나는 어제 밤 네가 한 일을 모두 알고 있다. 그리고 내일 할 일도….

이 세상의 어머니는 위대하다. 말도 못하는 아이가 울 면 어머니는 무엇을 원하는 지 알고 바로 이를 해결해 준다. 물론 모든 어머니가 그런 것은 아니다. 어머니 중 끊임없이 아이를 살펴보고 아이의 표정과 울음소리 , 체온, 맥박 등 모든 정보를 알고 있는 어머니 만이 아이가 울면 무엇을 원하는 지 알 수 있고 무엇을 원할 지 알 수 있다. 

어머니와 아이처럼 , 어떻게 사용자들의 생각과 원하는 것을 알고 이에 맞춰 서비스를 제공할 수 있을까? 구글, 네이버 같은 온라인 서비스 업체들은 사용자들의 검색 히스토리와 웹 페이지 방문 히스토리, 심지어 사용자들의 파일 목록, 듣는 음원과 보는 동영상 파일 등 모든 정보를 수집하고 이에 기반하여 사용자를 분류하고 성향을 분석하여 이를 통해 사용자를 이해한다.  ( 참고로 본 고에서는 이러한 사용자 정보를 수집하는 행동의 선과 악을 다루는 것은 아니니 다른 오해는 없길 바란다. )

이처럼 사용자를 이해하는 것의 중요성은 비단 서비스 업체들만의 문제가 아니라 제조업체 등 모든 업체들에게 있어 생존이 달린 중요한 문제이다. 특히, 최근처럼 모바일 디바이스가 일반 사용자의 손과 발, 눈과 귀, 그리고 판단에 필요한 정보를 제공하는 상황에서 과거의 웹 중심의 정보 수집과 분석과는 다른 차원이 고민이 필요한 상황이다. 

현재 스마트폰에는 사용자의 오감을 대신하는 다양한 센서들이 달려있다. 이러한 센서를 이용하여 보다 사용자 친화적인 기능과 서비스르 개발하고 있다. 최근에 출시된  스마트폰은 사용자가 화면을 계속 보고 있을 경우 센서가 사용자의 눈과 얼굴을 인식해 화면을 보지 않을 때 까지 꺼지지 않도록 해주는 기능 등을 제공하고 있다. 이처럼 최근의 스마트 디바이스들은 다양한 센서를 포함하고 있다. 잠시 , 이들 스마트폰 센서들에 무엇이 있는지 살펴보자.

먼저,  6축 방향감지센서. 높이와 회전, 기울기 등을 감지하는  자이로스코프 센서 (Gyroscope Sensor)를 비롯하여 물체 속도의 변화 , 충격 등을 감지 가속도  센서 (Accelerometer) , 스마트폰을 가로로 들고 있는지, 세로로 들고 있는지 판단할 때 주로 사용되는 중력 센서 (G-sensor) ,  주변 밝기에 따라 디스플레이의 밝기를 자동조절할 때 사용하는  광센서 (Light sensor) ,  스마트폰에 직접적으로 접촉하지 않고 근접하였을 때 감지하는 근접 센서(Proximity Sensor) , 디지털 나침반(Digital Compass), 물체의 색을 검출하는  RGB 센서 ,  이외에도 가장 널리 사용되는 GPS센서 등이 있다. 이러한 센서를 통해 사용자가 원하는 것을 감지해 낼 수 있으며 다양한 서비스를 개발하여 제공할 수 있다. 

이들 중, 가장 널리 스마트 디바이스에 사용되는 GPS를 좀 더 자세히 살펴보자. 사용자 입장에서  GPS 센서를 이용하면 사용자에게 현재의 위치를 확인해 줄 수 있을 뿐만 아니라 ,  원하는 곳까지의 경로를 얻고 길안내를 받을 수 있다. 또한 긴급시 현재 위치를 보안 센터에 보내주는 위치 안전 서비스를 비롯, 휴대 전화의 위치를 검색할 수 있으며 현재의 위치를 제3자에게 보낼 수 있다. 실제로 삼성전자의 챗온 메신저는 대화 도중 자신의 위치를 상대방에게 전달할 수 있으며 이 기능을 이용하여 대화 도중 내 위치를 보내거나 약속 장소를 공유할 수 있다.

또한 MotionX GPS(http://bit.ly/B9T0) , SportsDo(http://sportsdo.net) , iMapMyRun(http://bit.ly/VcPjE) 같은 서비스들은 GPS 센서를 이용하여 스포츠 활동시 거리나 경사 , 속도, 소모칼로리 등을 계산하고 이를 공유하게 해주는 쇼셜 서비스를 제공하고 있다. 

이러한 서비스외에도  목적지에 도착할때까지 편안히 잠을 잘 수 있도록 도와주는 어플리케이션을 비롯하여 tag기반 GPS 게임 , 특정 위치를 지정하면 해당 위치에 도달시 자동으로 핸드폰을 진동으로 변경되는 어플리케이션 등  GPS센서 정보를 이용한 이채로운 서비스들이  다수 존재하고 있다. 

이렇듯 다양한 센서들을 활용해 보다 스마트한 서비스를 개발하기 위해서는 이들 센서들을 통해 사용자들이 생성하는 대용량의 데이타를 체계적으로 수집.가공.분석해야 한다. 특히, 실시간에 수많은 센서들이 생성하는 정보를 처리하는 능력과 기술은 향후 경쟁력있는 제품과 서비스를 개발하는 데 있어 가장 중요하다 할 수 있다. 현재 이러한 분야를 스트리밍 컴퓨팅(Streaming Computing) 또한 CEP(Complex Event Processing)이라 하는데 많은 양의 데이타를 수집,가공하기 위해서 하둡 파일 시스템이나  카산드라 같은 NoSQL 등을 사용하곤 한다. 

현재 국내에서는 마치 하둡 파일 시스템, 맵리듀스, Hive나 카산드라같은 NoSQL 등을 사용하여 많은 양의 데이타를 다루는 것을 빅데이타라고 하고 , 이들 오픈소스를 운영해 본 경험있는 사람을 빅데이타 전문가라고 하는 경향이 있는 것 같은데 필자는 이러한 경향을 무척 위험하다고 생각한다. 비록 RDBMS를 기반으로 했지만 과거부터 다양하고 막대한 양의 관련 정보를 모아 데이타 웨어하우스를 구축하고 OLAP 등의 기능을 이용하여 의사결정에 필요한 정보를 뽑아 왔으며,  직접적으로 보이지는 않으나 데이타간에  다양한 관계를 이용하여 의사결정에 필요한 복합 정보를 도출해 내는 데이타 마이닝도 오래전 부터 사용되어 왔다.  

이처럼 환경 변화에 따라 사용하는 기술은 바뀌고 이를 부르는 용어도 달라지지만 본질은 변하지 않는다. 과거의 대용량 데이타를 다루는 데이타웨어 하우징 기술이나 현재의 빅데이타 기술이나 모두 본질은 보유하고 있는 막대한 양의 데이타를 분석하고 이 과정에서 발생하는 다양한 정보와 지식을 활용하여 기존 비지니스를 강화하고 새로운 비지니스를 창출하는 것이다. 이를 위해서는 바로 사용자를 이해하는 것이 필수적이다. 이러한 기술 지향적인 시각을 떠났을 때 비로서 빅데이타에서 사용자를 이해하는 것이 가능하다고 할 수 있다.

과거 사용자의 한 일과 생각을 웹 브라우져를 통해 얻었다면 지금은 이를 포함하여 스마트 모바일 디바이스의 센서에서 생성되는 막대한 양의 정보들을 통해서 사용자를 이해해야 한다. 이러한 세상이 된 것이다. 센서로 둘러싸인 세상에서 , 사용자가 작동시킨 센서를 통해 사용자가 어제 밤 한 일을 모두 알 수 있고 이를 기반으로 사용자가 내일 할 일이 무엇인지 알 수 있으며 이를 기반으로 보다 똑똑한 서비스를 할 수 있게 된 것이다.

이러한 세상을 준비하기 위해서는 몇가지 준비를 필요로 한다. 

첫째, 스마트 센서 플랫폼을 확보해야 한다. 수 많은 센서를 효율적으로 처리하기 위해서는 저전력에 센서를 작동시키고 이들이 발생시키는 데이타를 효과적으로 해당 서비스 및 어플리케이션에 전달하고 이를 체계적으로 서버 상의 데이타 플랫폼을 통해 수집할 수 있는 디바이스상에 위치하는 센서 플랫폼을 확보해야 한다.  둘째, 실시간 대용량 데이타 처리(Real time Very Large Data Processing) 플랫폼을 구축해야 한다. 디바이스의 센서 플랫폼을 통해 전달되는 대용량의 실시간 센서 데이타를 수집하고 이를 다양한 목적을 위해 재가공하기 위한 인프라를 구축해야 한다.  셋째, 데이타 전문가 집단을 확보해야 한다. 수집된 대용량 데이타로 부터 기존의 비지니스를 강화하고 , 새로운 비지니스를 창출하기 위해서는 어떤 문제를 풀 것인지 문제를 정의할 수 있는 데이타 기획자와 이를 모델화할 수 있는 수학자나 통계학자 그리고 이러한 모델을 시스템화 할 수 있는 개발자들을 모아 데이타를 중심으로 모든 문제를 함께 해결하기 위한 전문가 집단을 준비해야 한다. 

다시 한번 강조하지만 필자는 본고에서 사용자 데이타를 수집하는 것에 대한 도덕적, 법률적 책임을 논하자는 것은 아니다. 단지 , 현재 우리를 둘러싼 세상이 사용자의 오감과 심지어 건강 상태까지도 실시간에 파악할 수  있는 세상으로 변하고 있으며 이러한 세상에는 사용자의 과거와 오늘의 정보를 바탕으로  내일 무엇을 하고자 하는 지 알 수 있기 때문에 이를 통해 보다 편리한 서비스와 하드웨어를 개발.제공할 수 있는 비지니스를 창출한 기회가 있다 라는 사실을 강조하고 싶다. 더불어 과거 사용자 정보에 기반한 자동화된 스마트 서비스를 제공하려다 실패한 수 많은 서비스를 말하고자 하는 것은 더더욱 아니다.