(BRE) 차세대 IT 인프라 툴로 급속 확산
금융권 이어 제조·통신 업계도 속속 고객 대열 합류
업무 규칙이 바뀌면 이를 IT에 적용시키기가 여간 까다로운 것이 아니다.
과거에는 단위 업무별로 프로그래밍 작업을 통해 번거로운 수정 작업을 거쳤지만 보험사의 경우
하루가 다르게 신상품이 터져 나오는 경쟁 시대에서는 뭔가 새로운 대안이 필요하다.
BRE는 이런 점에서 기업들에게 업무 규칙을 신속하게 변경, 관리해주는 해결책이 되고 있다.
비즈니스 룰 엔진(BRE)가 비즈니스 프로세스 관리(BPM)을 수행하는데 있어서 핵심 엔진으로 떠오르고 있다. BRE는 비즈니스 규칙을 기반으로 상품 개발에 필요한 애플리케이션을 신속하게 생성하고, 관리를 용이하게 해주는 개발 툴로 최근 들어 금융 시장을 중심으로 급속히 파급되고 있다.
그동안 보험사의 청약심사를 위한 업무 프로세스와 상품관리의 특정 솔루션으로 적용됐던 BRE는 금융 상품의 다양화와 파생 상품의 증가, 실시간으로 고객 서비스의 수요 증가로 인해 적용 범위가 확대되고 있다. BRE는 업무 규칙을 기반으로 상품 출시를 위한 애플리케이션을 신속하게 생성해 준다는 측면에서 단위 솔루션으로도 의미가 있지만 최근 들어 BPM이 금융권 차세대 프로젝트를 위한 주요 솔루션으로 떠오르면서 핵심 엔진으로 부상하고 있다.
BRE 관점에서 보자면 현재 국내 BPM 수준은 비즈니스 프로세스를 정의하고 업무의 연관성을 파악해 자동화시켜준다는 점에 제한되어 있지만 BRE는 한발 더 나아가 단순 규칙외에 비즈니스를 판단할 수 있는 기반, 즉 알고리즘을 제공한다는 점에서 구체적인 실행관점에 집중된 솔루션이다. 따라서 사용자들은 새로운 보험 및 은행상품을 출시할 때 BRE를 통해 이를 IT 자원에 효율적으로 반영할 수 있으며 신속한 상품 출시가 가능하게 된다. 방카슈랑스 업무의 추가와 상품간의 연계 판매, 파생 상품과 같은 새로운 서비스는 경쟁사보다 신속하게 서비스를 출시할 수 있느냐에 따라 수익과 직결되는 부분이다. 이것은 시장 선점효과 측면에서 매우 중요한 요소로 원활한 신상품 출시의 저변에 바로 BRE가 존재하고 있다.
상품 복합화 추세, ‘BRE’로 해결
상품의 다변화는 세계적인 금융 비즈니스의 추세다. 초보험, 변액보험, 슈퍼보험 등 복합 상품이 갈수록 급증하는 추세며 고객이 입맛에 맞게 옵션으로 상품을 선택하는 맞춤 상품까지 등장하는 추세여서 이런 서비스가 원활하게 이뤄지기 위해서는 IT 서비스가 필연적으로 뒷받침 돼야 한다.
국내의 경우 지난 4월 1일자로 보험사 신상품에 대한 요율이 모두 바뀌었다. 고령화 추세에 맞춰 12%로 요율이 오른 것이다. 따라서 새로운 기준에 맞춰 상품을 개발하기 위해서는 변경된 내용을 신속하게 내부 시스템에 적용해야하는 부담이 따르게 된다. 은행의 경우도 방카슈랑스 업무 적용 확대와 모기지론의 등장으로 비즈니스 관점의 새로운 업무 규칙 틀을 적용하게 될 것으로 전망된다.
김길곤 신원정보시스템 BRE 사업본부장은 “과거에 금융기관에서 상품을 출시하게 되면 전산 담당자들이 프로그래밍을 하고 새롭게 입력하는데 보통 많게는 3달 이상의 시간이 소요됐다”며 “BRE를 도입하게 되면 룰 엔진에서 제공하는 화면에서 상품에 맞는 탬플릿을 통해 개발 상품을 정의하고 실시간 업무에 반영함에 따라 개발 기간을 단축할 수 있게 된다”고 말했다.
박규호 코리아엑스퍼트 사장은 “과거의 프로그래밍 개발은 비즈니스 룰이 정형화되지 않고 복잡한 경우 변경, 수정이
어려워 신속한 상품 출시가 어려웠다”며 “변경이 심한 비즈니스 로직을 룰 베이스 관리(RBMS)를 통해 신속하게 관리할 수 있다”고 지적했다.
김현 KSTEC 선임컨설턴트는 “상품의 다변화는 결국 신속한 상품 출시가 이뤄져야한다는 과제를 남기게 된다”며
“서비스 기반 아키텍처(SOA)와 컴포넌트 기반 개발(CBD) 방법론을 통해 신속하게 업무 규칙을 적용할 수 있는 관리가 중요하다”고 지적했다.
이영희 CA 이사는 “BRE의 핵심은 비즈니스 룰을 별도의 형태로 분리해 정의하고, 애플리케이션의 제어 플로우에서 떼어내 이를 추론 엔진(inference Engine)이 담당하는 방법”이라며 “설계과정에서 많은 부분을 차지하는 개발 과정을 생략하고, 설계 변경에 따른 노력을 줄이게 됨에 따라 효율적인 상품 관리가 가능하게 된다”고 말했다.
BRE + BPM 통합 추세
BRE는 지난해 전반적인 경기 침체로 50억원 규모의 시장을 형성한 것으로 보인다. 건강보험심사평가원을 비롯해 한국주택금융공사, SK텔레콤, 삼성전자, 한국방송공사 등 통신 및 전자, 공공기관에서 BRE 솔루션을 채택했으며 현대해상화재보험과 대한생명, 교보생명, 제일화재, 흥국생명, 국민은행, 현대 캐피탈, 외환은행 등도 방카슈랑스 업무와 여신종합관리, 장기보험 상품기반시스템을 위해 BRE 솔루션을 적극 도입했다.
올해는 기존 보험사외에 차세대 프로젝트가 안정화되는 시점에서 국내 주요 금융사와 제조, 유통 업체로 솔루션 공급이 확대되어 최소 100억원 이상 시장 규모를 형성할 것으로 전망된다. 현재 국내에서는 페어 아이작사의 블레이드 어드바이저를 공급하고 있는 코리아엑스퍼트와 ILOG사의 J룰즈를 중심으로 제조 분야에 기반을 확보한 KSTEC, 국내 토종 업체인 신원정보시스템, 에이온 솔루션을 중심으로 BPM과 BRE가 통합된 솔루션을 국내에 선보인 바 있는 한국CA가 시장에서 각축전을 벌이고 있다.
활용적인 측면에서 BRE는 다양한 기술적 진보와 협업이라는 시장 가능성을 남겨주고 있다. BRE는 BPM의 업무 규칙 실행을 위한 핵심엔진으로 부각됨에 따라 ▲BPM과의 합종 연횡 ▲임베디드 기술로의 채택 ▲ 금융 상품외에 사기방지, 변경관리 업무, CRM으로 활용 범위가 확대될 전망이다. BPM과의 합종연횡의 경우, 업계에서는 엇비슷한 형태의 단위 솔루션들이 시장에 산재되어 있지만 업무 속성상 종국에 가서는 BPM과 BRE 그리고 BAM(비즈니스 액티비티 모니터링), EAI(엔터프라이즈 애플리케이션 통합)가 통합되는 형태로 전개될 것으로 예측하고 있다.
KSTEC은 글로벌 파트너사로 BPM 업체인 파일넷과 EAI 업체인 BEA 시스템즈, IBM, MS와 전략적 파트너 관계를 맺고 있다. BPM 업체인 핸디소프트의 경우는 BRE 업체인 미국 커티넷사와 협력 관계를 체결한 상태며 신원정보시스템과 협업관계를 맺고 있다. CA는 BPM과 BRE가 통합된 AION 솔루션을 국내에 출시한 경우다. 업무 속성상 향후에는 BPM과 BRE가 통합 솔루션으로 제공될 것이라는 것이 업계의 견해지만 통합 형태가 단순한 M&A 형태로 이뤄지지는 않을 전망이다.
BRE 업계 관계자는 “BPM 업체들의 경우, 핵심 엔진으로 BRE 솔루션을 선호하고 있지만 BRE 업체들이 그동안 기술 개발로 인해 덩치가 커진 만큼 쉽게 인수합병이 이뤄지진 않을 것이다. 시장도 현재 50억원대 규모로 초기 시장인 만큼 춘추전국시대라고 표현할 만큼 혼재되어 있어 솔루션에 대한 이해도가 통일되는 시점에서 이뤄질 가능성은 있다”며 “현실적인 방법은 서로 이 빠진 형태의 솔루션 로드맵을 맞춰가기 위해 업체간의 다양한 합종연횡이 시장에서 펼쳐질 것으로 전망 된다”고 말했다.
새로운 시장 가능성 ‘임베디드’
임베디드 기술로의 확대 적용은 BRE의 속성이 비즈니스 규칙을 기반으로 하고 있기 때문에 IT 솔루션 영역에 비즈니스 규칙을 적용하면 효율적으로 업무를 관리할 수 있다는 점에서 앞으로 주목해 볼만한 적용 방식이다.
김길곤 신원정보시스템 상무는 “룰 환경에서 다양한 애플리케이션을 활용하게 되면 업무 흐름에 따라 기업 애플리케이션을 보다 능동적으로 활용할 수 있다”고 말했다. 신원정보시스템은 SI와 같은 대형 프로젝트 프레임웍에 임베디드 형태로 BRE 솔루션이 탑재될 수 있다는 가능성을 보고 현재 새로운 업무 시스템을 개발하는 기업에 제품을 적극 활용해 나갈 방침이다.
사기방지와 CRM 적용도 BRE 솔루션의 시장 전망을 밝게 해주고 있다. 이영희 한국CA 마케팅 이사는 “보통 보험사기 적발시 데이터마이닝 기법을 이용해 패턴분석으로 사기 가능성에 대한 데이터 분석을 추진했다”며 “기존 데이터 마이닝 기법은 적용 애플리케이션이 늘어날수록 분석에 한계가 발생할 수 있다”며 “BRE의 추론 엔진을 알고리즘화 하는 분석서버를 통해 활용하게 되면 효율적인 분석이 가능해 진다”고 지적했다.
CA의 BRE 솔루션 클래버패스 에이온 BRE는 비즈니스 룰이 애플리케이션 안에 상존해 있기 때문에 룰 데이터를 뽑아 별도의 리파지토리에 저장해 비즈니스 룰만 변경하게 되면 자동적으로 애플리케이션에 적용되어 실행되는 개념으로 비즈니스 변경을 신속하게 처리할 수 있다.
CRM 경우는 기업들의 개인화 마케팅을 추진할 때 비즈니스 룰을 기반으로 하게 되면 보다 효율적인 관리가 가능해진다. 웹 기반의 개인화 마케팅은 고객들의 행동 데이터에 대한 규칙을 파악해 이를 마케팅으로 신속하게 적용시켜 준다는 점에 보다 탄력적인 고객 대응이 가능해진다. 최근 신원정보시스템은 윌비솔루션과 협력을 통해 CRM 시장 진출에 적극 나서고 있다.
(BRE/ 시장동향) CA·KSTEC·신원 코리아엑스퍼트 4파전 접전 치열
올해 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 기대되는 BRE 시장 선점을 위해 업체간의 시장 경쟁도 본격화될 전망된다.
코리아엑스퍼트는 BRE 솔루션 구현에 있어서 RBMS 방식의 방법론을 적용하고 있다. RBMS는 룰베이스(비즈니스룰 저장소)와 룰엔진을 중심축으로 구성되어 있다. 개별 비즈니스 룰이 연관 관계와 상관없이 룰 베이스에 저장됨에 따라 개발자들은 새로운 애플리케이션 개발을 위한 어려움을 덜 수 있게 된다. 룰의 변경시 룰 베이스에 손쉽게 수정이 가능하며 룰 엔진은 룰 베이스에 별도로 저장된 비즈니스 룰을 검색하고 처리하게 됨에 따라 복잡한 비즈니스 룰에 대한 자동처리가 가능해진다.
코리아엑스퍼트는 올해 주력 사업 분야로 상품시스템과 BPM 시장을 겨냥하고 있다. 이는 모두 각 산업별 차세대 정보시스템 구축 프로젝트를 구성하는데 있어서 중요한 부분들로 기업의 업무 처리 속도와 정확도를 높이기 위해 BRE 솔루션이 필요하다는 데 초점을 두고 있다.
상품 시스템의 적용 확대를 위해 채널사 확보와 다양한 지원책을 준비 중이며 기업 업무에 경험이 많은 컨설턴트를 올해 집중 육성해 나갈 방침이다. BPM 영역에 있어서도 BPM 프로젝트를 검토하고 있는 기업들이 업무 처리 프로세스의 병목현상을 유발하는 의사결정의 지연을 최소화하기 위한 기술로 BRE 활용도가 높다는 점을 들어 장점을 최대화 해 나갈 계획이다.
코리아엑스퍼트는 또 BRE 실행 능력을 높이기 위해 룰 테크 센터를 운영할 계획이다. 고객들이 직접 룰 관련 프로젝트를 진행하고, 구축된 룰 기반 애플리케이션을 유지하는데 부족함이 없도록 자사의 기술 노하우와 프로젝트 수행 경험을 체계적으로 교육시켜 나갈 계획이다.
신원정보시스템은 국내 토종 BRE 솔루션 업체로 자체 개발한 이노룰스(inno RULES)를 중심으로 룰 기반 응용 솔루션 시장을 만들어 나갈 계획이다. 이노룰스는 마이크로소프트 엑셀과 유사한 화면으로 구성되어 업무 전문가도 쉽게 사용이 가능하며 비즈니스룰 작성과 함께 테스트와 디버깅 및 시뮬레이션이 가능하다는 장점을 갖고 있다.
신원정보시스템은 대교, 대한생명, 외환은행, 대구은행, 방송광고공사, 제이유네트워크, 건강보험심사평가원등을 레퍼런스로 확보하고 있으며 CRM, ERP 솔루션에도 핵심 엔진으로 탑재되고 있다. 신원정보시스템은 대형 SI 프로젝트에 자사의 솔루션이 임베디드 형태로 활용될 수 있는 가능성을 파악하고 있다.
대형 SI 임베디드 형태 공급
심현섭 신원정보시스템 이사는 “룰 기반 화면 관리툴을 삼성전자에 공급한 만큼 응용 솔루션으로 가치가 확대될 수 있을 것”이라며 “최근에는 임베디드 형태의 솔루션도 적극 검토하고 있다”고 말했다.
현재 모든 IT 기반 환경이 규칙과 업무 프로세스 중심으로 바뀌어 가고 있기 때문에 BRE 솔루션이 기반 인프라로 자리잡을 것으로 기대하고 있다. 신원정보시스템은 올해 금융권외에 제조, 통신 영역으로 시장이 확대될 것으로 보고 윌비솔루션과 소프트파크외에 새로운 협력사 확보도 검토하고 있다.
한국CA는 지난해 9월 금융권을 대상으로 한 ‘CA, BRE+BPM 통합 컨퍼런스’의 개최에 힘입어 제2금융권에 BRE 프로젝트를 진행 중이다. D사의 경우 1차 프로젝트의 구축에 이어 신규 추가 프로젝트를 진행하고 있다(올해 상반기 구축 완료 예정). 지난해 BRE부문 한국CA 매출은 전년 대비 17%의 성장률을 기록했으며 지난해에는 BRE 부문 ‘리더 쿼드런트’로 선정되기도 했다.
한국CA는 지난해 10월, BRE와 BPM이 통합된 ‘클래버패스 에이온 BRE’ 솔루션 소개 이후 BRE를 기반으로 한 통합된 제품 특성을 강조하면서 금융권을 시작으로 통신, 제조업 분야로 제품 공급에 나설 계획이다. 금융권의 경우 인더스트리의 특성상 수시로 변하는 업무 규칙과 프로세스의 변경에 대해 BRE가 업무 프로세스와 통합된 툴을 제공하고, BPM은 이렇게 생성된 룰을 관리할 수 있다는 장점을 들어 통합 패키지를 시장에서 드라이브하고 있다.
CBD 기반 방법론 채택
에이온은 통신의 경우, 망 분산화를 비롯해 고객관리, 상품개발 등의 업무에 적용이 가능하다. 이외에도 사기방지, 돈세탁방지 등 금융 내·외부 사고에 적극 대응이 가능하다. 한국CA는 BRE+BPM+BAM의 통합된 솔루션을 기본으로 BPM 시장 공략도 추진할 계획이다. 2004년에 출시된 클래버패스 에이온 버전 9.5는 올해 2월에 클래버패스 에이온 버전10으로 버전 업과 동시에 통합 BPM 솔루션을 제공하고 있다.
KSTEC은 아이로그사의 J룰 솔루션을 중심으로 제조 통신 분야에 다양한 레퍼런스 사이트를 확보하고 있다. 삼성전자LCD 사업부에 이어 KT, 하나로통신, SK텔레콤에 BRE 제품을 공급한 KSTEC은 올해 대한생명에 J룰을 독점 공급하면서 금융권 시장에 첫 교두보망을 확보했다. 김현 KSTEC 선임 컨설턴트는 “이번에 대한생명에 레퍼런스를 확보하면서 금융권에 첫 발을 내딛었다는 의미도 있지만 중요한 점은 표준 BRMS 솔루션으로 J룰이 선정됐다는 것”이라며 “대한생명은 기존의 룰엔진을 걷어내고 컴포넌트 기반 아키텍처로 비즈니스 아키텍처를 새롭게 구성하게 됐다”고 설명했다.
KSTEC의 BRE 컨설팅 방법론은 메인프레임과 연동이 가능한 인터페이스를 제공하면서 서비스 기반 아키텍처(SOA)로
BRE 솔루션을 구성했다는 점이다. 기존 아키텍처를 흡수하고 외부 인터페이스와의 원활한 연동을 통해 보다 빠르고 유연한 시스템 환경을 구현했다.
KSTEC의 BRE 솔루션은 기존의 RBMS와 룰DB의 BRE 방법론을 모두 포괄해 CBD 기반으로 표현했다는 점에서 재사용이 가능한 관리 방법론을 채택하고, 룰 데이터를 메모리에 상주시키기 때문에 처리속도가 빠르다는 장점이 있다. 룰 데이터는 레파지토리 구조로 되어 있어 업무 작성 단계에서도 사용이 가능하다.
KSTEC의 J룰은 전 세계적으로 채택하고 있는 자바 표준인 JSR94를 수용하고 있으며 BEA시스템즈도 아이로그사와 협력을 통해 이 표준을 따르고 있다. J룰은 CBD 기반의 방법론을 통해 업무에 대한 권한관리와 버전관리, 시스템간의 연동 및 이행, 룰 프로세스에 대한 정립이 가능하다는 것이 KSTEC의 주장이다.
KSTEC은 지난해 구축한 제조시장에서의 입지를 기반으로 올해는 금융권과 공공시장을 겨냥해 J룰 솔루션에 대한 활용도를 극대화해 나갈 계획이다.
(BRE/ 전문가 기고) 허종원 코리아엑스퍼트 부사장
“BRE 도입 이렇게 하자” - 유지보수 잦은 업무 BRE 도입이 적격
BRE(Business Rule Engine)는 비즈니스 룰을 사용하기 위해 필요한 엔진이다. 따라서 BRE 도입을 위해서는 비즈니스 룰의 적용이 타당한가를 먼저 살펴봐야 한다. 그러나 이러한 타당성을 계량화하여 판단하는 것은 매우 어려운 문제다.
비즈니스 룰에 대한 각종 서적과 비즈니스 룰의 모체가 되는 인공지능의 전문가 시스템(Expert System)에 대한 서적을 뒤져봐도 이런 분야의 업무에 적합하다는 모호한 예시들만 나열되어 있을 뿐이다. 이를 보다 명확히 하기 위해서는 비즈니스 룰과 BRE에 대한 이해가 선행돼야 한다. 그러나 제한된 지면에서 비즈니스 룰과 BRE에 대해 자세히 설명을 하는 것은 어려운 일이다. 따라서 여기서는 간략하게 비즈니스 룰과 BRE의 특징을 살펴보고, 이를 기반으로 BRE 적용의 타당성 검토 방법에 대해 개략적으로 설명하고자 한다.
비즈니스 룰의 정의
비즈니스 룰을 우리말로 번역하면 업무규칙으로 번역될 것이다. 즉, 업무를 수행함에 있어서 필요한 규칙을 의미한다. 업무수행을 위한 규칙은 전문적 지식을 요구하는 업무에서, 우리의 일상을 지배하는 다양한 규칙들을 모두 포함한다. 따라서 비즈니스 룰은 IT 용어라기보다는 인류가 생활을 하면서 사용해온 친숙한 용어라고 할 수 있다. 그러나 업무규칙이 최근 자주 거론되는 것은 이것이 IT적으로 중요한 역할을 수행하며 점차 시장에서 확산되고 있기 때문이다. 이는 가트너 그룹이 제시한 애플리케이션의 진화단계<그림 1>에서 그 이유를 찾아볼 수 있다.
<그림 1>에서 보는 바와 같이 룰은 데이터 분리 이후에 분리되는 또 다른 계층으로 이해되고 있다. 그렇다면 룰이 의미하는 것이 무엇일까? 최근 룰을 도입하는 과정에서 룰 데이터, 혹은 룰 DB라는 용어들이 종종 사용되고 있다. 그러나 <그림 1>에서 룰은 데이터와 별개의 계층으로 구분되고 있다. 즉 데이터와 룰은 다르다는 것을 의미하는 것이며, 룰 데이터나 룰 DB는 용어의 혼선으로 볼 수 있다. 여기에 룰에 대한 이해가 BRE 도입에 선행돼야 하는 이유가 있다.
예를 들어 “미성년자에게는 주류를 판매하지 않는다”라는 룰을 생각해보자. 이것을 고전적 룰의 형식인 으로 표현하면 라고 표현할 수 있다. 만약 미성년자를 나이 20세 미만으로 표현하며 와 같이 표현될 수 있을 것이다. 일반적으로 룰 데이터나 룰 DB로 명명되는 BRE에서는 ‘20’이라는 기준값을 룰로 인식하고, 이를 데이터베이스에 저장한다. 그러나 룰은 ‘나이’, ‘20’, ‘주류판매금지’라는 요소들을 모두 지니고 있다. 특히 ‘주류판매금지’는 데이터가 아닌 실행(Action)을 의미한다. 따라서 룰은 데이터를 이용해 임의의 업무를 규정하고 제어 및 실행 할 수 있는 단위, 혹은 컴포넌트(Component)이다.
비정형 업무 처리 ‘특효약’
실행(Action)을 포함한다는 측면에서 룰은 프로그램의 역할을 수행할 수도 있으며 데이터를 의미하는 것이 아니라 실질적으로 업무를 어떻게 수행할 것인가를 알려주는 비즈니스 로직(Business Logic)을 의미한다. 또한 이런 규칙의 가장 큰 특징은 자주 변경된다는 점이다. 예를 들어 법령이 바뀌어 20세가 19세로 바뀔 수도 있을 것이다. 이런 변경은 특히 기업에서 필요로 하는 업무규정과 규칙에서는 아주 빈번하게 발생된다.
BRE는 이름 그대로 비즈니스 룰을 사용하는데 필요한 엔진(Engine)이다. 즉 BRE는 룰이 저장된 룰 베이스(Rule Base)에서 필요한 룰을 찾아내고 룰의 실행문에 정의된 내용을 실행(Action)하며 이런 과정은 자동으로 실행된다. 따라서 사용자는 룰 베이스에 룰을 등록하면 BRE이가 자동으로 각 경우에 따라 필요한 룰을 자동으로 찾아주며 실행시키는 것이다. 여기에서 두 가지 주의할 사항이 있다. 하나는 “찾는다”는 것과, 또 다른 하나는 “실행시킨다”라는 것이다.
일반적으로 데이터베이스에서는 데이터를 찾기 위해 검색(Retrieval/Search) 알고리즘을 사용한다. 그러나 BRE는 조건문에 정의된 논리식이 참(True)가 되는 룰을 찾기 위해 매칭(Matching) 알고리즘을 사용한다. 우리말로는 같은 “찾는다”라는 용어를 사용하고 있지만 영어로 보면 뚜렷이 다른 용어이다.
또한 실행 시키는 것은 단순하게 하나의 룰을 찾아 실행시키는 것으로 제한되지는 않는다. 예를 들어 앞서 언급했던 미성년자에게 주류를 판매하지 않는 규칙에 또 다른 룰이 있다고 가정하자. 예를 들어 “알코올 도수가 1%이상은 주류로 분류된다”라는 규칙이 있다면 가게에서 음료를 팔면서 알코올 도수를 확인하고 나서 미성년자인지를 확인할 수도 있고, 반대로 미성년자인지를 확인한 후에 알코올 도수를 확인할 수도 있다.
즉 경우에 따라서는 순서가 중요하지 않다는 것이다. 이는 우리가 업무를 수행하거나 일상생활을 함에 있어서 자주 경험하게 되는 일이다. BRE는 이와 비슷하게 일반적인 알고리즘과 같은 고정된 순서를 반드시 따르지 않아도 되는 업무, 즉 비 정형화된 업무를 자동으로 처리하는 기능을 갖추고 있다.
또 하나의 룰에 의해 처리된 결과가 다른 룰의 조건문에 영향을 주어 또 다른 실행을 가져올 수도 있다. 즉 룰 간의 상호작용에 의한 처리가 가능하다. 만약 5번 룰을 처리한 결과에 따라 3번 룰이 실행될 수도 있다. 이런 측면에서 BRE는 비 정형화된 업무를 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 보유하고 있다.
위에서 거론한 비즈니스 룰의 특징과 BRE의 특징을 간략하게 정리하면, 크게 3가지 사항으로 요약할 수 있다. (1)비즈니스 룰은 실행문을 포함한 비즈니스 로직을 의미한다. (2)비즈니스 룰은 변경이 자주 발생한다. (3)BRE는 비정형 업무처리가 가능하다. 이 3가지 사항은 BRE 도입여부를 판단하는데 있어서 기본이 된다.
BRE 도입이 필요한 업무환경
첫째, 비즈니스 룰은 실행문을 포함한 비즈니스 로직을 의미한다. 따라서 데이터화가 가능한 내용은 BRE에 적용하기보다는 단순 데이터로써 처리해야 한다는 점이다. 비즈니스 룰은 그 자체가 실행까지를 포함하기 때문에 데이터를 읽어서 처리할 수 있는 능력도 보유하고 있다. 만약 룰로 보고 있는 대상이 데이터화가 가능한 것이라면, 이것은 룰 베이스에 저장되기보다는 데이터베이스에 저장돼야 할 것이다. BRE를 도입하는 경우에도 이런 원칙은 지켜져야 한다. 즉 로직은 룰 베이스에 저장하지만 데이터는 데이터베이스에 저장해야 한다는 것이다.
둘째, 비즈니스 룰은 변경이 자주 발생한다. BRE는 프로그램으로부터 비즈니스 로직을 분리해 사용할 수 있도록 하는 기술이다. 이는 로직이 변경되는 경우에도 프로그램의 수정이 불필요하도록 함으로써 유지보수를 간단하고 신속하게 수행할 수 있도록 해준다. 따라서 업무의 수시변경 여부가 중요한 기준이 된다. 만약 비즈니스 로직의 유지보수가 거의 발생하지 않는 업무라면 그냥 프로그램으로 개발하는 것이 낫다. 그러나 유지보수가 빈번히 발생하는 업무라면 BRE의 도입을 검토하는 것이 좋다.
셋째, BRE는 비정형 업무처리가 가능하다. 만약 룰의 적용순서가 경우에 따라서 서로 달라질 수도 있고 혹은 룰의 적용순서가 중요하지 않은 업무의 경우에 BRE 도입을 적극적으로 검토해야 한다. 이런 BRE 비정형 업무처리 능력은 개발 측면에서 유용하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 이 복잡하게 얽혀있는 프로그램이라면 BRE를 적극적으로 검토할 수 있다.
대개 프로그래머들이 가장 머리 아파하는 부분이 경우의 수를 따져서 If문들을 나열하는 것이다. 그러나 BRE를 적용한다면 프로그래머들은 If문들을 비즈니스 룰로 등록함으로써 복잡한 로직의 개발과 구현 업무에서 벗어날 수 있다. 따라서 보다 효율적인 개발 생산성을 확보할 수 있다.
(BRE/ 인터뷰) 데이브 헤커로스, 도날드 웨이즈 CA 컨설턴트
BRE, 보험사기 방지에 적합
데이터 마이닝보다 광범위한 패턴분석 제시
비즈니스 룰 엔진(BRE) 솔루션은 지금까지 업무 변경이 잦은 보험 신상품과, 파생 상품 같은 금융 업종에 주로 활용되어 왔다. 최근 BRE가 비즈니스 업무의 실행 솔루션으로 보편화됨에 따라 활용 범위도 다양해지고 있다.
최근 국내 보험사의 사기 방지 시스템 구축을 위해 국내 방문한 CA의 수석 컨설턴트 데이브 헤커로스씨는 “BRE 솔루션은 현재 북미 지역을 중심으로 보험 사기방지 솔루션으로 적극 활용되고 있다”고 지적했다. 그는 또 “CA의 BRE 솔루션 에이온에 존재해 있는 추론엔진을 통해 보험 사고 징후를 파악하고, 이를 미연에 방지할 수 있다”며 “추론엔진 알고리즘은 평소와는 다른 패턴을 분석하고 실시간 상시 감시가 가능한 솔루션”이라고 말했다.
보험사의 경우 악의적으로 보험을 청구하는 경우가 비일 비재하며 은행도 현금자동인출 사고로 인한 피해가 큰 것이 최근의 현실이다. 예를 들어 보통 삼성동에서 현금 인출이 잦은 고객이 부산에서 현금을 인출하는 패턴이 분석되면 평소와 다른 징후를 파악하게 된다. 면밀한 검사를 통해 지급 정지가 이뤄져 확대될 수 있는 금융 사고를 막을 수 있게 된다.
추론엔진 통해 정확한 예측분석
내부 사기의 경우도 업무 프로세스 상에서 업무 권한이 없는 직원이 권한밖의 업무를 시도하게 될 때 이상 징후를 파악하게 되며 바로 관리자에게 효율적인 대응을 가능하게 해준다. 데이브 헤커로스씨와 함께 국내 방문한 도날드 웨이즈 CA 수석 컨설턴트는 “미국의 경우는 개인 수표를 사용해 물품을 거래하는 경우가 많다”며 “자신의 구좌를 은행 직원과 주위 사람이 전화를 통해 주민등록번호를 넘겨받아 예금을 인출해가는 사례가 종종 발생하고 있다”고 지적했다.
CA의 에이온은 기존에 사기방지에 사용됐던 데이터마이닝 기법보다 광범위한 예측 분석정보를 제공해 준다. 데이터 마이닝의 경우는 과거의 데이터 분석을 통해 의미있는 패턴을 수치화하고 이상 징후를 감지해 주긴 하지만 처리 규모에 한계가 있어 주로 단위 업무에 적용되고 있다. 추론엔진을 통해 예측 분석을 실시하는 BRE 접근 방식은 비즈니스 프로세스 상에서 비즈니스 룰을 사용해 사람이 생각할 수 있는 모든 지식과 가정, 노하우를 담아 추론 엔진을 통해 결과 값을 얻게 해준다.
다양한 예측 분석을 통해 뽑아낸 내용은 일단 거시적인 측면에서 패턴을 도출한 이후 서서히 좁혀 들어가는 형태를 취하고 있어 분석 범위가 다양하고 광범위하다는 이점이 있다. 데이브 헤커로스씨는 “BRE와 함께 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 기능이 통합된 에이온은 비즈니스 프로세스에 대한 중요성이 확대되면서 보다 다양한 기능들을 고객들에게 제공해준다”고 지적했다.
BPM+BRE 통합 가속화
최근 BPM은 BRE와 통합된 형태로 제공될 가능성이 크다. 고객 입장에서는 비즈니스 프로세스에 대한 전체 통합 솔루션을 원하는 경우가 많아 CA는 처음부터 통합 솔루션을 고객사에게 제시하고 있다. 앞으로는 BPM과 BRE, 그리고 비즈니스 액티비티 모니터링(BAM)이 하나의 비즈니스 프로세스 상에서 통합된 형태의 솔루션으로 자리잡게 될 것이라는 것이 데이브 헤커로스씨의 지적이다.
도날드 웨이즈 CA 수석 컨설턴트는 BRE 활용성에 대해 “제조, 소매, 항만, 제조, 사회복지기금 등 전 분야에 걸쳐 범위가 확대되고 있다”며 “급여의 경우, 연금과 같은 사회복지기금의 발달로 근무 수당에 대한 산출이 갈수록 복잡해 질 수밖에 없어 룰 엔진을 통한 정확한 급여 산출과 패턴 분석을 통해 허위작성에 대한 부분도 사전에 방지할 수 있다”고 지적했다.
(BRE/ 전문가 기고) 구교연, 김현 KSTEC 컨설턴트
BRMS 시스템의 현황과 앞으로의 과제
2005년을 시작하면서 IT 업계의 가장 큰 이슈는 기존 시스템들의 통합과 차세대 시스템으로의 도약이다. 특히 신문 지상이나 인터넷 그리고 각종 IT 메스컴을 통해 가장 많은 스포트라이트를 받은 것은 BPM(Business Process Management)일 것이다.
BPM은 전통적으로 워크플로우(Workflow) 혹은 EAI(Enterprise Architecture Integration)로부터 발전되어 왔으며, 각 기업의 BI(Business Innovation)의 필수요소로 자리매김해 나가고 있다. BPM 솔루션 혹은 BPM 기술을 살펴보면, 한가지 흥미로운 새로운 기술에 대해 우리는 주목해 볼 필요가 있다. 그것은 최근 시장에서 새롭게 이슈가 되고 있는 BRE(Business Rule Engine)라는 기술이다.
가트너 그룹에서 발표한 자료에 따르면 “2007년에는 약 80%의 기업이 비즈니스 룰 엔진을 사용하고, 대부분의 EIA 등과 같은 통합 솔루션들이 직간접적으로 룰 기능을 보유할 것이며 특히 추론(inference)부분이 룰 엔진에서 가장 중요한 부분이 될 것”이라고 예측하고 있다. 따라서 국내외적으로 현재 가장 관심을 받고 있는 기술 중에 하나임이 분명하다.
비즈니스 룰 엔진의 분류
현재 국내외에 나와 있는 비즈니스 룰 관리 시스템을 살펴보면 다음과 같이 크게 세가지 부류로 분류될 수 있다.
1. DB 기반의 룰(Rule DB)
비즈니스 룰의 규칙을 데이터베이스 혹은 데이터베이스와 유사한 형태의 구조에 넣어두고 주어진 조건 혹은 주어진 파라메터에 따라 그 결과 값을 반환하는 형태를 갖는다. 따라서 일반적으로 데이터 파라메터들의 집합으로 구성되며 자체적 처리능력보다는 다른 애플리케이션이 참조할 수 있는 정보를 제공하는 형태를 가지며, 추론 기능을 가지고 있지 못하다.
2. 룰 기반 엔진(Rule Based Management System)
주어진 문제를 해결하기 위해 룰의 템플릿을 생성하고, 생성된 템플릿에 맞는 값 혹은 파라메터에 값을 입력해 문제를 해결하는 형태를 갖는다. 이는 Rule DB에 대해 데이터의 표현에 있어서 좀더 폭 넓은 표현이 가능하며, 추론 기능을 가지고 있어서 자체적으로 하나의 애플리케이션이 될 수 있다. 또한 수행시에 데이터베이스를 접근하는 것이 아니라 메모리에 각종 룰들을 로드해 사용할 수 있게 된다.
3. 비즈니스 룰 엔진(Business Rule Management System)
CBD(Component Based Development)에 입각해 비즈니스 도메인에 대해 비즈니스 모델링 작업을 수행 한 후에 모델링 결과를 사용하여 비지니스 룰화하는 형태로 문제를 해결하는 구조다. 따라서 기존에 사용하고 있는 프로그래밍 언어와의 연동이 자유로우며, 실행 속도 또한 룰 기반 엔진 혹은 Rule DB에 비해 월등하게 빠르다. 따라서 기존에 개발되어 있는 시스템의 확장 혹은 신규 시스템을 개발할 때 매우 빠르게 적용될 수 있다. 각각의 비즈니스 룰은 그 활용 범위와 기능에 따라 발전 되어 왔으며, 일반적으로 발전 방향은 아래와 같다고 볼 수 있다.
이런 발전방향은 필자가 주관적으로 정한 것으로 비즈니스 룰의 필요성 및 그 기능에 의해 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 비즈니스 룰 엔진 선정 시 기능 및 필요성에 적합한지를 살펴보고 도입해야 할 것이다.
비즈니스 룰엔진 표준화 정착
현재 비즈니스 룰 엔진의 표준화 작업은 자바의 테크놀로지 커뮤니티에서 활발히 진행 중에 있다(http://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=94). 일반적으로 JSR-94로 알려져 있으며 Java™ Rule Engine API라고 부른다.
JSR-94에 대한 표준은 IBM, 오라클, 후지쯔와 유니시스, 그리고 BEA 및 아이로그가 공동으로 개발하고 있으며 표준에 대한 주요 작업은 현재 아이로그사에 의해 이뤄지고 있다. 현재 JSR-94에 대한 표준을 직접 사용해보고 싶은 경우에는 JESS (http://herzberg.ca.sandia.gov/jess/index.html) 또는 아이로그사의 비즈니스 룰 스튜디오(http://www.ilog.com/products/brstudio/)를 직접 다운받아 개발해보는 것도 많은 도움이 될 것이다. 그러나 JSR-94만을 따르고 있는 JESS와 비즈니스 룰 스튜디오의 경우에는 API를 주로 제공하고 API를 사용해 룰을 개발하도록 되어있기 때문에 일반 상용 도구와는 기능적으로 많은 차이를 갖고 있다는 것을 유념해야 할 것이다.
국내 비즈니스 룰 시장은 ‘초보수준’
국내에서 가장 널리 알려진 비즈니스 룰 엔진으로는 아이로그사의 J룰즈와 페어아이작의 블레이드 어드바이저, 그리고 국내에서 개발된 신원의 이노룰 등이 있다. 각사의 룰엔진의 특징을 살펴보면 아이로그사의 J룰즈는 BRMS에 속하며 블레이드 어드바이저는 RBMS, 그리고 신원의 이노룰은 룰 DB에 속하게 된다. 모두 국내에서는 다양한 레퍼런스를 확보하고 있으며 각각의 영역을 넓혀 가고 있다.
현재 많은 회사들이 룰 엔진을 도입했거나 혹은 도입을 계획 중에 있다. 과거 많은 회사들이 룰 엔진을 도입했지만 기대만큼 효과를 보지 못한 경우가 많다. 그 이유는 룰 엔진을 도입할 때 단지 룰 엔진을 도구로서만 도입했기 때문이다. 필자는 지난해 말 미국 라스베가스에서 개최한 비즈니스 룰 컨퍼런스에 참가했다. 약 5일간 진행된 컨퍼런스에 대한 대부분의 내용은 비즈니스 룰 엔진 자체보다는 비즈니스 룰의 의의와 활용방안, 그리고 기본 구성 등에 대한 것들이 주된 발표 내용이였다. 즉, 비즈니스 룰을 업무에 도입하기 위해서는 어느 룰 엔진을 사용하는가에 대한 내용보다는 비즈니스 룰을 구성하고 있는 기반 기술 및 방법론 등에 대한 것이 대부분이었다. 그러나 국내 룰 시장에서 가장 이슈가 되는 것은 룰의 추출등과 같은 방법론에 대한 내용들이다. 기존에 룰 시스템을 룰 도구 혹은 시스템적인 측면만으로 접근했기 때문에 아직 국내에서는 이렇다 할 룰 개발 방법론을 찾아보기 힘들다. 때문에 많은 사람들이 룰 엔진을 도입하고 싶어 하지만 도입하는데 있어서 망설임을 갖게 된다.
비즈니스 룰 개발 방법론 필요
국내에서 비즈니스 룰 개발 방법론을 개발하고 도입하기 위해서는 우선 국외에서 사용하고 있는 비즈니스 룰 개발 방법론에 대해 알아볼 필요가 있다. 이 개발 방법론은 아이로그 사의 IBRM(ILOG Business Rule Methodology)의 전체 영역으로 기존에 널리 사용되고 있는 RUP(Rational Unified Process)를 기반으로 비즈니스 룰을 개발할 수 있도록 하고 있다. 아이로그사에서 이와 같이 RUP를 기반으로 개발 방법론을 개발하고 사용하고 있는 것은 앞서 설명했듯이 아이로그사의 J룰즈 제품이 바로 비즈니스 룰 기반의 엔진이기 때문이다. 현재 국내에서는 KSTEC에서 IBRM을 국내 실정에 맞도록 커스터마이징 하여 대한생명에 컨설팅을 제공했으며, 앞으로 대한생명의 룰 개발 방법론으로 사용될 예정이다.
위의 개발 방법론은 Proteus라는 이름의 룰 개발 방법론의 절차로 일반적으로 RBMS와 같은 룰 기반의 엔진에서 주로 사용되는 개발 방법론이다. 따라서 기존의 CBD나 혹은 객체지향 방법론과는 달리 새로운 프로세스를 사용해 개발해야 한다는 부담감이 존재해 일반적으로 국내에서 룰 기반의 개발 방법론을 사용하는 것이 매우 힘든 작업으로 인식되어 있다.
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