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빅데이터 분석 인공지능(AI) 기업 S2W가 26일 조선 팰리스 서울 강남에서 연례 기술 콘퍼런스 'SIS 2025: MOVEMENT'를 개최했다.
이번 콘퍼런스에서 '혼돈에서 통찰로: AI가 데이터에서 의미를 찾는 법'을 주제로 기조연설을 맡은 신승원 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 교수는 데이터를 한 곳에 모아 연결성을 찾고 그래프 형태로 시각화하는 것의 중요성에 대해 강조했다. 아울러 데이터 수집부터 분석과 통찰 도출에 이르는 전 과정 속에서 AI가 어떠한 역할을 수행할 수 있는지 다양한 사례도 전달했다.
연관성을 기반으로 한 그래프를 지식 그래프로 부른다. 이는 일반 그래프 검색보다 훨씬 많은 데이터를 찾을 수 있고, 디테일한 정보도 찾아낼 수 있다는 장점이 있다.
신 교수는 이러한 강점을 가진 '지식 그래프'와 거대언어모델(LLM)을 같이 사용할 때 시너지가 난다고 주장했다. 그는 "지식 그래프와 LLM을 합치면 굉장히 수월하게 데이터를 찾을 수 있다"고 주장했다. 지식 그래프 속 누락된 정보나 업데이트되지 않은 데이터를 LLM이 보완할 수 있기 때문이다.
이어 "데이터 분석의 키 포인트는 파편화된 정보들을 연결하는 게 중요하다는 것"이라며 "지식 그래프만 쓰면 힘들고 LLM이 도와줄 수 있어 이 두 가지를 같이 사용하면 복잡한 데이터를 분석하는 데 도움이 될 것이다"라고 전했다.
그러면서 "세상에는 많은 그래프가 있고 이 그래프를 활용해 데이터를 분석하면 몰랐던 정보도 알 수 있다"라고 덧붙였다.
한편, 이날 올해로 4회째를 맞이한 'SIS(S2W Intelligence Summit)'는 기술과 데이터가 일상과 사회에 미치는 영향에 관해 함께 논의할 수 있는 지식 교류의 장이다. 'AI와 데이터 사회'라는 주제 아래 진행된 SIS 2025는 기술 트렌드의 움직임과 데이터의 흐름을 의미하는 테마 무브먼트로 구성됐다. 이날은 약 600명의 기업과 학계, 공공기관 소속 AI·보안 전문가들이 참석해 인사이트를 공유했다.
