국내의 데이터 마이닝 관련 연구는 데이터 마이닝 기술 자체의 알고리즘이나 마이닝 시스템의 성능 향상을 위한 연구 뿐 아니라, 비즈니스, 과학, 산업, 교육, 의료, 건축, 인터넷, 오락, 스포츠 등 다양한 활용분야와 융합되어 연구되어 지고 있다. 해외 IT선진국에 비해 실질적인 활용사례는 많이 않지만 대학 및 연구기관, 기업과 정부를 중심으로 활발하게 연구되어지고 있다.

가. 대학 및 연구기관

최근 5년 이내에 국내 학술지에 등재된 데이터 마이닝 관련 논문 161편을 대상으로 연구 동향을 조사한 결과 인터넷/웹 관련, 마케팅/서비스 관련, 생물/의료 관련 분야에서의 연구가 가장 두드러졌고, 그 외 건축/토목/도시 관련, 경제/경영/금융 관련 분야에서도 다소 연구되어지고 있음을 알 수 있다(그림 1).

Business Data mining 분야에서는 세종대학교에서 다양한 형태의 분산된 데이터로부터 데이터 간 관계를 탐색하고 유용한 정보를 추출 및 모형화 함으로써, 유비쿼터스 및 클라우드 환경에서 사용자의 의사결정 활동을 지원할 수 있는 기술에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구를 통하여 분산 에이전트간 데이터마이닝 알고리즘, 데이터마이닝 시스템, 통신 기술 등을 구현하였고, 분산형 데이터마이닝의 응용 시스템을 구현 하였으며 분산형 데이터마이닝의 활용분야를 제시하였다.

Bio Data mining 분야에 대한 연구는 연세대학교에서 진행 하였다. 단백질체학의 특정 조건 하에서 단백질의 기능 이상 및 구조 변형 유무를 규명하고 질병 발병 과정을 추적하기 위해 데이터베이스와 데이터마이닝 기법을 이용하는 방법을 연구하였다. OLAP 데이터 큐브와 Discovery-driven 탐색의 응용 방법을 제안하여 질병에 의해 발현량이 변하는 단백질 뿐 아니라 임상적 특성과 단백질의 영향 관계를 분석하였다.

  

Spatial Data mining 분야는 한양대학교에서 기존의 알고리즘 성능을 개선하여 보다 정확한 공간 데이터에 대한 여러 가지 측정값 들을 얻을 수 있는 새로운 공간 데이터 마이닝 시스템에 대하여 연구 하였다. 공간 데이터 마이닝의 주요 기법인 공간 클러스터링, 공간 분류, 공간 특성화, 시공간 연관규칙 탐사 기능을 제공하며 공간데이터 뿐 아니라 비공간 데이터도 마이닝 할 수 있는 시스템을 개발 하였다.

3D Visualization 분야에서는 세종대학교가 기존에 개발된 OLAP 리포팅 툴 eCube Studio 제품군에 분산형 OLAP/데이터 마이닝 지원 기술과 3D 큐브 핸들링과 데이터 시각화가 가능한 사용자 인터페이스 기술을 접목하여 상용화 하도록 발전시키는 연구를 진행하였다. 개선된 제품은 Silverlight / WPF / 웹기반 플랫폼 구축과 OLAP큐브엔진 성능 최적화 및 캐싱 기술을 통하여 실시간 OLAP 큐브 기능을 지원이 가능하며 분산형 데이터마이닝을 포함한 분산형 OLAP 시스템으로서 Visifire차트의 3차원 공간 결합과 휴먼 인터랙션을 고려한 3D 시각화 기술 및 다양한 차트 저작기술이 적용 되었다. 또한 분석큐브를 통한 분석 선택 기술, 2&3차원 차트 저작기술 개발을 통해 모바일을 포함한 다중 환경에서의 3차원 데이터 시각화 기술도 개발되었으며, Drill Down, Excel Report 기능을 통한 OLAP 다차원 데이터 시각화 기술과 생태계기반 3차원 규칙모델 시각화 기술의 개발이 이뤄졌다.

나. 기업

국내 기업들의 빅데이터 활용은 대부분 자체 분석기술이 아닌 해외 글로벌 기업의 기술을 빌리거나 오픈소스를 이용하고 있으며, 일부 대기업들을 중심으로 활용 분야를 넓혀가고 있다. 먼저 SK탤레콤의 내비게이션 서비스 티맵은 지도와 길 안내 프로그램을 기계에 내장하는 일반 내비게이션과 달리 SK텔레콤 서버에 접속해 고성능 컴퓨터가 계산한 길 안내 결과를 수신하며 콜택시, 유류운반차량, 고속버스 등에 위성위치확인시스템(GPS)을 장착하여 전국 도로의 교통정보를 5분 단위로 실시간 수집 분석하고 있다. 또한 SK텔레콤은 2012년 6월부터 상권을 분석하는 사이트와 앱 ‘지오비전’을 개인들에게 무료로 제공 하고 있다. 지오비전의 특징은 자사 및 그룹사의 데이터는 물론 타사 뿐 아니라 경쟁사의 데이터도 통합하여 특정 지역의 상권을 분석하고 시각화 한다. 2,650만 SK텔레콤 가입자 동선(유동인구), 3,000만 OK캐쉬백 회원 소비패턴, 현대카드 가맹점 결제, 부동산 114의 상권 시세, 지하철 이용 인구DB(한국지하철공사), 연매출 100억 이상의 기업 정보(외부감사법인), 국민 총인구 및 주택조사(통계청센서스), 한국창업전략연구소 등의 데이터를 통해 업종별 매출 현황, 경쟁 매장, 잠재 수요고객, 유동인구 등의 정보를 지도에서 직접 분석할 수 있다.

국내 최대의 철강 업체인 포스코는 SAS 소프트웨어를 통해 생산 공정별 온도, 습도, 압력, 성분 등의 비철강 생산 전 과정의 각종 데이터를 0.001초 단위로 수집 및 분석하였다. 그 결과 불량률을 최소화하고 생산 효율성을 극대화 하여 6시그마(100만 개당 결함 3.4개)를 달성하였다. 그리고 가격변동이 큰 철광석 등의 자원을 적시에 조달하기 위해 데이터 분석을 통해 최적 구매 시기와 가격대를 결정하고, 고객의 수요 데이터, 남미 및 호주 광산의 상황, 런던 금속 거래소의 광물 가격 데 이터를 분석하여 미래의 철광석 가격을 예측하였다.

국내 소셜미디어 분석 서비스 전문기업인 다음소프트는 소셜네트워크의 이슈와 관심 키워드의 실시간 모니터링으로 상황에 맞는 대응 전략 및 마케팅 전략의 수립을 지원하는 ‘소셜메트릭스(socialmetrics.co.kr)’ 서비스를 제공한다. 본 서비스는 자연어 처리, 데이터 마이닝 등의 분석툴을 활용하여 블로그와 트위터에서 형성되는 트렌드와 여론을 일반과 공공으로 구분하여 제공하고 있다. 또한 ‘와인오퍼’를 개발하여 와인 가격, 어울리는 음식, 테스팅, 포도품종 등 와인과 관련된 3만 5천여 개의 정보를 제공하고 있으며, 사용자 관심사 및 상황에 맞게 와인을 추천하고 다양한 와인 랭킹을 제공하고 있다.

신세계백화점에서는 2011년 인천 명품관을 오픈하면서 빅데이터를 활용 했다. “타깃 고객 마케팅“을 위해 데이터 마이닝 기술을 사용하여 특정 고객을 집중 공략하였다. 기존 인천점의 30-40대 전문직 여성 고객들 가운데 고급 화장품 구매를 비롯해 대여섯 가지 조건을 충족하는 고객을 추출하고 이들 중 서울 지역 백화점에서 명품을 구매한 경험이 있는 손님을 추리고 추려 4만명의 손님을 찾아냈다. 4만명의 손님 중 2만명 이상이 실제로 신규 오픈한 인천 명품관에서 명품을 구매했고, 인천점 전체 매출도 30% 이상 증가하는 성과를 올렸다.

다. 정부 및 공공기관

국내의 경우 고급 정보의 검색을 구글과 같은 외국기업의 솔루션에 의존해 왔기 때문에, 데이터의 증가에 대한 문제는 기업의 문제이며 국가경쟁력의 문제로 인식되지 않은 상황 이었다. 그러나 최근 몇 년 전부터 정부에서 데이터가 중요한 가치창출의 원천임을 인지하고, 공공데이터 공개 및 빅데이터 마스터플랜 구축 등의 지속적인 노력을 기울이고 있다. 먼저 2011년 10월 대통령 직속의 국가정보화전략위원회에서는 분석·예측 시대의 도래로 빅데이터를 활용하는 효율적인 정부 운영을 도모 하는 선진국들의 현황으로 볼 때, 빅데이터를 활용하지 못하는 정부는 국제 사회에서 국가 경쟁력 하락의 위험과 대면하게 될 것임 시사하며, 빅데이터를 통한 정부혁신과 국가경쟁력 제고를 위해 ‘빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현방안’을 마련하였다.

빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현방안에서는 <그림13>과 같은 비전과 목표를 제시하며 정부차원의 지원 방향을 모색하였다[34]. 또한 행정안전부, 한국정보화진흥원(NIA)에서는 빅데이터 마스터플랜 T/F를 구성하여 자문단 및 부처 회의 운영과 마스터플랜 집필 실무를 담당토록 하였으며, 연구결과 발표 및 중간산출물 검토 등을 수행할 자문단을 구성하여 2011년 5월, 6월 각각 자문회의 및 국가 전략 포럼을 개최 하였다. 이를 토대로 2012년 8월에는 빅데이터 활용을 위한 마스터플랜을 수립하였다. 이러한 마스터플랜을 기반으로 빅데이터 활용 가능성 검증을 위해 국립방재연구원, 재난안전실, 소방방재청이 공조하여 서울시 도시내수 침수 전조에 대한 분석예측용 파일럿을 구축하여 시범사업을 추진 중에 있다.

또한 공공기관이 보유하고 있는 정보를 신규 서비스로 재창출 하여 민간이 활용할 수 있도록 제공하는 통합 공공정보 공개사이트인 ‘공유자원포털(data.go.kr)’을 통해 중앙부처 및 지자체의 공공데이터를 공개하고 있다. 현재 133개 서비스, 441개 데이터 세트를 제공하고 있다.

정부의 정책적 활용 사례 외에 각 공공기관에서도 빅데이터가 다양하게 활용되고 있다. 먼저 국민권익위원회에서는 효과적인 민원분석을 위해 각 부처의 온라인 민원정보를 수집, 관리, 분류, 분석 및 예측하는 민원정보분석 시스템을 ’11년부터 구축․운영하고 있다. 월별, 지역별 주요 민원 캘린더를 제작하여 사회적 이슈를 민원 지도 형태로 제공하고, 반복 민원에 대한 대책을 마련하였으며, 사회문제로 확산될 수 있는 민원의 사전 파악을 위하여 주요 이슈에 대한 국민의 의견을 자동 분석, 경보 및 예보 체계를 구축 하였다.

한국석유공사는 고유가에 따른 소비자 부담을 줄이기 위하여 유가정보를 예측 제공하는 오피넷 시스템을 구축 하였다. 오피넷 시스템은 국제 유가를 기반으로 1주일 뒤의 국내 정유사와 지역별 판매가격을 예측하여 자료로 제공하며, 유가에 민감한 국내 물가 안정에 기여하고 있다. 또한 국내 1,300여개 주유소의 현재 유가를 국민에게 제공하여, 인근 주유소 간 가격 경쟁체제를 유도하고 있다. 국립보건연구원에서는 중앙인체자원은행을 운영하여 한국인의 질병 원인 규명, 진단․치료법 연구․개발에 필요한 인체자원을 확보 및 제공하고 있다. 전국 17개 병원에서 52만 명의 인체자원 정보(유전체 역학조사 등으로 확보한 일반인 정보 32만명, 병원에서 확보한 질환군 정보 20만명의 역학정보, 혈액, 조직, DNA 등 정보)를 확보하고, 2011년까지 25만명의 정보를 454개 보건의 료분야 연구개발(논문 159편)에 제공 하였다.

[참고문헌] 박준규(2013). 빅데이터를 위한 분석기술 활용방안 연구. 세종대학교 대학원 석사학위논문, 9-20.