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[김태림 칼럼] 성큼 다가온 '부동산 빅데이터 AI'데이터는 홀로 안간다...인공지능과 결합했을 때만 강력한 힘
정리=박명기 기자  |  pnet21@gametoc.co.kr
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승인 2019.02.08  10:12:59
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[서울 관악산에서 내려다본 시흥동 아파트 단지 풍경. 사진=게임톡]

최근 친한 지인과 저녁식사를 함께 하였다. 지인이 몸 담고 있는 회사가 한국정보화진흥원(원장 문용식, NIA)에서 선정한 100대 혁신기업에 포함되었다는 사실을 자축하는 자리였다.

한국정보화진흥원은 한국 디지털 혁신을 이끌고 있는 D(Data, 데이터), N(Network, 네트워크), A(AI, 인공지능) 분야 100대 혁신기업을 처음으로 선정했다.

해당 기업은 자체 개발한 위치기반 빅데이터 시스템과 인공지능 기술을 결합하여 정부3.0에서 개방하는 수많은 공간정보를 결합하여 금융기관이 필요로 하는 지식을 추출한다. 이후 이를 고가의 정보 수수료를 받고 판매하는 한국에 몇 안 되는 부동산 빅데이터 혁신 기업이다.

과거 전문가의 영역이었던 부동산에 대한 가치평가의 문제를 빅데이터와 AI로 해결한다는 발상이 너무 신선했다. 이 기업은 최근 금융위원회를 통해 은행의 부동산 평가를 빅데이터 기술로 위수탁 받을 수 있는 지정대리인 라이선스를 받아 국내 최초로 합법적인 비즈니스 모델까지 수립했다.

최근 주요 금융사들은 ‘디지털 트랜스포메이션’을 기치로 하여 4차산업혁명 변화의 흐름에 뒤처지지 않기 위해 전략적 투자와 신기술 확보에 나서고 있다. 금융사들도 부동산 빅데이터 기술을 활용하면 비대면 대출, 자산관리, 상품개발 등 다양한 부문에서 혁신적인 서비스를 확대할 수 있다.

대상 기업의 주축이 된 창업 멤버들은 금융관련 업무를 경험한 사람들이다. 현업에서의 업무를 진행하면서 축적한 경험에 기반하여 지속적으로 문제를 제기하였던 부분에 대한 아이디어를 가지고 시작한 스타트업이 시리즈A 투자를 유치하고 해당 상품에 대한 상용화에 이르기까지 숨가쁘게 달려온 상황을 지켜바왔던 터라 너무 자랑스럽고 대견한 맘이 들었다.

   
[출처 = 한국정보화진흥원 (초연결 지능화 시대 DNA 혁신기업 100 ]

그렇다면 과연 이들이 사용하는 빅데이터란 무엇인가

빅데이터라고 하면 다들 엄청난 기술력을 바탕으로 상상할 수 없이 많은 데이터가 쌓이고, 인간보다 뛰어난 인공지능이 모든 문제를 해결해주는 판타지를 상상하게 된다. 아직 현실에 반영되지 않는 미래 기술은 이런 상상력이 기술 발전의 양분이 되지만, 빅데이터는 이제 현실의 기술이 된지 오래다. 2019년을 정부에서 데이터 경제의 전환점으로 선언한 이 시점에 우리는 빅데이터를 좀 더 냉정하고 객관적으로 이해할 필요가 있다.

빅데이터는 3V라고 표현한다. 더 많은 데이터(Volume), 더 빠른 속도(Velocity), 더 다양한 데이터(Variety)를 빅데이터의 특징으로 꼽는다. 실제 빅데이터는 이 3가지 영역을 빠르게 성장시키며 발전해 나가고 있다. 언뜻 일반인이 보기엔 엄청나게 복잡한 형태로 발전할 것으로 생각되지만 오히려 기술은 반대로 더 단순화시키는 방향으로 발전해 나가고 있다.

과거에 데이터는 제한된 공간(하드웨어)안에 체계적으로 요소를 정리(데이터)하여 관리하는 관계형 데이터베이스를 많이 사용했다. 이러한 데이터 관리 시스템의 장점은 최소한의 공간으로 모든 사용자를 만족시킬 수 있는 장점을 가졌다.

필자가 좋아하는 레고 블럭에 비유하자면, 과거의 데이터는 한쪽 벽에 서랍장을 수백 개 만들고 각 서랍마다 종류별, 색깔별 블록을 모아서 보관하는 형태이다. 고객이 원하는 레고 상품을 고르면 거기에 맞는 블록을 종류별, 색깔별로 담아서 제공하는 형태로 데이터를 관리했다.

이러한 방식의 장점은 상품간에 중복되는 블록이 많을수록 저장 공간을 최소화할 수 있다. 또한 블록만 있다면 기존에 없던 상품도 고객에게 제공할 수 있는 강력한 기능을 제공한다는 것이다.

그러나 이러한 시스템에 문제는 블록의 종류가 너무 많이 늘어나거나, 한 상품이 동일한 블록을 너무 많이 사용해도 문제가 발생한다.

전자는 서랍장을 더 만들어 내야 하고, 후자는 서랍장의 크기를 변경해야 한다. 또한 고객이 늘어나면 고객이 선택한 상품에 맞는 블록을 매번 모아서 제공하는데도 엄청난 시간과 인력이 소모된다. 만약 모든 요소가 동시에 늘어나서 블록 종류가 10배로 늘고 고객의 수도 10배로 늘어난다면 현재의 인력으로는 제시간에 블록을 모아주기 어렵게 된다.

더 큰 문제는 기존의 관계형 데이터베이스는 블록의 종류가 늘어나면 실제로 고객 요구가 발생하지 않더라도 미리 인력을 증원하여 준비하도록 설계되어 있다. 결국 블록의 종류가 늘어날수록 기하급수적으로 유지비가 올라가는 문제가 발생한다.  

   
[출처 =빅밸류]

빅데이터는 이런 문제를 해결하기 위해 생각의 방향을 바꾸면서 출발했다.

먼저 고객들이 구매해가는 상품의 개수가 제한적이라는 점을 파악했다. 100여개의 블록 종류로 수억 개의 레고를 만들 수 있지만, 실제 고객들은 30여개 남짓의 상품만 99% 구매해간다. 30여개 남짓의 상품만 미리 박스로 포장하여 쌓아 놓고 팔기로 결정했다.

인건비가 절약되었으나 이전보다 많은 공간을 차지한다. 그런데 때마침 집주인이 임대료를 1/10으로 깎아 준다고 가정해보자. (물론 현실에선 있을 수 없는 얘기지만) 데이터 산업에서는 스토리지 가격이 빠른 속도로 하락하면서 저장 공간에 대한 부담이 상대적으로 많이 줄어 들었다는 사실을 위 비유로 표현할 수 있겠다. 비용의 측면에서 공간을 많이 차지하더라도 잘 나가는 상품을 박스로 포장하여 보관할 유인이 생긴 것이다.

결국 빅데이터 기술은 데이터의 양과 속도, 다양성을 키우기 위해 기술을 단순화 개인화(각 기업에 적합한) 시킨 형태로 발전하고 있다. 대표적인 표현으로 과거 쓰이던 SQL이란 레고 블록을 서랍장에 정리하는 규칙을 전세계 표준화하고 각 상품별 레고 블록을 모으는 방법을 프로그램 언어로 만든 규칙이다. 그러나 빅데이터의 NoSQL이란 SQL의 업그레이드 언어를 의미하는게 아니고 “우린 이런 표준화 없음!” 이라는 의미로 사용되는 선언적 표현으로 이해해야 한다.

그렇다면 빅데이터가 우리 일반인의 삶에 미치는 영향이 무엇일까?

빅데이터는 혼자서는 제 역할을 하지 못하고 인공지능과 결합했을 때만 강력한 힘을 발휘한다. 인공지능은 데이터에서 지식을 추론하는 기술로 데이터마이닝이라고도 한다. 데이터마이닝을 통해서 우리가 눈으로 다 볼 수 없는 엄청난 양의 데이터에서도 아주 짧은 시간에 관계나 패턴을 추출하여 부가가치가 높은 지식을 추출해낼 수 있다.

이 두 가지 기술은 우리 삶에 속도와 확산으로 빠르게 스며들고 있다. 먼저 속도는 과거 인간의 인지, 학습, 추론을 통해 제공되던 서비스들이 매우 빠른 시간에 제공된다. IBM왓슨은 인간 변호사나 회계사보다 빠른 시간에 법률, 회계 실사를 진행한다. 글로벌 투자은행들은 글로벌 시장 리서치를 인공지능으로 대체하고 있다. 속도 중심의 서비스는 동일한 고객에게 보다 빠르고 저렴한 서비스를 제공할 수 있는 특징이 있다.

   
 

확산은 이와 달리 과거에 전문가가 제공할 수 없던 하위 시장으로 상위 시장의 서비스를 제공하는 방식이다. 앞에서 언급한 부동산 빅데이터 회사의 경우에는 과거 대형 단지 아파트에만 제공되던 부동산 시세를 빌라에 제공하면서 시장에 큰 반향을 불러일으켰다.

최근 고객 맞춤형 자산관리나 로보어드바이저 등 과거에는 비싼 수수료를 내고 고액 자산가들만 받을 수 있던 컨설팅을 소액 자산가에게도 손쉽게 제공하는 서비스들이 늘어나고 있다. 이런 서비스도 빅데이터와 인공지능의 확산의 한 방식이다.

세상은 빠르게 변하고 있다. 빅데이터와 인공지능 블록체인 등 융합을 통해 4차산업혁명과 관련한 실제적인 결과물을 통해 하나씩 경험해나가는 것이다.

글쓴이=김태림 변호사 taerim0725@naver.com   
 

   
 

김태림 변호사는?

법무법인 비전
 코인데스크코리아 암호화폐평가분석위원회 위원
 대한변협 IT-블록체인 특별위원회 위원
 대한변협 스타트업 운영위원회 위원
 대한변협 노무변호사회 이사

게임톡 정리=박명기 기자 pnet21@gametoc.co.kr

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