가공 어려운 모빌리티 데이터, 분석 도구로 손쉽게 분석한다
가공 어려운 모빌리티 데이터, 분석 도구로 손쉽게 분석한다
  • 박인교 기자
  • 승인 2023.11.10 16:17
  • 댓글 0
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[공학저널 박인교 기자] 자율주행차 등 새로운 교통수단이 등장하면서 전통적인 교통의 개념이 이제는 모빌리티로 새롭게 정의되고 있다. 이에 따라 모빌리티 분야는 인공지능 등 첨단 기술의 융합을 통해 데이터 분석이 요구되고 있으며, 이를 위해 데이터 분석도구의 필요성 또한 강조되고 있다.

현재 미래교통운영 연구·개발 진행방향을 살펴보면, 환경비용 평가와 관리지원, 교통운영 다중분석 모형, 능동형 교통안전 관리, 모빌리티 기반 차량이동 관리 기술, 접근교통 최적화, 대중교통 환승/혼잡완화, 버스노선체계 적합도 분석과 조정 지원 등 교통정책지원 솔루션을 만들기 위해서는 모델 방향성과 알고리즘 변경되는 일들이 빈번하게 발생하기 때문에 분석도구의 활용은 최소 시간으로 성과 보장할 수 있다는 점에서 중요한 역할을 하게 된다.

또한, 연구 진행하게 되면 비전문가가 코딩(Coding)하기 때문에 오류가 빈번하게 발생하고, 알고리즘과 다르게 구현되는 경향이 많다. 특히, 모빌리티 데이터는 대부분 대용량 데이터로 데이터 가공이 어렵고, 공간데이터에 대한 이해 부족으로 속성 데이터와 공간데이터(Point, Polygon, Line) 매핑에 어려움도 많이 존재한다.

따라서 분석 도구는 이러한 문제점을 빠르게 개선할 수 있으며, 정확한 결과를 도출하기 때문에 분석 도구의 필요성이 더욱 높아지고 있지만, 일반 사용자의 경우 Python, R, SPSS, 통계 지식과 개발언어의 별도 지식을 습득해야하는 어려움이 있다. 이에 따라 최근 일반 사용자들도 많은 일들을 쉽게 처리할 수 있는 분석 도구 ‘EyeT’를 개발한 기업이 있어 주목을 받고 있다. 그 주인공이 바로 바탕에비뉴㈜다.

분석 도구 EyeT는 비전문가 또는 전문가가 쉽게 ‘드래그 앤 드롭(Dag&Drop)’의 형태로 코딩 없이 데이터를 분석하고 모델을 만들 수 있고, 서비스를 이용할 경우 최소 시간과 비용을 약 80% 이상 절약할 수 있는 것이 가장 큰 강점이다.

이를 바탕으로 현재 사용자가 분석 모델을 선택하면 자동으로 A부터 Z까지 가능할 수 있는 서비스의 개발을 진행하고 있으며, 사용자가 쉽게 접근하기 위해서 ‘Workflow’ 기반으로 저장, 공유, 재사용도 높인 제품으로 GS 1등급 인증 획득해 공공기관과 연구기관에 공급하고 있다.

분석도구 EyeT의 주요 기능을 살펴보면, Input 계열에 CSV, EXCEL, SHP, DB Table, Open API, Multi File 등이 있으며, Process 기능은 AsType, Distenct, Filter, GroupBy, Join, FeatureEncoding, Missing, Outlier, Scaling, Select, Slicing, Sum, Union, WeightedSum, AddCol 등이 있다. 또한, 공간데이터 정제 기술로는 Buffer, Clip, Coordinate, Count, Difference, Intersection, Nearest Neighbor, ToGeom, GeoCoding 등이 포함돼 있다.

Text 마이닝 기능의 경우는 WordCount, NLP 관련 자연어처리 기능이 탑재돼 있어 문장 군집 등 다양하다. 기계학습 모델로 DBSCAN, Decision Tree, K-Means, KNN, Linear Regression, Logistic Regression, Random Forest, SVM, XGB, ARIMA, NeuralNetwork, LSTM, RNN, CNN 등 이용해 예측 Prediction, Score 평가 모델을 활용하고, 다양한 Graph 이미지와 별도로 File Save 저장과 공유도 가능하다는 것이 특징이다.

바탕에비뉴는 현재 빅데이터 교육, 데이터 분석·컨설팅, 빅데이터 플랫폼 분야의 조직으로 구성해 고객의 요구를 전문적으로 극대화하기 위해서 노력하고 있으며, 빅데이터 융합을 통해 플랫폼을 구축하거나 새로운 인사이트를 도출할 수 있는 경쟁력을 강화해 나가고 있다. 이와 더불어 다양한 문제 해결하기 위해서는 다양한 알고리즘이 탑재돼야 하기 때문에 이를 위해 지속해서 알고리즘을 연구하고 사용자 편의성을 고려해서 노력하고 있다.

바탕에비뉴는 지난 2018년 이지지아이에스㈜로 창립해 모빌리티와 공간분석에 특화된 기술력을 확보하기 위해 공간데이터와 빅데이터 융합을 통해 다양한 시각화 분석 전문으로 성장했다. 특히, 기계학습 추론/학습, 이미지 분석 시각화, 언어 이해 등 다양한 인공지능 관련 업무를 쉽게 사용할 수 있도록 분석, 컨설팅, 시스템 구축에 많은 노력을 기울였다.

이러한 과정을 거쳐 기본에 충실하면서 AI 분야 전문성과 빅데이터 분석, 기술, 다양한 분야를 융합할 수 있는 큰 그릇이 필요하게 돼 올해 1월 현재의 사명으로 변경하게 된 것이다.

바탕에비뉴 조용수 대표이사(사진)는 “4차 산업혁명으로 대두되고 있는 AI 분야에 많은 중소기업이 AI 기술을 접목하기 위해서 노력에 귀 기울이고 있다”며 “하지만, 여전히 AI 알고리즘 기술적 한계와 업무가 변화하기 위해서는 기술 투자가 이뤄져야 하기 때문에 영세한 기업일 수록 더욱 힘들고 양극화가 점점 심해지면 위기가 올 수 있다”고 말했다.

그는 이어 “이에 바탕에비뉴는 시간과 비용을 절약할 수 있는 분석도구 EyeT를 개발해 중소기업, 공공기관 등에서 빅데이터 전문교육 없이도 스스로 생각하고 거부감 없이 기술적 도움을 사용할 수 있도록 적극적인 지원에 나서고 있다”며 “특히, 모빌리티 분야에서 전문성을 높이기 위해서 AI 알고리즘 기술과 모빌리티 공간적 분석 기능을 융합할 수 있도록 기능을 구현하고 있다”고 덧붙였다.

이는 예측과 분류 값을 찾기 위해 가공과 정제 기술이 다양하고 쉽게 적용될 수 있는 도구가 있다면 많은 사용자들이 사용할 수 있게 만들 수 있다. 바탕에비뉴는 많은 기업에게 AI 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 기술적 노하우를 담아서 제공하고 그에 따른 보상을 받으면서 시대에 발맞춰 성장할 수 있도록 생존 전략을 마련해 나갈 계획이다.

조 대표는 “바탕에비뉴는 빅데이터 교육을 통해 모두가 편리해지는 세상을 꿈꾸고, 아래 한글처럼 한국에서 많은 기업과 사용자를 확보해 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 노력하면서 해외 시장까지 확장해 K-SW 힘을 보여줄 생각”이라며 “기술적 측면으로 모든 업무를 자동화할 수 있도록 ChatGPT를 이용해 보고서 자동화, 생성공정 자동화 지원, 시스템 연계 자동화, 분석 업무 자동화 등 생성할 수 있도록 자동화 모듈 개발 투자를 통해 모두가 행복해지는 기업을 만들도록 노력하겠다”고 말했다.


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