GUG 소식
안녕하세요 GUG 정이태입니다.
2026 1분기가 지나간지가 엊그제 같은데 벌써 2분기의 시작인 4월이 끝나가고 있네요. 연초에 세우셨던 계획들은 잘 수행하고 계시는지요. GUG 는 여러분들의 성원 덕분에 꾸준히 번창하고 있습니다.
지금 글을 작성하고 있는 26년 4월 27일 기준으로 857명의 구독자분들이 함께 해주고 계십니다. 늘 감사드립니다. 요새 바쁘다는 핑계로 GUG 신경을 못쓰고 있었는데, 배지훈님께서 유용한 그래프 소식과 함께 열정이 전달됐던게 크게 어필되지 않았을까 싶네요.
#0 그래프, 온톨로지 트렌드
배지훈님 처럼 학계 관점을 언급드리기엔 제가 요새 학계와 멀리 떨어져있어서, 산업계 관점에서 그래프와 온톨로지는 어떤지 그리고 어떻게 바라보고 있는지 간단히 요약만 드려볼까 합니다.
Graph는 여전히 춘추전국시대입니다. 특별한 점이라면, OLAP 진영에서 적극적으로 Graph Query & Parser 를 도입하고 있는데요. Oracle, Duckdb 그리고 Velox 행보가 심상치 않습니다. 이 중, Velox(Meta) 에서 GraphRAG 를 직접 언급하며, TAO, ZippyDB 엔진으로써 적용할 움직임을 보이고 있습니다.
팔란티어발 온톨로지를 통한 데이터 체계화의 힘이 입증됨에 따라, 다른 기업들도 기업 데이터 문화에 '체계'를 잘 쌓는데에 집중을 1여년전부터 하고 정착화 됨에따라, 이젠 'Enterprise grade - graph search'에 관심을 갖는거 같습니다. 그러한 니즈가 반영된게 아래와 같은 '엔진' 개선 이지 않을까 싶구요.
GraphRAG 흥행을 이끈 주역들 중 하나를 손꼽아보라하면, Microsoft GraphRAG라고 할 수 있는데요. 저번 Graph에 이어 이젠 온톨로지 컨셉을 Microsoft - Fabric 이라는 SaaS 에 올리려는 시도를 하고 있습니다.
Palantir 의 gray area인 'Graph + Ontology' 를 타겟으로 삼은게 아닐까 하는 생각입니다. Google 또한 Spanner Graph 에 좀 더 힘을 주는 모습을 보이고 있구요.
microsoft
AWS 도 마찬가지로 Neptune 에 힘을 싣고 있습니다. 저번에 다녀온 CDL2025 에선 고객과 함께 문제를 푸는 사례(network management)를 발표하는 걸 직접 보니, 정말 산업에서 그래프를 활용하고 있다는 걸 체감할 수 있었습니다. 또한 Gremlin, SPARQL, Cypher를 모두 지원하는 Neptune 엔진의 유연성을 바탕으로, 기존의 데이터 자산을 유지하면서도 복잡한 관계형 데이터를 효율적으로 쿼리할 수 있다는 점이 큰 강점으로 다가왔습니다.
Meta, Microsoft, Google 그리고 AWS 는 Graph & Ontology 시류의 일부에 불과합니다. 이외에도 제가 언급하지 못한 다양한 관점의 Graph Engine들이 많이 나오고 있는데요. 이럴때일수록, '어떤' 엔진이 우리의 기업 문제를 해결하는데 적합한지를 판단하는 역량이 중요하다라고 생각되네요.
그 이전엔 시장에 어떤 엔진들이 만들어지고 있고 무슨 철학인지 꾸준히 팔로업하는게 선행되어야 하구요. 그런 정보 전달 매개체로써 GUG 오마카세가 여러분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.
#1 GUG 8th Interview
여러 컨퍼런스들을 다니며 운좋게도 제가 그래프 입문시절 보고 배웠던 그래프 대가분들을 많이 마주하고 있습니다. 이메일로 인터뷰를 요청드리면 늘 거절당하기 일쑤였는데, 대면으로 뵙고 GUG에 대한 진정성을 어필하며 라포를 쌓으니 이렇게 좋은 기회를 얻게 되는거 같습니다.
(아래 글은 링크드인에 세미나를 홍보할때 활용한 글입니다.)
세미나 등록 링크 : https://luma.com/j9rhzlb5
GraphRAG라는 문제 해결 방식의 인지도가 높아지면서, 이제 많은 분들이 “적용 이후 어떤 지점을 개선해야 하는가”에 대해 고민하고 계신 것 같습니다.
최근에는 GraphRAG 솔루션을 제공하는 기업들도 빠르게 늘어나고 있고, 국내에서도 GraphRAG와 Ontology만으로 100억 원대 투자가 이루어지는 사례를 보며, 이것이 단순한 유행이 아니라 시장에서 실제로 필요한 기술이라는 점을 체감하고 있습니다.
이러한 흐름 속에서, 이제는 GraphRAG의 본질이라 할 수 있는 “그래프 변환(Graph Modeling)”을 어떻게 수행할 것인지에 대한 감각을 기르는 것이 중요하다고 생각합니다. 하지만 이 영역은 그동안 컨설턴트, SI, FDE와 같은 특정 직군의 전문 영역으로 여겨져 왔기 때문에, 일반 사용자들이 접근하기 어려웠습니다.
접근하기 어려웠던 대표적인 이유를 생각해보면 시중에 다양한 그래프 데이터베이스가 존재하는 만큼, 각 조직의 데이터 규모와 특성, 그리고 제한된 예산에 맞춰 적절한 기술을 선택하는 것부터 설치, 데이터 이관, 그래프 설계까지 고려해야 할 요소가 많다. 겠네요.
이러한 일반 사용자와 그래프 모델링 간의 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 이번 GUG Interview를 기획하게 되었습니다.
이번 8회차 GUG Interview에서는 Max Latey 와 함께합니다.
Max는 PuppyGraph, TigerGraph, Memgraph 등 다양한 그래프 데이터베이스를 활용해왔으며, 금융, 제조, 공급망 등 다양한 산업에서 25년 이상의 그래프 컨설팅 경험을 보유한 전문가입니다. 또한 Network Analysis 분야의 PhD로서, 그래프 데이터베이스부터 분석까지 폭넓은 역량을 갖춘 분입니다. 제가 알고 있는 그래프 전문가 중에서도 가장 오랜 경험과 깊이를 가진 분 중 한 분입니다.
세션은 4월 28일 오후 8시부터 약 2시간 동안 진행됩니다. 영국과의 시차로 인해 일정 조율이 쉽지 않았지만, Max가 한국과 그래프 분야에 큰 관심을 가지고 있어 기꺼이 시간을 맞춰주었습니다. 평소 접하기 어려운 깊이 있는 콘텐츠인 만큼, 많은 분들이 참여하셔서 유익한 인사이트를 얻어가시길 바랍니다.
세미나 말미에는 제가 SEOCHO 아키텍처 설계를 위해 진행했던 Graph Agentic RAG 관련 실험들을 공유할 예정입니다. 특히 Label과 Property가 LLM에 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 다룰 계획입니다. 그래프 모델링이라는 Foundation Layer부터 Graph Agentic RAG라는 Application Layer까지 이어지는 흐름이, 여러분의 성공적인 GraphRAG 활용 사례를 만드는 데 도움이 되기를 바랍니다.
참여를 통해 얻을 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
1.비정형 데이터를 그래프로 표현하는 방법에 대한 모델링 감각
2.산업군에 따라 달라지는 그래프 모델링 방식과 그에 따른 임팩트
3.RDF와 LPG의 활용 기준, 그리고 LLM이 이를 어떻게 해석하는지에 대한 이해
벌써 국내외 Interview가 8회까지 진행했을만큼, 콘텐츠들이 많아졌는데요. 제 게으름으로 인해 유튜브에 업로드를 안하고 있습니다. 변명의 여지가 없네요. 그래서 이번 인터뷰부터는 바로 Youtube에 업로드하게끔 동시방송을 할까 합니다. 만일, 콘텐츠를 일정 때문에 놓치시는 분이 계시다면 하기 youtube에 방송 후 업로드할 예정이오니 참고하시면 좋을거 같네요.
#2 GUG offline seminar
산업계에 어떻게 그래프로 가치를 전달하는지가 궁금해서 인터뷰를 요청하다보니, 그래프와 온톨로지를 활용해 비즈니스에서 매출을 일으키고 있는 기업들을 만나고 있습니다.
다들 그래프&온톨로지를 통해 문제를 해결한다는 관점은 유사하나, 산업 및 각자만의 moat 들이 다른데요. 이 이야기를 오프라인으로 풀어내는 네트워킹 장을 한 번 마련해볼까 합니다.
아직 장소 시간은 미정이긴하나, 어느정도 스피커들이 정해지면 공지할 예정입니다. GUG 분들중에서도 관심이 있는 분들이 계시다면 편하게 연락주세요. 장소 및 volunteer 문의도 환영입니다.