[컴퓨터월드] 1984년 미국에서 설립된 매스웍스(MathWorks)는 ‘매트랩(MATLAB)’과 ‘시뮬링크(Simulink)’로 알려진 테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어(SW) 전문기업이다. 통신, 반도체, 자동차, 국방, 항공, 금융 등 다양한 과학기술 응용 산업분야에서 연구개발(R&D)에 필요한 알고리즘 설계 및 시뮬레이션, 데이터 분석, 수치해석, 시각화 등을 기존 프로그래밍 언어보다 간편하게 구현할 수 있도록 지원하면서 입지를 다져왔다.

전 세계적으로 디지털 트랜스포메이션이 화두가 되면서 빅데이터와 인공지능(AI) 및 사물인터넷(IoT)이 핵심적인 IT트렌드로 부상함에 따라, 그동안 엔지니어링 데이터를 전문적으로 다뤄왔던 매스웍스 역시 자사 제품군의 데이터 분석 및 활용 역량을 더욱 확장해나가고 있다. 매스웍스에서 30년 이상 근속한 로렌 슈어(Loren Shure) 수석 애플리케이션 엔지니어로부터 매스웍스의 전략과 비전에 대해 들어본다.

갈수록 늘어나는 엔지니어링 데이터의 쓰임새

가트너가 지난해 발표한 빅데이터 산업 전망(Big Data Industry Insights) 보고서에 따르면, 현재는 데이터 분석 시 트랜잭션 데이터와 키스트로크 로그가 주로 쓰이고 있지만, 앞으로는 센서, 위치정보, 소셜 프로파일, 이미지 등의 비중이 그 이상으로 커질 것으로 예상된다. 기존의 비즈니스 데이터에 엔지니어링 데이터를 결합해 분석함으로써 새로운 가치를 찾는 곳이 늘어날 것이라는 전망이다.

로센 슈어 매스웍스 수석 애플리케이션 엔지니어는 “매스웍스는 그동안 데이터 사이언스 분야에서 확고한 입지를 다져왔고, 특히 엔지니어링 데이터를 다루는데 강점을 지녔다. 고객들이 다양한 데이터를 분석함으로써 가치를 찾게끔 도울 수 있을 것”이라 강조했다. 매스웍스는 최근 ‘매트랩’의 최신버전인 릴리스2017a(R2017a)를 출시하면서 ADAS(첨단운전자보조시스템)과 자율주행 시스템의 설계, 시뮬레이션, 테스트를 지원하는 ‘자동주행시스템 툴박스(Automated Driving System Toolbox)’도 새롭게 추가한 바 있다.

로렌 슈어 엔지니어는 이와 관련해 글로벌 상용차 전문기업 스카니아(Scania)가 매스웍스와의 협업을 통해 개발한 ‘자동응급제동(Automatic emergency braking)’ 기능을 대표적인 사례로 소개했다. 트럭 운전자가 미처 대응하지 못해도 자동으로 도로상의 위험을 인지해 속도를 줄임으로써 사고를 예방해주는 기능으로, 트럭에 탑재된 레이더와 카메라를 통해 각각 거리·위치와 사물형태를 파악해 이들 센싱데이터를 융합 분석함으로써 구현된다. 매스웍스에서 예측모델을 만들어 컴포넌트화해 스카니아 트럭의 주행시스템에 적용했고, 머신러닝을 통해 상황인식 관련 알고리즘이 지속적으로 개선될 수 있게 했다.

빅데이터 분석, 교육이 우선돼야

“빅데이터 분석에 대한 이슈 중 하나로 ‘교육’을 꼽을 수 있다. 빅데이터 분석을 시도하는 이들로서는 이와 관련해 학교에서 배운 것은 그리 많지 않음에도 쏟아지는 데이터를 분석해야 하는 상황이다. 매스웍스는 이러한 어려움을 이해하고, 이들을 위한 보다 효율적인 빅데이터 분석을 항상 고민한다. 특히, 교육에 전폭적으로 투자하고 있다”

로렌 슈어 수석 애플리케이션 엔지니어는 데이터 분석이 점차 보편화되는 현 상황에서 교육의 중요성이 더욱 높아졌음을 강조하며 이 같이 말했다. 다양한 산업분야에서 전통적인 비즈니스 데이터와 새로운 엔지니어링 데이터의 융합 분석을 통해 새로운 인사이트를 도출해내기 위해서는 그만큼 이를 수행할 수 있는 분석가들이 충분히 양성돼야 하며, 이들이 이러한 작업을 보다 쉽고 빠르게 해낼 수 있도록 다방면으로 지원할 필요가 있다는 주장이다.

매스웍스는 이와 관련해 대학교에서의 데이터 분석 교육을 위한 캠퍼스 라이선스 정책을 펼치고 있다. 캠퍼스 라이선스는 복잡한 수학 계산을 필요로 하는 모든 학과 및 교내 어디서든 수업과 연구 목적으로 사용자수 제한 없이 ‘매트랩’을 사용할 수 있도록 제공된다. 국내에서는 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST), 고려대학교, 이화여자대학교, 중앙대학교, 포항공과대학교, 한양대학교 등에 이어 최근 단국대학교가 매스웍스와 캠퍼스 라이선스 계약을 체결한 바 있다.

이어 로렌 슈어 엔지니어는 매스웍스 분석 솔루션과 교육의 우수성을 설명하면서 대만 반도체기업 TSMC(대만적체전로제조)가 중국 칭화대학교에서 진행한 데이터 분석 대회를 예로 들었다. TSMC가 반도체 제조공정에서 생성되는 데이터를 기반으로 수율과 품질을 향상시키기 위해 하둡 등을 활용해 빅데이터를 처리 및 분석하는 대회였는데, 총 21팀이 경쟁한 결과 1등팀과 2등팀이 모두 ‘매트랩’을 활용해 성과를 얻었다는 설명이다.

로렌 슈어 엔지니어는 “‘매트랩’의 경우 2015년에는 분류(classification)분석을 보다 빠르게 학습할 수 있는 앱이 추가됐고, 올해에는 마찬가지로 회귀(regression)분석 관련 앱이 포함됐다. 머신러닝을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 지원할 방침이며, 전문가가 아니라도 쉽게 분석방법을 학습할 수 있도록 돕고자 한다”고 덧붙였다.

다음은 로센 슈어 매스웍스 수석 애플리케이션 엔지니어와의 일문일답이다.

빅데이터라는 IT트렌드 속에서 매스웍스가 추구해온 방향은.

빅데이터 분석은 데이터에 대한 접근방법, 데이터를 연산하는 컴퓨팅파워, 이들을 바탕으로 한 데이터모델링, 그리고 이렇게 만든 것의 활용 등이 중요하다고 할 수 있다. 매스웍스는 그동안 다양한 데이터셋을 기반으로 삼았기에 데이터 접근에 있어 유리한 위치를 점하고 있고, 대규모 병렬처리를 원한다면 GPU 등을 수월하게 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 또한 ‘매트랩’ 제품에는 머신러닝 모델이 이미 녹아있어 사용자들이 간편하게 사용할 수 있게 돼있고, 모델의 배포나 공유를 위한 기능도 잘 갖춰졌다. PC, 스마트폰, 임베디드 환경 어디서든 특정 시스템에 원하는 형태로 기능들이 다양하게 준비돼있다.

매스웍스의 AI 관련 계획은.

20여 년 동안 연구해온 분야라 할 수 있고, 그만큼 전문성을 갖고 있다. ‘매트랩’은 인공신경망(Neural Network), 퍼지로직(Fuzzy Logic), 회귀나무(Regression Tree) 등을 지원해왔으며, 최근에는 DNN(Deep Neural Network, 심층신경망), RNN(Recurrnet Neural Network, 순환신경망) 등 딥러닝과 같은 보다 복잡한 모델에도 관심을 갖고 구비해나가고 있다. 또한 ‘시뮬링크’도 다양한 도메인에서 모델을 갖추면서 자동화된 시스템에 쉽게 디플로이 될 수 있도록 발전시키고 있어, ‘매트랩’과 ‘시뮬링크’의 시너지는 더욱 증대될 전망이다.

앞으로 기업이 데이터 분석을 통해 경쟁력을 높이려면 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있어야 한다. 여기에는 전통적인 비즈니스 데이터나 엔지니어링 데이터뿐 아니라 다양한 데이터가 요구될 수 있으며, 이 모두를 조합해 전반적인 트렌드를 큰 그림에서 바라보고 실행으로 이어질 수 있어야 한다.

매스웍스에서는 한국시장에 대해 어떻게 바라보고 있나.

한국은 클라우드, IoT, AI 등 새로운 기술의 도입과 발전이 활성화된 곳으로, 이에 매스웍스에서 제공하는 분석도구도 다양한 산업분야에서 사용되고 있다. 매스웍스는 한국사용자들이 ‘매트랩’과 ‘시뮬링크’를 충분히 활용해 성공을 거둘 수 있도록 돕고자 하며, 특히 학생들을 대상으로 한 교육을 중점적으로 펼칠 계획이다.

마지막으로 한국기업에 데이터 분석 관련해 조언을 한다면, 어떤 데이터를 보유하고 있는지 파악하는 것이 우선이고, 이를 바탕으로 어떤 가치를 찾아낼 수 있을지 고민해볼 필요가 있다. 보유한 데이터가 많다 하더라도 로(raw)데이터인 그대로 방치된 상태라면 그리 아름다워 보이지도 않고 모델을 만들기도 어렵다. 데이터를 이해하고 문제점을 파악, 이를 가이드라인 삼아 클린징을 적절하게 거쳐야 비로소 큰 그림을 그릴 수 있는 것이다.