“하둡과 맵/리듀스에 대해 들어본 적 있나요?”

“데이터가 얼마나 커(big)야 '빅데이터'고 할 수 있을까요?”

“빅데이터와 인공지능은 어떤 관계를 맺고 있을까요?”

올해 8회째인 대생 여름캠프 필라(PYLA)에서 나온 질문이다. 필라는 약대생 70여명의 활발한 참여 속에 지난 22일부터 열리고 있다. 26일 강연에선 박기우 성균관대학교 교수가 ‘비즈니스에서 빅데이터와 인공지능의 영향(The Impact of Big Data & AI on Business)’을 주제로 발표했다.

이날 강연은 단순히 일방향적 강의가 아닌 소통의 장이었다. 박 교수는 학생들에게 다양한 질문을 던지며, 빅데이터와 인공지능은 단순히 4차혁명이라는 틀에 밝힌 단어가 아니라 이미 우리 생활 곳곳에 들어와 있다고 강조했다.

박 교수는 “인스타그램, 페이스북 등과 같은 우리의 일상 속 데이터도 규모가 크기 때문에 예전처럼 중앙처리방식을 취할 수 없게 됐다”며 “이렇게 정형화 시킬 수 없는 방대한 규모의 데이터를 처리하는 기술방식을 하둡, 맵/리듀스라고 한다”고 설명했다.

즉, 빅데이터는 기존의 소프트웨어, 알고리즘, 하드웨어로 처리할 수 없는 데이터를 의미하는데, 최근 이를 처리하기 위한 방식으로 제시된 게 하둡, 맵/리듀스 등이라는 것이다.

그렇다면 얼마나 커야 데이터 앞에 빅(big)을 붙일 수 있는 것일까? 이에 대해 박 교수는 정확한 크기(size)로 정의하기 어렵다면서도, 우리가 분석하고자 하는 데이터의 크기를 최대한 모수(모집단의 특성을 나타내는 수치)에 가깝게 만드는 것이 빅데이터 개념이라고 했다.

박 교수는 “우리는 데이터분석을 샘플링 해 왔다. 약을 테스트할 때도 표본으로 테스트해 왔다. 쉽게 말해, 빅데이터에서 빅(big)은 모수에 가까운 전수조사를 하는 것”이라고 언급했다.

그렇다면 인공지능과 빅데이터는 어떻게 만났을까?

초기엔 빅데이터와 인공지능은 별로 상관이 없었다고 박 교수는 설명했다. 박 교수는 “빅데이터는 여러 알고리즘을 분석해서 우리가 일정한 패턴과 통찰(insight)를 얻는 것이고, 인공지능은 사람의 지능(intelligence)를 모방한 것이다. 이 둘은 엄연히 다른 개념이지만, 인공지능이 빅데이터와 결합하면서 급부상하고 있다”고 말했다.

인공지능이 모수에 가까운 크기의 빅데이터를 학습하면서, 그 성능이 날로 향상되고 있다는 것이다.

박 교수는 약사 직능 변화에도 빅데이터와 인공지능이 큰 역할을 할 것이라고 전망했다. 그는 “앞으로 약사는 단순히 약을 조제하는 것이 아니라 환자의 건강과 약물 복용과 관련된 상담이 강화될 것”이라며 “빅데이터, 인공지능으로 대변되는 새로운 기술을 약학인들이 어떻게 사용하느냐에 따라 제약산업 미래도 달라질 것”이라고 강조했다.