인공지능(AI) 기반 사업 경쟁력을 강화하기 위한 국내외 기업들의 민첩한 행보가 연일 이어지고 있다.
이는 AI를 단순한 수준 자동화와 예측 분석에 활용하는 보편적인 단계를 넘어, 개인 및 조직의 주요 의사결정에 실질적이고 유의미한 기여를 할 수 있는 '데이터 인텔리전스' 중요성이 대두되고 있다는 방증이다.
데이터 처리 역량을 획기적으로 강화해 비즈니스 혁신에 활용하고자 하는 분주한 움직임 속에서, 국내외 기업들 역시 관련 기술의 대표격으로 분류되는 '지식그래프' 기술력을 강화하기 위한 본격적인 채비에 나서고 있다.
지식그래프는 데이터 간 관계를 그래프 형식으로 표현한 구조화된 데이터 모델로, 특정 도메인 내 개념과 그들 간의 관계를 정의하는 체계인 '온톨로지(Ontology)'를 명확하게 정의하는 것이 핵심이다.
자연어처리(NLP) 분야에서 대규모 언어모델(LLM)은 온톨로지 정의 및 지식그래프 생성의 자동화에 활용된다. 이를 통해 생성된 지식그래프는 LLM이 환각(Hallucination) 없는 정확한 정보를 기반으로 동작하도록 지원해 AI의 언어 이해 및 추론 능력을 획기적으로 향상시킨다.
AI 시스템이 도메인 내 다양한 개념과 그들 간의 관계를 구조화된 형태로 이해할 수 있게 된다면, 이를 통해 정보 간 연관성을 파악함으로써 복잡한 질문에도 정확한 답변을 제공할 수 있다.
지식그래프는 이미 법률, 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업에서 데이터 분석에 기반한 최적의 의사 결정을 지원하며 혁신적인 응용 사례를 보여주고 있다. 이를테면 법률 문서 내 법률 개념과 사례 간 관계를 지식그래프로 구조화해 법률 AI가 복잡한 법적 질문에도 정확한 답변을 제공할 수 있도록 하는 것이다.
시장 역시 지식그래프의 유용성에 주목하고 있다. 글로벌 시장조사업체 360i리서치(360iResearch)가 올해 6월 발간한 보고서에 따르면 지식그래프 시장 규모는 올해 약 12억4000만달러에 달할 것으로 추정된다. 연평균 약 17.07% 성장해 오는 2030년에는 약 31억9000만달러에 이를 것으로 예상된다.
지난 7월 삼성전자가 우수한 지식그래프 기술력을 보유한 영국의 스타트업 '옥스퍼드 시멘틱 테크놀로지스(Oxford Semantic Technologies)'를 인수한 배경도 이와 무관하지 않다.
필자가 근무하는 S2W 역시 제공 중인 모든 AI 기반 데이터 인텔리전스 플랫폼에 도메인 특화 지식그래프 기술을 접목해 서비스를 고도화해 나가고 있는 중이다. 이 밖에도 국내외 다양한 기술 기업들이 지식그래프를 통해 AI와 데이터의 활용 가치를 극대화하는 데 집중하고 있다.
과거 우리는 'IT(정보 기술, Information Technology)'라는 약어를 통해 정보로 수익을 창출할 수 있다는 사실을 선명하게 확인했다.
다가올 미래에는 복잡하고 방대한 데이터를 보다 정교하고 깊이 있게 이해하고 해석할 수 있는 차별화된 역량, 즉 데이터 인텔리전스를 활용하는 능력이 조직 경쟁력을 좌우할 것이다. 또 지식그래프 기술력은 데이터 인텔리전스 시대 기업 간 초격차를 판가름하는 중요 요소로 작용할 것이다.
박근태 S2W 최고기술책임자(CTO) keuntae.park@s2w.inc
