[파이낸셜뉴스] 거대 인공지능(AI) 모델 활용이 늘면서 그래프 데이터베이스(DB)와의 통합 운영이 요구되는 가운데,국내 연구진이 차세대 그래프-관계형 DB 시스템 개발에 성공했다. 곧바로 산업 현장에 적용돼 한층 똑똑한 AI 서비스 구현이 가능해질 것이라는 기대다.
KAIST(한국과학기술원)는 전산학부 김민수 교수 연구팀은 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합해 그래프-관계형 질의를 한층 효율적으로 실행할 수 있는 새로운 DB 시스템 ‘키마이라(Chimera)’를 개발했다고 8일 밝혔다. Chimera는 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.
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.
SQL/PGQ는 기존 데이터베이스 언어(SQL)에 그래프 탐색 기능을 추가한 새로운 표준 언어로, 표(테이블) 형태의 데이터와 사람·사건·장소 등 연결 관계 정보를 한 번에 질의(검색)할 수 있도록 설계됐다. 이를 활용하면 ‘이 사람의 친구의 친구가 어느 회사에 다니는가’와 같은 복잡한 관계도 기존보다 훨씬 간단하게 검색할 수 있다.
KAIST 연구팀이 개발한 ‘Chimera(키마이라)’는 데 데이터 저장부터 질의 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 그래프-관계형 DB 시스템으로 자리매김했다.
그 결과, 국제 성능 표준 벤치마크인 ‘LDBC Social Network Benchmark(SNB)’에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 성능을 기록하며 세계 최고 수준을 입증했다.
그래프 데이터의 규모가 아무리 커져도 메모리 부족으로 인한 질의 실패가 발생하지 않으며, 뷰를 사용하지 않기 때문에 데이터 최신성 측면에서도 지연 문제가 없다.
김민수 KAIST 교수는 “Chimera는 이 문제를 근본적으로 해결한 기술로, 앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 쓰일 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구 성과는 지난 9월 1일, 세계적 권위의 데이터베이스 분야 국제학술대회 VLDB에서 발표됐다. 특히 새롭게 개발된 Chimera 기술은 그래파이가 출시 예정인 벡터-그래프-관계형 DB 시스템 ‘AkasicDB’에 적용돼, ‘RAG 기반 고성능 AI 에이전트(검색 능력을 갖춘 똑똑한 AI 비서)’ 구현을 위한 핵심 기술로 즉각적인 산업적 파급력이 기대된다.jiany@fnnews.com 연지안 기자
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