복잡한 관계도 AI가 알아서 ‘척척’…똑똑한 AI 에이전트 ‘현실로’

KAIST, 그래프-관계형 DB 통합한 ‘키마이라’ 개발
기존 대비 최대 280배 빠른 질의 처리 성능 입증

KAIST가 개발한 새로운 DB 시스템 ‘키마이라’ 개념도로, 관계형 DB와 그래프 DB를 통합해 그래프-관계형 질의를 효율적으로 실행할 수 있다. KAIST 제공

인공지능(AI)을 활용해 단순 검색을 넘어 복잡한 연결 관계까지 실시간으로 추론할 수 있는 기술이 개발됐다.

KAIST는 김민수 전산학부 교수 연구팀이 그래프 데이터베이스(DB)와 관계형 DB를 통합해 그래프-관계형 질의를 한층 효율적으로 실행할 수 있는 새로운 DB 시스템 ‘키마이라’(Chimera)를 개발했다고 8일 밝혔다.

그동안 기업들은 데이터를 열과 행의 테이블(표) 형태로 저장하는 관계형 DB를 활용해 왔다. 하지만 최근 대규모언어모델(LLM)과 같은 AI 질의 모델에 대한 기업의 수요가 급증하면서 데이터를 유연하고 직관적인 형태의 지식 그래프 구조로 처리하는 그래프 DB가 주목받고 있다.

그래프 DB는 데이터를 정점(노드)과 간선(연결선)으로 표현하는 구조로 돼 있어 사람·사건·장소·시간처럼 복잡하게 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 강점이 있다. 다만 그래프 연산은 전통적인 관계형 DB에서의 질의보다 훨씬 복잡해 높은 질의 처리 성능을 달성하기 쉽지 않았다.

연구팀은 그래프 전용 저장소와 관계형 데이터 저장소를 함께 운영하는 ‘듀얼 데이터 저장 기술’과 그래프 탐색-관계형 연산을 동시에 처리할 수 있는 ‘탐색-조인 기술’을 도입해 관계형 DB와 그래프 DB를 통합하는 데 성공했다.

기존 데이터베이스 언어에 그래프 탐색 기능을 추가한 새로운 표준 언어를 통해 테이블 형태의 데이터와 사람·사건·장소 등 연결 관계 정보를 한 번에 검색할 수 있다. 이를 활용하면, ‘A의 친구의 친구가 어느 회사에 다니는가?’와 같은 복잡한 관계를 묻는 질의에 기존보다 훨씬 간단하게 검색해 답할 수 있다.

키마이라는 국제 성능 표준 벤치마크에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 질의 처리 성능 기록을 달성하며 세계 최고 수준을 입증했다. 그래프 데이터 규모가 아무리 커져도 메모리 부족으로 인한 질의 실패가 발생하지 않으며, 뷰를 사용하지 않기에 데이터 최신성 측면에서도 지연 문제가 없다고 연구팀은 설명했다.

키마이라 기술은 소프트웨어 개발업체 그래파이의 ‘벡터·그래프·관계형 DB 시스템’에 적용돼 출시될 예정이다.

김민수 KAIST 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 말했다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr