현실마이닝(Reality Mining)
이홍주 교수
가톨릭대학교 경영학부
<KORMS Webzine 2008년 제1호(발행 2008.4.2)에서 발췌
가톨릭대학교 경영학부
<KORMS Webzine 2008년 제1호(발행 2008.4.2)에서 발췌
Technology Review 2008년 3,4월호에서 10가지 떠오르는 기술중의 하나로 소개된 현실 마이닝은 사람들의 삶에서 패턴을 발견하는 것에 관심을 가지며, 이를 통해 사람들이 편리한 삶을 살아가도록 도와주는 것을 목적으로 한다. 데이터마이닝도 마찬가지의 목적이라고 볼 수 있지만, 현실 마이닝은 모바일 기기의 발전을 통해 가능해진 사람들의 이동경로, 통화내용, 접촉하는 사람들과 같은 현실에서 발생하는 정보를 입력정보로 활용한다는 것이 차이점이라고 볼 수 있다. 국내에서도 GPS를 이용한 이동경로 분석에 대한 연구와 활용은 많이 진척되고 있다.
현실 마이닝에 대한 연구를 수행하고 있는 MIT 미디어랩의 Pentland 교수는 강연에서 때로는 사람들이 인지하고 있는 것과 실제로 행동하는 것은 다르며, 실제 행동에서 더 의미있는 정보를 파악할 수 있다라고 언급하였다. 지금까지 현실 마이닝을 적용하고 있는 분야는 기업에서 조직 구성원간의 관계 파악, 커뮤니티내의 소셜 네트워크 파악, 질병의 전파경로 파악, 개인의 건강상태 점검 등이다. Pentland 교수는 일본의 한 기업에서 직원들이 패용하고 있는 카드에 RFID를 삽입하여 직원들의 이동경로 데이터를 수집하였다. 이를 통해 조직내의 소셜 네트워크를 파악할 수 있었으며, 마케팅 부서와 생산 부서가 정말 잘 의사소통하고 있는지와 같은 조직 구성원간의 관계에 대한 분석을 수행하였다고 한다. 또 Pentland 교수는 100명의 MIT 학생과 교수들을 대상으로 이들의 휴대전화 통화내역과 블루투스 센서를 통해 얻어진 위치정보를 활용하여 이들간의 소셜 네트워크를 모형화하였으며, 소셜 네트워크 관계에 있는 구성원들이 언제 어디서 만나게 될지를 예측하는 데에도 활용하였다. 이러한 모형화방안을 전염병의 확산경로를 파악하는데 적용하려는 연구도 진행되고 있다. 최초 감염자가 누구인지가 파악되면 이를 통해 예상 전파경로를 파악할 수 있다는 것이다. 또한 모바일 기기에 장착된 마이크나 모션 감지장치를 통해 사용자의 건강상태를 점검하는데에도 활용할 수 있다. 휴대폰 통화시에 마이크를
통해 감지되는 목소리를 통해 사용자의 우울증 여부를 파악하는데 도움을 줄 수 있으며, 모션 감지장치를 통해 사용자가 파킨슨병과 같은 행동에 영향을 미치는 질병에 걸렸을 가능성이 있는지를 추정할 수 있다. 실제로 한 기업의 연봉협상과정을 녹음하여 분석한 결과 연봉협상자와 인사담당자간의 초기 3분간의 목소리 톤 패턴 분석을 통해 연봉협상자의 연봉이 인상될 지 아니면 삭감될지를 예측하는 것이 가
능하였다고 한다.
다양한 원천으로 부터 개인들의 행동에 대한 정보를 얻을 수 있는 상황이 되어 가고 있으며, 이를 활용하여 기업의 문제나 편리성을 제공하기 위한 연구뿐만이 아니라 개인의 삶을 편리하게 하는데에도 적용할 분야는 많은 것으로 보인다. 언제나 개인들의 자료를 가지고 분석하는 경우에 개인정보보호의 문제가 뒤따르기 마련이며 현실 마이닝도 이러한 문제에 직면하게 되지만, 많은 구성원들의 데이터를 합쳐서 사용하게 되는 경우에는 어느 정도 이러한 문제를 해결할 수 있을 것으로 보고있다. ♣
현실 마이닝에 대한 연구를 수행하고 있는 MIT 미디어랩의 Pentland 교수는 강연에서 때로는 사람들이 인지하고 있는 것과 실제로 행동하는 것은 다르며, 실제 행동에서 더 의미있는 정보를 파악할 수 있다라고 언급하였다. 지금까지 현실 마이닝을 적용하고 있는 분야는 기업에서 조직 구성원간의 관계 파악, 커뮤니티내의 소셜 네트워크 파악, 질병의 전파경로 파악, 개인의 건강상태 점검 등이다. Pentland 교수는 일본의 한 기업에서 직원들이 패용하고 있는 카드에 RFID를 삽입하여 직원들의 이동경로 데이터를 수집하였다. 이를 통해 조직내의 소셜 네트워크를 파악할 수 있었으며, 마케팅 부서와 생산 부서가 정말 잘 의사소통하고 있는지와 같은 조직 구성원간의 관계에 대한 분석을 수행하였다고 한다. 또 Pentland 교수는 100명의 MIT 학생과 교수들을 대상으로 이들의 휴대전화 통화내역과 블루투스 센서를 통해 얻어진 위치정보를 활용하여 이들간의 소셜 네트워크를 모형화하였으며, 소셜 네트워크 관계에 있는 구성원들이 언제 어디서 만나게 될지를 예측하는 데에도 활용하였다. 이러한 모형화방안을 전염병의 확산경로를 파악하는데 적용하려는 연구도 진행되고 있다. 최초 감염자가 누구인지가 파악되면 이를 통해 예상 전파경로를 파악할 수 있다는 것이다. 또한 모바일 기기에 장착된 마이크나 모션 감지장치를 통해 사용자의 건강상태를 점검하는데에도 활용할 수 있다. 휴대폰 통화시에 마이크를
통해 감지되는 목소리를 통해 사용자의 우울증 여부를 파악하는데 도움을 줄 수 있으며, 모션 감지장치를 통해 사용자가 파킨슨병과 같은 행동에 영향을 미치는 질병에 걸렸을 가능성이 있는지를 추정할 수 있다. 실제로 한 기업의 연봉협상과정을 녹음하여 분석한 결과 연봉협상자와 인사담당자간의 초기 3분간의 목소리 톤 패턴 분석을 통해 연봉협상자의 연봉이 인상될 지 아니면 삭감될지를 예측하는 것이 가
능하였다고 한다.
다양한 원천으로 부터 개인들의 행동에 대한 정보를 얻을 수 있는 상황이 되어 가고 있으며, 이를 활용하여 기업의 문제나 편리성을 제공하기 위한 연구뿐만이 아니라 개인의 삶을 편리하게 하는데에도 적용할 분야는 많은 것으로 보인다. 언제나 개인들의 자료를 가지고 분석하는 경우에 개인정보보호의 문제가 뒤따르기 마련이며 현실 마이닝도 이러한 문제에 직면하게 되지만, 많은 구성원들의 데이터를 합쳐서 사용하게 되는 경우에는 어느 정도 이러한 문제를 해결할 수 있을 것으로 보고있다. ♣