인공지능 모델이 데이터 시각화 코드를 생성할 때 축 설정이나 눈금, 레이아웃 등 복잡한 저수준 파라미터 오작동으로 차트가 깨지는 문제는 고질적인 한계로 지적되어 왔다. 마이크로소프트 리서치와 중국 런민대학교 IDEAS Lab은 이러한 문제를 해결하기 위해 시각화 전용 중간 언어인 Flint를 공개했다. 개발자가 시맨틱 타입과 시각화 의도만 정의하면 컴파일러가 최적의 차트 코드를 안전하게 렌더링하도록 돕는 Flint의 기술적 특징과 생태계를 살펴본다.

AI 차트 생성의 한계를 극복하는 시각화 언어 Flint

마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)와 중국 런민대학교(Renmin University of China) IDEAS Lab이 협력하여 차트 전용 시각화 중간 언어(Visualization Intermediate Language)인 Flint를 개발하고 공개했다. Flint는 오픈소스 MIT 라이선스로 배포되었으며, TypeScript 개발 환경과 npm 패키지를 공식 지원한다.

기존 대규모 언어 모델(LLM)이나 AI 에이전트는 축(axes), 눈금(scales), 0 기준선, 레이블 각도, 색상 램프 등 저수준의 시각화 파라미터를 수백 줄씩 직접 생성해야 했다. 이 과정에서 사소한 파라미터 설정 오류가 발생하면 차트의 데이터가 왜곡되거나 레이아웃이 붕괴되는 현상이 자주 발생했다.

Flint는 사용자가 데이터 컬럼의 의미를 나타내는 시맨틱 타입과 차트 종류에 해당하는 차트 인텐트만 선언하도록 구조화했다. Flint 컴파일러가 최적의 축 유형과 눈금 간격, 범례를 자동으로 계산하므로 LLM의 시각화 코드 생성 오작동 문제를 근본적으로 방지한다.

LLM 벤치마크로 입증된 차트 생성 품질 향상

Flint 중간 언어를 거쳐 차트를 생성하는 방식은 기존 LLM이 전체 시각화 코드를 직접 생성하는 DirectVL 방식에 비해 향상된 품질을 보여준다. Tidy Tuesdays 데이터셋을 기반으로 실시한 LLM-judge 평가 결과, 시험 대상이 된 모든 GPT 모델에서 Flint 적용 방식이 우수한 점수를 기록했다.

GPT-5.1 모델에서 직접 코드 생성 방식은 15.91점에 그친 반면, Flint를 거친 차트 생성 점수는 16.27점으로 상승했다. GPT-5-mini 모델 역시 직접 생성 시 15.60점에서 Flint 적용 시 16.16점으로 향상되었다. GPT-4.1 모델에서도 15.34점에서 15.91점으로 점수가 일관되게 높아졌다.

이러한 벤치마크 수치는 저수준 파라미터 제어를 컴파일러에 위임하고 정교한 시맨틱 명세에 집중하는 중간 언어 방식이 AI의 차트 생성 정확도와 시각적 안정성을 높이는 데 실질적으로 기여함을 입증한다.

Flint 중간 언어를 거쳐 차트를 생성할 때 모든 GPT 모델에서 직접 코드 생성 방식보다 높은 평가 점수를 얻었다.

단일 명세로 통합 지원하는 광범위한 시각화 생태계

Flint는 단 하나의 통합 명세(Specification)만으로 총 50종의 차트 유형과 5개 주요 백엔드 렌더링 라이브러리 변환을 지원한다. 사용자는 명세를 한 번 작성하면 Vega-Lite, ECharts, Chart.js, Plotly, Excel 등 원하는 렌더링 규격으로 차트를 자동 컴파일할 수 있다.

공식 생태계 갤러리에서는 123개의 시각화 예제와 10개의 프리셋 디자인 테마를 제공한다. 제공되는 디자인 테마에는 The Economist, New York Times, Nature, McKinsey 등이 포함되어 있어 개발자가 다양한 디자인 스펙을 손쉽게 적용할 수 있다.

지속적인 기능 확장도 이어지고 있다. v0.4.0 업데이트를 통해 Plotly 차트 38종과 편집 가능한 네이티브 Excel 차트 템플릿 18종이 새로 추가되어 지원 범위가 더욱 넓어졌다.

Flint는 하나의 통합 명세만으로 50종의 차트 유형과 5개 백엔드 라이브러리 변환을 지원한다.

MCP 서버 지원 및 로컬 인프로세스 실행 환경

Flint는 AI 에이전트와의 매끄러운 연동을 위해 flint-chart-mcp라는 Model Context Protocol(MCP) 서버를 제공한다. 기존의 차트용 MCP 서버들이 차트 종류마다 개별 도구를 선언하여 26개가 넘는 도구를 노출했던 것과 달리, Flint는 단 5개의 집중된 도구만을 제공한다.

이러한 경량화는 ChartAssemblyInput이라는 단일 스키마가 40종 가까운 차트 타입과 여러 백엔드를 포괄할 수 있기에 가능하다. AI 에이전트는 무분별하게 확장된 도구 목록에 혼란을 겪지 않고 규격화된 스키마 안에서 시각화 작업을 전달할 수 있다.

또한 보안과 성능 측면에서도 강점을 갖는다. 사용자의 데이터를 외부 원격 렌더링 서비스로 업로드하지 않고, 로컬 인프로세스(in-process) 환경에서 고성능 차트 이미지를 생성하거나 인터랙티브 뷰어를 바로 호출해 실행한다.

flint-chart-mcp는 단일 스키마 기반의 5개 전용 도구로 로컬 환경에서 차트를 빠르게 렌더링한다.

마이크로소프트 Data Formulator 적용과 향후 전망

Flint는 이미 실무 데이터 분석 도구의 핵심 기반 기술로 채택되어 실용성을 입증하고 있다. 마이크로소프트의 대화형 데이터 시각 분석 도구인 Data Formulator의 핵심 엔진으로 적용되어 AI 기반 데이터 분석 흐름을 받치고 있다.

개발자와 데이터 분석가는 축 설정이나 눈금 각도 같은 복잡한 저수준 파라미터 조작에 시간을 들일 필요가 없다. 데이터 컬럼의 시맨틱 타입과 시각화 의도만 지정하면 최적의 결과물을 얻을 수 있어 개발 생산성이 크게 향상된다.

github.com/microsoft/flint-chart 저장소를 중심으로 오픈소스 생태계가 확장됨에 따라 Flint는 AI 에이전트와 데이터 시각화 라이브러리를 연결하는 대표적인 표준 중간 언어로 자리를 잡아가고 있다.

참고