세상도, 컴퓨터도 알고보면 '연결망'

우리는 연결망 속에서 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 지하철을 탈 때도 노선도를 보고 최적의 경로를 찾는다. 지하철 노선도는 시각적으로는 단순하지만 충분한 정보를 갖추고 있다. 또 직관적으로 정보를 전달한다. 그러기 위해 노선도는 서로 다른 색깔로 표시된다.

이러한 효과적이면서도 단순한 지하철 노선도는 영국 지하철에서 시작했다. 연결망 도면이 그 나라의 디자인 수준을 보여주기도 한다.

그런데 4차 산업혁명의 핵심인 컴퓨터 내부 회로도 연결망으로 이루어져 있다. 현대의 컴퓨터는 '폰 노이만 구조'인데 이 구조의 컴퓨터는 계산기와 메모리로 구성된다. 프로그램과 데이터는 메모리에 저장한다. 여기서 계산기는 논리회로와 기억회로로 구성되며, 이 계산기는 덧셈 곱셈 등 연산 동작도 하고, 판단 논리 기능을 하기도 한다. 바로 이 논리회로와 메모리가 앤비디아의 GPU(Graphic Process Unit)와 같은 인공지능 핵심부품이 된다.

이 논리회로에는 'AND', 'OR' 'NOT'으로 표현되는 부분 회로가 서로 촘촘히 연결돼 있고, 아울러 메모리 회로와도 연결된다. 이때 프로그램 명령어는 GPU 내부 혹은 외부에 저장될 수 있다. 인공지능 계산에 필요한 GPU는 이렇게 연결망으로 설계된다. 대학 3학년 때 '논리 회로(Digital Logic)'를 수강했는데, 이 과목에서 논리 회로망을 설계하는 연습을 한다. 그리고 나서 결과적으로 아주 간단한 컴퓨터를 설계하는 원리를 배운다.

4차 산업혁명의 핵심인 인공지능 알고리즘인 딥러닝 역시 알고리즘 내에서 신경세포가 망으로 연결돼 있다. 수많은 신경세포가 망으로 연결되며 각 망에 가중치가 필요하게 되는데, 그 가중치가 변수로 정의되고 이는 인공지능의 학습 과정을 통해서 정해진다.

인공지능, 빅데이터의 밑바탕에도 '연결망'  개념 깔려 있어

알파고가 기존 바둑 기보를 통해 바둑을 공부하면서 이 연결망의 변수들을 정해 나간다. 이러한 연결망으로 서로 연결된 신경세포가 여러 층을 이루면서 아래 층, 위 층 등 다음 층과 연결된다. 이 층수가 늘어나면 판단 결과의 정확성이 높아져 점점 층수가 높아진다.

4차 산업혁명이 다가오면서 데이터가 넘쳐난다. 스마트폰이나 자율주행자동차, 스마트 홈, 스마트 고속도로, 스마트 시티에서 무한대의 데이터를 생산해 낸다. 사물인터넷 단말 센서가 또 다시 기하급수적으로 증가하는 데이터를 생산해 낸다. 이 데이터는 디지털화 된 신호, 문서, 사진, 비디오 영상 등 다양한 형태로 만들어진다. 이제는 이렇게 생산된 데이터를 만드는 것 보다 이를 어떻게 활용하냐가 핵심 과제로 등장했다. 개인, 기업, 국가가 이러한 빅데이터의 확보와 효율적인 활용이 생존을 결정한다.

그런데 바로 이 빅데이터 분석에도 연결망 해석이 핵심 분석기법으로 사용된다. 이 빅데이터 연결망에서는 연결점은 ID, IP 주소, SNS 계정, 위치 등이 될 수 있다. 이런 연결점을 연결하는 연결선은 각 연결점들의 공통 요소로 정해질 수 있다.

예를 들어 연결선은 위치, 시간, 행동, 키워드, 데이터 값 등이 표현된다. 행동은 예컨대 인터넷 구매, 예약 정보, 상품, 금융 거래, 신용카드 사용 등이다. 이럴 경우 연결망 그래프의 연결점간의 거리는 행동의 횟수, 빈도, 주파수 등으로 결정해도 된다. 데이터가 누적돼 빅데이터가 되면 커다란 연경망 그래프가 완성된다. 비행기 항공사 잡지에 표현된 항공망처럼, 빅데이터의 정보를 시각적으로 표현할 수 있다.

연결점과 연결선은 특징에 따라 그에 비례하는 크기, 굵기, 색깔이 사용된다. 행동의 횟수나 빈도수가 높은 연결점은 크게 그리고, 연결선은 굵게 표현 가능하다. 또한 이 연결망 그래프의 모양과 패턴은 시간에 따라 변화한다. 이 시간에 따른 패턴의 변화를 인공지능으로 처리하면 미래를 예측 가능하다. 미래의 예측은 주가, 부동산 값, 매출 예측, 재고 예측 등이 될 수 있다. 

세상 원리도 연결망 관점에서 바라봐야 효과적

최근 아파트 가격은 아파트와 학교와의 거리, 지하철 역과의 거리, 쇼핑몰과의 거리가 결정한다. 요즘은 주변 공기의 질, 주면 경관도 중요해졌다. 이러한 주변 환경은 시간에 따라 변화한다. 이러한 환경에 대한 미래 예측이 아파트 가격의 등락에 반영된다.

예컨대 자녀를 경쟁력 있는 학원이 많은 학군 지역의 학교에 보내는 이유는 대부분 좋은 대학에 보내기 위해서다. 그 뜻은 대학가서 친구, 동창, 동문과의 연결망을 확보하라는 건 아닐까. 그래서 그 연결망을 구축하려고 유치원때부터 학원에 보내 괴롭히는 건 아닐까. 우리 사회 전체가 연결망에 의해, 그리고 연결망에 의해 행동하게 되고 있는 것은 아닐까.

연결망의 중요성은 4차 산업혁명에도 바뀌지 않는다. 다만 사람과의 연결망과 거리보단 빅데이터 연결망과의 접근 가능성, 그리고 그 거리가 더 중요해지고 있다.

<김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수>