ADVERTISEMENT

처리성능 280배 높인 DB 통합기술…똑똑한 AI 에이전트 나왔다

KAIST 김민수 전산학부 교수팀 그래프-관계형 DB 키마이라 개발

박정호(왼쪽부터) 그래파이 엔지니어, KAIST 전산학부 이건호 박사과정생, 김민수 교수

국내 연구진이 비용 부담, 데이터 불일치, 복합 질의 처리의 어려움 같은 한계를 일거에 해결할 수 있는 차세대 그래프-관계형 DB(데이터베이스) 시스템 개발에 성공했다. 이 기술이 적용되면 AI는 단순 검색을 넘어 복잡한 연결 관계까지 실시간으로 추론할 수 있어, 한층 똑똑한 AI 서비스 구현이 가능해질 전망이다.

KAIST는 김민수 전산학부 교수 연구팀이 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합하여 그래프-관계형 질의를 한층 효율적으로 실행할 수 있는 새로운 DB 시스템 ‘키마이라(Chimera)’를 개발했다고 8일 밝혔다. 키마이라는 국제 성능 표준 벤치마크에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 질의 처리 성능을 입증하며 세계 최고 수준을 기록했다.

기존 관계형 DB와 달리, 그래프 DB는 데이터를 정점(노드)과 간선(연결선)으로 표현하는 구조를 가지고 있어 사람·사건·장소·시간처럼 복잡하게 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 강점을 지닌다. 이러한 특징 덕분에 최근에는 AI 에이전트, SNS(사회관계망서비스), 금융, 전자상거래 등 다양한 분야에서 활용이 빠르게 확산되고 있다.

이와 함께 관계형 DB와 그래프 DB 간의 복합 질의 처리 수요가 커지면서, 관계형 질의 언어(SQL)에 그래프 질의 기능을 확장한 신규 표준 언어 ‘SQL/PGQ’도 제안됐다. 문제는 지금까지의 접근 방식이 그래프 탐색을 억지로 조인 연산으로 흉내 내거나, 메모리에 그래프 뷰를 미리 구성해 처리하는 방법에 의존했다는 점이다. 키마이라는 이러한 한계를 근본적으로 해결했다. 연구팀은 DB의 저장 계층과 질의 처리 계층을 모두 새롭게 설계했다.

연구팀은 우선 그래프 전용 저장소와 관계형 데이터 저장소를 함께 운영하는 ‘듀얼 스토어 구조’를 도입했다. 여기에 그래프 탐색과 관계형 연산을 동시에 처리하는 ‘탐색-조인 연산자’를 적용, 복잡한 연산을 단일 체계에서 효율적으로 실행할 수 있도록 했다. 덕분에 키마이라는 데이터 저장부터 질의 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 그래프-관계형 DB 시스템으로 자리매김했다.

김 교수는 “데이터 간 연결 관계가 갈수록 복잡해지는 만큼, 그래프와 관계형 DB를 아우르는 통합 기술의 필요성이 커지고 있다”며 키마이라는 이 문제를 근본적으로 해결한 기술로, 앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 쓰일 것으로 기대한다”고 밝혔다. 구본혁 기자