접하고 우리 생활데이터에서 어떤 패턴을 찾아서 모델화를 하여 가까운 미래에 대한 예측과 분류을 통한 인사이트 발견, 군집을 통한 정보의 다양한 전달을 경험하게 된다.

두 번재 화두인 사례를 통한 빅데이터의 이해는

글로벌 금융위기로 인해 미국에서는 탈세와 사기 등 금융범죄도 늘어났고 이는 다시 국가의 재정에 위기를 안겼다. 미국의 탈세 금액은 2010년을 기준으로 저소득층의 의료보장 총액을 초과했을 정도다. 결국 미국 국세청은 탈세를 줄여보기 위해 사기 범죄 방지 솔루션, 소셜네트워크 분석, 데이터 통합과 마이닝 등을 활용해 세금 누락을 막고 불필요한 세금 환급을 줄이는 효과도 얻었다. 어떻게 이런 일이 가능했을까. 답은 대용량 데이터의 활용과 빅데이터(Big Data) 분석에 있다.

미국 국세청은 2011년 대용량 데이터와 IT기술을 결합해 ‘통합형 탈세 및 사기 범죄 방지 시스템’을 구축했다. 사기 방지 솔루션으로 이상 징후를 미리 찾아냈는데, 예측 모델링을 통해 납세자의 과거 행동 정보를 분석한 다음 사기 패턴과 유사한 행동을 검출했다. 그 뒤 페이스북이나 트위터를 통해 범죄자와 관련된 계좌, 주소, 전화번호, 납세자 간 연관관계 등을 분석해 고의 세금 체납자를 찾아냈다. 이 과정에서 미 국세청은 오픈소스 기반의 대용량 데이터 처리 소프트웨어인 하둡(Hadoop) 등을 적용해 저렴한 비용으로 데이터를 분석했고 그 결과 연간 3,450억 달러에 이르는 세금 누락을 막아냈다.

미 국세청의 사례는 빅데이터의 활용 사례 중 일부다. 이제 빅데이터를 적절하게 처리하고 분석하면 미 국세청의 사례처럼 예전에는 생각도 못했던 일들도 가능해졌다. 대체 빅데이터가 뭐길래?

가트너는 빅데이터의 주된 특징으로 크기, 다양성, 속도 등을 꼽았다. 단순히 데이터 양이 많다고 해서 빅데이터라고 부를 수 있는 건 아니란 얘기다.

우리 하남에서는 앞으로의 빅데이터를 활용한 공공가버런스의 분야의 발전속도를 기대하기 위해서는 공공데이터의 수집이 우선적으로 필요하다.

공공데이터의 수집을 통한 자체행정적인 소요를 데이터를 바탕으로 다르게 편성할수 있다.

쉽게 설명하면 천현동 주민의 키와 몸무게를 대략 개안정보를 제외해서 알수있다면, 키와 몸무게를 통한 세대별 다이어트 건강 프로그램실행이나,수변공원의 센서를 통한 1일 이용자 실태조사를 바탕으로 우변 지역의 안전 ZONE 신설등의 다양한 정책을 시행할수 있다.

이런 서비스를 정책에 반영하기 위해선 데이터의 수집이 가장먼저 필요하다.

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