"데이터 추가·변경·삭제돼도"…AI, 필요한 정보 ‘하나도 안 놓쳐’

KAIST, AI 높은 검색 정확도 유지하는 ‘벡터검색기술’ 개발
데이터 간 거리·필요 정보까지 검색경로 연결...기존대비 정확도 24% 향상

데이터가 수시로 바뀌고, 추가·삭제돼도 빠르게 찾아 검색에 활용하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

기업 내부 규정이나 업무 문서처럼 정보가 수시로 바뀌는 지식검색시스템과 최신 뉴스 검색, 상품 검색·추천 등 실생활 중심의 다양한 AI 서비스에 활용할 수 있을 전망이다.

KAIST는 김민수(사진) 전산학부 교수 연구팀이 데이터가 계속 바뀌어도 필요한 정보를 찾아 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술인 '콘다'(CONDA)를 개발했다고 5일 밝혔다.

생성형 AI는 학습이 끝난 뒤 추가적으로 나오는 새로운 정보를 인식하지 못해 최신 뉴스나 기업 내부 문서 등을 검색해 답변에 활용하는 '검색증강생성'(RAG) 기술로 보완한다.

현재 많은 AI 서비스는 문서나 이미지, 상품 등의 의미를 컴퓨터가 계산할 수 있는 숫자 묶음인 '벡터'로 바꾼 뒤 의미가 비슷한 정보들을 서로 연결해 필요한 정보를 찾는다.

하지만 새로운 문서나 상품이 계속 추가되고 오래된 데이터는 수정되거나 삭제된다. 이런 변화가 반복되면 데이터 사이에 만들어 놓은 연결망이 조금씩 끊어지는 '연결성 붕괴'가 발생할 수 있다. 필요한 정보가 데이터베이스에 있음에도 AI가 잘 찾아가지 못하면 검색 정확도가 떨어지는 것이다.

AI 모델이 학습하지 못한 최신 정보를 활용하기 위해서는 새로운 데이터를 지속적으로 반영해야 정확한 답변을 얻을 수 있다.

연구팀이 개발한 콘다는 데이터 사이의 거리뿐 아니라 필요한 정보까지 찾아갈 수 있도록 검색 경로를 연결해 준다. 새로운 데이터가 추가되거나 기존 데이터가 삭제돼도 연결을 유지해 특정 정보가 검색망에서 빠지는 것을 막는 것이다.

실험 결과, 콘다는 데이터가 쉴 새 없이 추가되고 삭제되는 환경에서도 기존 최신 기술 대비 검색 정확도를 최대 24.5% 높였고, 데이터 처리 속도도 최대 1.9배 향상시켰다.

1억개 데이터가 존재하는 대규모 환경에서 6시간 동안 검색과 데이터 업데이트를 동시에 수행해도 콘다는 가장 짧은 응답 시간과 높은 검색 정확도를 유지해 대규모 AI 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 교원창업기업인 그래파이의 데이터베이스 제품 '아카식'에 콘다 기술을 적용해 상용화할 예정이다.

김 교수는 "이번 연구는 데이터가 끊임없이 변하는 현실 환경에서도 AI가 오랜 시간 정확하게 최신 지식을 활용할 수 있는 데이터 인프라를 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "데이터가 지속적으로 변하는 환경을 반영하는 AI 서비스와 RAG 환경에서 최신 정보를 오랜 기간 안정적으로 검색하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.

연구결과는 지난달 2일 데이터베이스 분야 국제 학술대회(VLDB 2026)에서 발표됐다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr

데이터가 지속적으로 추가·삭제되는 환경에서 높은 검색 정확도를 유지하는 벡터 검색기술을 AI로 그린 이미지. KAIST 제공.

김민수(왼쪽) KAIST 교수와 이다래 석사과정생. KAIST 제공.