파리 몽 마르트 언덕 을 거 닌 적 이 있 었 다 . 불쑥 다가온 왠 화가 는 손사래 치 는 나 의 얼굴 을 삐쩍 마른 손 으로 재빨리 그리 기 시작 했 다 . 그러 곤 몇 분 만 에 데생 도화지 를 내 눈 에 들이댄다 . “ 가난 한 화 가 같 은데 , 웬만 하 면 사 줘야지 ! ” 하 는 생각 으로 척 본 인물화 가 나 같 지 않 았 다 . 전혀 닮 지 않 았 다고 퉁명 스럽 게 말 하 니 화가 의 말 이 걸작 이 다 . “ 난 사진사 가 아니 오 ! 예술가 적 비전 으로 그렸 다고요 ! ” 기막힌 답변 에 탄복 하 여 구매 한 그림 은 다시 보 아도 정말 안 닮 았 다 . 예술가 들 이야 현상 의 독창 적 과장 과 왜곡 이 차별 적 가치 가 될 수 도 있 겠 지만 , 개념 에 대한 학자 들 의 과장 된 정의 와 왜곡 은 가치 보다 는 문제 에 가깝 다 . 품질 관리 ( quality control ) 와 품질 경영 ( quality management ) 의 사례 가 그렇 다 . 먼저 나온 영 단어 control 에 ‘ 관리 ’ 를 붙여 버렸으니 , 그 다음 에 등장 한 management 를 ‘ 경영 ’ 이 라 부를 수 밖 에 없 었 다 . 경영 은 매니지먼트 보다 는 추상 화 레벨 이 더욱 높 은 개념 임 에 도 말 이 다 . 이러 한 용어 의 과장 된 번역 과 왜곡 은 정보 기술 도 마찬가지 이 다 . 계층 형 데이터베이스 ( hierarchical database ) 는 1 : N 의 다단계 트리 구조 로 하나 의 루트 를 가진 DB 구조 를 가졌 다 . 그러나 N : M 의 인덱스 를 지원 하 는 또 다른 데이터베이스 구조 가 발명 되 었 다 . 한 데이터 속성 이 여러 곳 을 인덱싱 하 는 DB 스키마 의 모양새 가 마치 얽힌 그물 과 같 아서 인지 찰스 바크만 ( Charles Bachman ) 은 이 를 네트워크 데이터베이스 ( network database ) 라 호칭 했 다 . 지금 생각 하 면 너무 성급 하 게 붙인 이름 이 라는 생각 이 든다 . 네트워크 데이터베이스 의 옳 은 명칭 은 ‘ cross index DB ’ 정도 가 적당 하 지 않 을까 ? 네트워크 데이터베이스 는 관계 형 데이터베이스 ( relational database ) 가 나오 면서 업계 에서 주도 권 을 잃 었 지만 , 관계 형 데이터베이스 역시 용어 의 과장 이 라는 비난 을 피해갈 수 는 없 다 . 복수 의 테이블 을 만들 고 , 테이블 사이 에 공유 된 인덱스 를 통해서 데이터 를 Join 추출 하 는 기능 에 ‘ 관계 ’ 라는 포괄 적 개념 을 부여 한 것 역시 너무 과장 되 기 때문 이 다 . 관계 형 데이터베이스 의 적정 한 명칭 으로 ‘ indexed tabular DB ( 인덱스 테이블 DB ) ’ 정도 가 적당 하 다는 생각 에 동의 할 전문가 들 은 많이 있 다 . 인덱스 정형 테이블 간 의 연계 를 SQL 로 추출 하 는 개념 이 아니 라 , 비 정형 속성 및 활동 ( 관계 ) 의 저장 / 검색 까지 지원 하 는 새로운 데이터베이스 의 개념 이 나오 자 , 일단 의 전문가 들 은 새로운 데이트 베이스 의 이름 으로 ‘ 정 ( SQL ) 에 반 ( No ) ’ 하 는 변증법 처럼 NoSQL 이 라는 이름 을 붙였 다 . 적어도 이 들 은 새로운 DB 개념 을 섣불리 과장 하 지 않 은 양심 은 있 어 보인다 . 이러 한 NoSQL DB 유형 중 의 하나 가 그래프 데이터베이스 ( graph database ) 이 다 . 그래프 하 면 막대그래프 , 선 그래프 밖 에 머리 에 떠오르 지 않 는데 일반인 들 에게 는 용어 가 낯설 수 밖에 없 다 . 그래프 는 이산 수학 의 하나 로서 행렬 계산 이 가능 한 점 ( node , vertex ) 과 선 ( link , edge ) 으로 이루어진 비 쥬얼 네트워크 분석 모델 이 기 때문 이 다 . 대개 점 은 주체 를 , 선 은 행위 ( 혹은 관계 강도 ) 로 간주 된다 . 선 이 연결 되 면 1 , 연결 되 지 않 았 으면 0 으로 행렬 을 계산 한다 . 숫자 를 키우 면 관계 의 강도 를 계산 할 수 도 있 다 . 그래프 데이터베이스 는 어찌 보 면 관계 ( relationship ) 의 개념 을 본격 적 으로 지원 하 는 데이터베이스 모델 임 에 도 먼저 태어난 ‘ 인덱스 테이블 DB ’ 에게 ‘ 관계 형 데이터베이스 ’ 의 명칭 을 완전히 빼앗겨 버렸 다고 볼 수 있 다 . 서양 과학사 에서 이러 한 지식 체계 의 과장 과 왜곡 문제 를 해결 하 려 노력 한 학자 들 은 많 다 . 대표 적 인 인물 이 바로 4 세기 중반 활동 한 신 플라톤 철학자 포르피리오스 ( Porphyrius ) 이 다 . 그 는 아리스토텔레스 의 범주론 ( Categories ) 을 계승 하 여 시각 화 된 트리 형 분류 모델 인 ‘ 포르피리오스 의 나무 ( Porphyrian tree ) ’ 를 최초 로 고안 했 다고 알려져 있 다 . 그 의 나무 형 분류법 은 서양 에서 천 년 이상 거부 감 없이 받 아 들여진 지식 체계 모형 이 며 생물 분류 체계 의 모델 이 기 도 하 니 , 계층 형 데이터베이스 의 모형 이 전형 적 인 트리 구조 를 따르 는 것 도 결코 우연 은 아니 다 . 그러나 개념 을 나무 의 가지치기 처럼 분화 / 세분 화 하 여 서로 겹치 지 않 는 범주 로 인식 하 는 계층 형 지식 체계 는 근래 에 들 어 새로운 대안 을 요구 하 기 시작 했 다 . 세상 사물 이 서로 갈라서 고 경쟁 하 는 존재 가 아니 라 , 네트워크 그물 처럼 연결 되 어 서로 영향 을 주 고 받 는다는 관계 철학 의 사상 이 널리 전파 되 어 공감 을 얻 었 기 때문 이 다 . 트리 형 지식 체계 는 계층 적 이 고 상호 배타 적 인 분화 를 가정 하 지만 , 네트워크 지식 체계 는 뇌세포 처럼 창발 적 지식 형성 과 네트 워킹 으로 지식 이 확장 한다고 상정 한다 . 한편 네트워크 라는 용어 는 관계 성 을 내포 하 지만 살 아 있 다는 어감 은 느껴 지 지 않 는다 . 그 때문 인지 포르피리오스 가 ‘ 나무 ’ 라는 메타포 로서 계층 적 지식 체계 의 성장 과 진화 를 설명 했었 다면 , 관계 철학자 들뢰즈 ( Gilles Deleuze ) 는 새로운 네트워크 적 지식 체계 를 땅속 뿌리줄기 인 덩굴 ( rhizome ) 로 비유 했 다 . 그래프 는 네트워크 를 묘사 하 는 수학 도메인 의 용어 이 다 . 어려운 그래프 DB 라는 말 보다 차라리 덩굴 DB 가 직관 적 인 용어 가 아닐까 웃 으며 생각 을 해본다 . 솔루션 업체 의 메시지 에서 바이러스 의 전파 예측 과 방역 를 위해서 그래프 DB 모델 을 사용 한다는 스토리 를 보 았 다 . ‘ Massive Change ’ 의 저자 브루스 마우 ( Bruce Mau ) 는 “ 모든 것 이 다른 모든 것 과 연결 되 었 을 때 , 좋 거나 나쁘 거나 모든 하나 하나 가 중요 하 다 . ” 고 말 했 다 . 분별없이 단체 모임 을 강행 하 여 이곳 저곳 으로 바이러스 를 전파 했 다는 소식 을 들 을 때 마다 네트워크 사회 에서 그 말 의 무게 를 절감 한다 . 코로나 바이러스 의 전파 방지 와 예방 노력 이 질병관리본부 만 의 일 이 아니 라 우리 개개인 의 책임감 과 헌신 이 중요 한 이유 이 다 . 현대 는 얽히 고 설킨 덩굴 사회 이 기 때문 이 다 . 이메일 을 남겨 주 시 면 무료 로 유용 한 정보 를 보내 드립니다 . Email Address * 공유 하 기 글 요소