SKAI Worldwide Tech Blog

데이터를 다루는 방법들이 다양해지고 있다. 최근 정보기술의 발달과 더불어 데이터양의 폭발적인 증가 및 데이터 유형의 다양화로 인해, 기존의 관계형 데이터베이스 이외에 목적 지향적인 데이터베이스의 활용이 증가하고 있는 추세이다. 더욱이 국내 기업들 사이에서 확산되고 있는 脫 오라클 현상과 오픈소스 프로그램 활용의 증가로 인해 데이터를 수집, 가공, 적재 및 분석하는 기법들이 다양하게 발전하고 있다. E.F Codd가 1970년 주창한 관계형 데이터베이스 이론은 대용량 데이터를 제한된 컴퓨팅 자원을 활용하여 “효율적으로” 관리하기 위한 방안이었으나, 최근 컴퓨팅 자원의 성능 증가 및 가격 하락으로 인하여 효율적인 관리보다는 “효과적인” 관리가 관심을 끄는 동인이 되고 있다. 목적 지향적인 데이터베이스 기술은..

안녕하세요. 그래프 데이터베이스 연구 개발 전문기업 비트나인입니다! 오늘 열린 2회차 웨비나 역시 많은 여러분의 적극적인 참여로 성황리에 마무리할 수 있었습니다. 웨비나를 통해 실시간으로 소통하며 지식 그래프(Knowledge Graph)에 관해 이야기하고 여러분의 궁금증을 함께 나눌 수 있는 유익한 시간이었습니다. 3회차 웨비나는 6월17일로 계획하고 있으며, ‘그래프 데이터베이스의 FDS (이상거래탐지) 활용’ 이란 주제를 다룰 예정이니 꾸준한 관심 부탁드립니다. (*자세한 일정 공지는 6월초 예정) 리포스팅 이벤트 참여방법: (아래 이미지 참고) 1) 비트나인 블로그 및 티스토리에 업로드 한 웨비나 후기 글 링크 복사 네이버블로그: https://blog.naver.com/bitnine9/22186..

아젠스그래프(AgensGraph) Use case #1. 그래프 데이터베이스 도입을 통한 상품 추천 서비스 추천 엔진을 활용한 다양한 솔루션 제시 4차 산업혁명을 토대로 IT업계가 활발하게 발전하고 있습니다. 데이터의 형태가 점점 다양해지고 고객의 요구사항도 많아지고 있는 가운데, 아직도 많은 기업이 방대한 양의 데이터를 관계형 데이터베이스(relational database)를 활용하여 처리하고 있습니다. 하지만 관계형 데이터베이스 (relational database) 보다 더 효율적으로 데이터를 다룰 수 있는 그래프 데이터베이스(graph database)라면 어떻게 상황이 바뀌게 될까요? 여기, Graph database를 바탕에 두고 있는 비트나인의 AgensGraph를 활용한 Datametre..

그래프 데이터베이스 연구·개발 기업 비트나인(대표 강철순)은 자사의 그래프 기술을 활용한 ‘이상거래탐지시스템(FDS, Fraud Detection System)’이 고도화 단계에 접어들었다고 10일 밝혔다. 이상행위탐지, 이상금융거래탐지, 부정거래탐지 등으로 불리는 이상거래탐지시스템(FDS)은 빅데이터를 수집해 패턴을 만들어 정형화한 후 기존의 데이터와 다른 양상을 띠는 패턴(비정형 패턴)을 잡아내 그 경로를 차단하는 보안 방식이다. 비트나인 측은 기존 시스템을 고도화함에 따라 대포통장 등 금융 범죄에 대한 탐지와 적발도 더욱 용이해졌다고 전했다. 이 시스템의 핵심인 패턴 분석은 그래프 DB를 활용하는 것이 가장 효율적이다. 그래프 DB는 많은 양의 네트워크 데이터를 실시간으로 모니터링해 빠르게 연관 분..

이상거래탐지시스템(FDS)이란? 개요 및 정의 인공지능 기술을 논의하면서 떠오르는 키워드 중 하나는 이상거래탐지시스템, FDS(Fraud Detection System)입니다. FDS의 첫 단어 Fraud의 사전적 의미는 다음과 같습니다. 1) 돈이나 금융 혜택을 얻기 위해 속임수나 거짓말을 하는 행위 2) 불법적이거나 정직하지 못한 수단 또는 방법으로 사람들을 속이는 행위 FDS는 국내에서 이상거래탐지, 이상금융거래탐지, 부정거래탐지와 같이 불리지만 모두 금융 분야에서 적용되는 용어이며, 다양한 종류의 행위가 포함됩니다. (예: 시장 조작, 세금 사기, 자금 세탁, 신분 도용, 일반 거래 사기). 세계적으로 핀테크는 급속도로 발전하고 있으며 전자 금융 거래에서 수집된 다양한 정보를 분석하여 의심되는 거..