“데이터마이닝(Data Mining)이 재미있어요.” 덧셈 뺄셈, 곱셈 나누기같은 연산 부호만 봐도 골치가 아픈 일반인에게 한국외국어대학교 정보통계학과 최대우 교수의 이같은 말은 일반인들에게는 쉽게 납득이 되지 않는다.
대량의 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 데이터 마이닝(Data Mining) 기술은 각종 통계나 인공지능 등 고도의 수학적인 지식과 컴퓨터 사이언스 지식을 요하는 분야. 그러나 국내 최초 데이터 마이닝 구축 프로젝트의 실질적인 수행자, 국산 데이터마이닝 솔루션의 핵심 개발자 등 화려한 그의 전력을 훑고 나면 그가 정말로 데이터마이닝에 대한 재미를 느끼는 사람이구나 라는 느낌이 저절로 든다.
최대우 교수는 97년 BC카드가 고객관리업무에 데이터마이닝을 적용하는 프로젝트의 컨설턴트로 활동했으며, SK텔레콤과 신세기통신 등에 구축된 고객 사기방지 솔루션인 ‘SAS/CPPS’의 실질적인 개발자이기도 하다.
올 초 첫 국산 데이터마이닝 솔루션으로 관심을 모았던 데이콤시스템테크놀로지 ‘S-델파’도 사실상 그의 작품이다.
최근 그는 또 하나의 일을 해냈다.
데이터마이닝 알고리즘의 한 분야인 트리 모델 알고리즘을 직접 개발, 시스템비즈니스(대표 강호석)을 통해 ‘디지털 트리’라는 국산 데이터마이닝 엔진을 처음으로 시장에 선보인 것이다.
이 전에 개발한 S-델파가 AT&T사의 통계 분석 엔진인 ‘S플러스’를 기반으로 개발돼 사실상 국산 데이터마이닝 솔루션으로 보기에 미흡했다면, 이 제품은 100% 순수 국내 기술로 개발된 데이터마이닝 엔진. ‘엔진을 직접 가지고 있지 못하다보니, 알고리즘 자체를 발전시키지 못하고 모델만 조합하게 됐다’는 것이 직접 엔진 개발에 나서게 된 이유다.
기존에 나와있는 데이터 마이닝 엔진이나 패키지 사용만으로는 경쟁력을 가질 수 없다는 것이 그의 생각이다.
그렇다고 그가 데이터마이닝 분야나 컴퓨터공학을 별도로 전공한 것은 아니다.
서울대 계산통계학과와 동대학원 석사, 뉴저지주립대 박사과정을 밟으면서 천착했던 분야는 확률론. 최대우 교수가 ‘데이터마이닝’이라는 단어를 처음 접한 것은 94년경이었다.당시 통계학계는 통계지식이 산업현장에서 제대로 활용되지 못하는 등 심각한 존립 위기에 처해 있었다.
이를 일시에 잠재운 것이 데이터마이닝 붐. 방대한 데이터를 정리, 분석해 유의미한 패턴을 발견하는 데이터마이닝은 기업의 경영분석이나 재무회계 분석 등에 유용하게 쓰이면서 도입 붐이 일어났고 통계적인 지식을 가진 인력을 요구했던 것. 특히 인터넷 시대를 맞아 각종 고객 데이터를 실시간 분석, 경영에 활용하려는 요구가 높아지면서 데이터마이닝 기술은 미래 핵심 전략 기술로 부상하고 있다.
갠？謙拷뗌甄戮？통신, 금융, 인터넷 분야 뿐만 아니라 차세대 산업인 생명정보공학 등으로 활용 영역이 점차 확대되고 있습니다.
심지어 미국 NBC에서는 방송편성표를 짜면서 데이터마이닝을 활용하고 있을 정도이지요.” 개발하랴, 강의하랴 바쁜 와중에서도 그는 지난 6월 ‘데마귀’라는 데이터마이닝 인터넷 커뮤니티를 결성했다.
‘데이터마이닝을 알고 싶어하는 이들에게 제대로 알려주고 싶다’는 취지에서였다. 순수하게 연구 개발자로 남는 것으로 족하다는 그는 최근 또 하나의 목표를 설정했다.
데이터마이닝 엔진과 객체지향 기술인 CORBA를 적용해 DNA 칩 분석 툴을 개발하는 것. 생명정보공학은 인터넷 웹사이트에 쌓이는 데이터보다 더욱 방대한 DNA 데이터를 분석해야 하기 때문에 데이터마이닝 기술을 더욱 필요로 한다.
이를 위해 생명공학 관련 강의를 듣고 있다.
그의 재미가 어디까지 이어질지 궁금하다.
대량의 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 데이터 마이닝(Data Mining) 기술은 각종 통계나 인공지능 등 고도의 수학적인 지식과 컴퓨터 사이언스 지식을 요하는 분야. 그러나 국내 최초 데이터 마이닝 구축 프로젝트의 실질적인 수행자, 국산 데이터마이닝 솔루션의 핵심 개발자 등 화려한 그의 전력을 훑고 나면 그가 정말로 데이터마이닝에 대한 재미를 느끼는 사람이구나 라는 느낌이 저절로 든다.
최대우 교수는 97년 BC카드가 고객관리업무에 데이터마이닝을 적용하는 프로젝트의 컨설턴트로 활동했으며, SK텔레콤과 신세기통신 등에 구축된 고객 사기방지 솔루션인 ‘SAS/CPPS’의 실질적인 개발자이기도 하다.
올 초 첫 국산 데이터마이닝 솔루션으로 관심을 모았던 데이콤시스템테크놀로지 ‘S-델파’도 사실상 그의 작품이다.
최근 그는 또 하나의 일을 해냈다.
데이터마이닝 알고리즘의 한 분야인 트리 모델 알고리즘을 직접 개발, 시스템비즈니스(대표 강호석)을 통해 ‘디지털 트리’라는 국산 데이터마이닝 엔진을 처음으로 시장에 선보인 것이다.
이 전에 개발한 S-델파가 AT&T사의 통계 분석 엔진인 ‘S플러스’를 기반으로 개발돼 사실상 국산 데이터마이닝 솔루션으로 보기에 미흡했다면, 이 제품은 100% 순수 국내 기술로 개발된 데이터마이닝 엔진. ‘엔진을 직접 가지고 있지 못하다보니, 알고리즘 자체를 발전시키지 못하고 모델만 조합하게 됐다’는 것이 직접 엔진 개발에 나서게 된 이유다.
기존에 나와있는 데이터 마이닝 엔진이나 패키지 사용만으로는 경쟁력을 가질 수 없다는 것이 그의 생각이다.
그렇다고 그가 데이터마이닝 분야나 컴퓨터공학을 별도로 전공한 것은 아니다.
서울대 계산통계학과와 동대학원 석사, 뉴저지주립대 박사과정을 밟으면서 천착했던 분야는 확률론. 최대우 교수가 ‘데이터마이닝’이라는 단어를 처음 접한 것은 94년경이었다.당시 통계학계는 통계지식이 산업현장에서 제대로 활용되지 못하는 등 심각한 존립 위기에 처해 있었다.
이를 일시에 잠재운 것이 데이터마이닝 붐. 방대한 데이터를 정리, 분석해 유의미한 패턴을 발견하는 데이터마이닝은 기업의 경영분석이나 재무회계 분석 등에 유용하게 쓰이면서 도입 붐이 일어났고 통계적인 지식을 가진 인력을 요구했던 것. 특히 인터넷 시대를 맞아 각종 고객 데이터를 실시간 분석, 경영에 활용하려는 요구가 높아지면서 데이터마이닝 기술은 미래 핵심 전략 기술로 부상하고 있다.
갠？謙拷뗌甄戮？통신, 금융, 인터넷 분야 뿐만 아니라 차세대 산업인 생명정보공학 등으로 활용 영역이 점차 확대되고 있습니다.
심지어 미국 NBC에서는 방송편성표를 짜면서 데이터마이닝을 활용하고 있을 정도이지요.” 개발하랴, 강의하랴 바쁜 와중에서도 그는 지난 6월 ‘데마귀’라는 데이터마이닝 인터넷 커뮤니티를 결성했다.
‘데이터마이닝을 알고 싶어하는 이들에게 제대로 알려주고 싶다’는 취지에서였다. 순수하게 연구 개발자로 남는 것으로 족하다는 그는 최근 또 하나의 목표를 설정했다.
데이터마이닝 엔진과 객체지향 기술인 CORBA를 적용해 DNA 칩 분석 툴을 개발하는 것. 생명정보공학은 인터넷 웹사이트에 쌓이는 데이터보다 더욱 방대한 DNA 데이터를 분석해야 하기 때문에 데이터마이닝 기술을 더욱 필요로 한다.
이를 위해 생명공학 관련 강의를 듣고 있다.
그의 재미가 어디까지 이어질지 궁금하다.
