매스웍스코리아(http://kr.mathworks.com)는 4월 28일 ‘매트랩 엑스포 2016 코리아(MATLAB EXPO 2016 Korea)’를 개최했다. 매스웍스는 엔지니어링에 기반한 데이터 분석 솔루션인 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(SimuLink) 등 주요 솔루션의 업데이트를 선보였으며, 향후 사물인터넷, 빅데이터, 전기/스마트 자동차, 인공지능 분야를 위한 데이터 분석 기술을 적극 지원할 것이라고 밝혔다.

매스웍스의 크리스 헤이허스트 글로벌 컨설팅 총괄이사는 “비즈니스에서는 거래뿐만 아니라 고객, 위치정보, 거래정보, 소셜 등으로 예측 모델을 만들면 고객한테 홍보해야 하는 상품을 예측할 수 있도록 해 준다. 여기에 엔지니어링 데이터를 통합하면 그 이상의 일을 할 수 있다”고 말하면서 “어드밴스드 애널리틱스 예측 모델을 매트랩(MATLAB)으로 만들고, 예측 모델을 비즈니스 시스템에 배포하는 동시에 모델 기반 설계로 데이터 소스 부분에 바로 적용할 수 있다”고 강조했다.

매트랩은 4세대 고급 언어로 컴퓨터화, 시각화, 탄력적인 프로그래밍, 개방형 환경을 통합한 프로그래밍 언어이다. 자동차, 국방, 항공, 통신, 반도체, 생명공학, 금융공학 등 각종 산업계 및 정부, 학계에 이르기까지 50여 만개 이상의 사용자 커뮤니티가 활동하고 있다.

매스웍스의 매트랩과 시뮬링크(SimuLink)는 복잡한 엔지니어링 데이터를 쉽게 활용하고 현장 시스템에 바로 통합할 수 있도록 설계됐다. 수 많은 기계에 임베디드된 센서를 통해 얻은 데이터를 클라우드나 회사 내 데이터베이스에 수집하고, 비즈니스 영역 데이터까지 통합하여 매트랩 솔루션으로 분석할 수 있다.

헤이허스트 이사는 독일 기업인 몬디의 사례를 소개했다. 이 회사는 매트랩에 빌트인되어 있는 클래시파이(Classify) 분류기를 사용해 기계 데이터를 수집한다. 이전에는 매 시간마다 사람들이 돌아다니며 기계가 고장나지 않았는지 혹은 기계가 고장날 것인지를 점검했지만, 지금은 수백 개의 센서와 데이터 종류에 맞는 클래시파이를 선택하여 향후 기계 작동을 예측 및 대비할 수 있게 됐다. 몬디는 인력 비용을 절감하고 좀 더 정확한 데이터를 수집함으로써 생산성을 높일 수 있었다.

그는 또 다른 예로 호주의 빌딩IQ 사례도 들었다. 이 회사는 건물에서 발생하는 운영 데이터에 더해 에너지 비용이나 기상 정보와 같은 외부 데이터도 함께 수집했다. 이 회사의 데이터 수집 포인트는 수백억 개에 이른다. 매트랩으로 이 데이터를 취합하고 머신러닝 시스템에 넣어 예측모델을 만들었고, 결과적으로 에너지 사용을 25% 줄일 수 있었다고 한다.

헤이허스트 이사는 “빅데이터, 컴퓨팅 파워, 머신 러닝이 산업의 모든 부분을 바꿀 것으로 생각한다”면서 “매스웍스는 온라인에 공개된 MOOC(Massive Open Online Courses) 등 교육 분야에 투자해 많은 매트랩 사용자가 자신의 산업에서 데이터 과학자로 성장할 수 있도록 돕고 있다”고 밝혔다.

한편, ‘매트랩 엑스포 2016 코리아’에서는 최신 제품인 R2016a의 주요 업데이트 내용도 소개됐다. R2016a에는 단일의 대화형 환경에서 코드를 작성, 실행 및 수정하여 탐색적 분석의 속도를 높여주는 매트랩 라이브 에디터와 매트랩 앱 구축 프로세스를 간소화하는 환경인 앱 디자이너가 포함되어 있다. 또한, 모든 제품군의 업데이트와 더불어 버그가 수정되었고, 시뮬링크에 여러 새로운 기능이 추가되어 모델 개발 및 시뮬레이션 속도가 향상되었다고 매스웍스 측은 밝혔다.

매스웍스코리아 이종민 대표는 “비즈니스 의사결정을 돕기 위해 복잡하고 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기에 적합한 데이터 분석 솔루션에 대한 관심이 점점 높아지고 있다”며“ 이번 행사를 통해 더욱 많은 데이터 과학자 및 분석 엔지니어들이 매트랩과 시뮬링크의 기능을 제대로 이해하여 고급 알고리즘 기반을 필요로 하는 프로젝트에 적극 활용할 수 있기를 바란다”고 전했다.