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[IT뉴스]KAIST, AI 시대 세계 최고 DB 통합기술 개발

온카뱅크관리자

2025-09-08 10:57:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="2F1nv3P3ob">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7cebbaf4c7b963601a81bd60a2e2a4c4b13ae240607044d9ab54f06cdd460659" dmcf-pid="V3tLT0Q0NB" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="기존 그래프-관계형 기술과 키마리하(Chimera) 기술의 비교. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/fnnewsi/20250908105447065snfd.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="9spNG7e7aK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/fnnewsi/20250908105447065snfd.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            기존 그래프-관계형 기술과 키마리하(Chimera) 기술의 비교. KAIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="37f65996864461799b28b8c49a5b94fe3d893efdd8bdde2d661b4c3ef17a2c15" dmcf-pid="f0Foypxpgq" dmcf-ptype="general">
           <br>[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. 
          </div>
          <p contents-hash="c1f5e476cb641a581d26064dc1a4f7a93601434f3d281963bef6993e32bee3b9" dmcf-pid="4p3gWUMUaz" dmcf-ptype="general">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. </p>
          <p contents-hash="26895c61447eaa1d893852a0b25d612fddbad8d4d4c54016d0d0de9138a12ceb" dmcf-pid="8rDzLm1mc7" dmcf-ptype="general">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, 금융, 전자상거래 등 다양한 분야에서 활용이 빠르게 확산되고 있다. </p>
          <p contents-hash="6e668050c72e22a1052e3e540d3e0479fa94e5b50f2b4a5737f926dcd8dffd48" dmcf-pid="6mwqostsou" dmcf-ptype="general">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. </p>
          <p contents-hash="0c8eaf7c8c1002a5e81bdc628989817d33a1f1b32e5d2806be531d9c17ab88e8" dmcf-pid="PsrBgOFOoU" dmcf-ptype="general">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. </p>
          <p contents-hash="9297fd9aded9e8b144e24028ad03143fbb2d128a52f02b552b0329ab1fa87914" dmcf-pid="QOmbaI3Ikp" dmcf-ptype="general">KAIST 연구팀이 개발한 ‘Chimera(키마이라)’는 데 데이터 저장부터 질의 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 그래프-관계형 DB 시스템으로 자리매김했다. </p>
          <p contents-hash="634452f02d34c7b6995cdd7e7589aed0035177319ebb2dab73f17f55bbff7e00" dmcf-pid="xIsKNC0Ck0" dmcf-ptype="general">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. </p>
          <p contents-hash="60a093e886d86ec8ee369a3e2ba9590c3378353844d0d555f4cd2a07b1890902" dmcf-pid="yV9m0fNfo3" dmcf-ptype="general">그래프 데이터의 규모가 아무리 커져도 메모리 부족으로 인한 질의 실패가 발생하지 않으며, 뷰를 사용하지 않기 때문에 데이터 최신성 측면에서도 지연 문제가 없다. </p>
          <p contents-hash="b69df4dab1b62ab15c973a272f2f478d92151f97968fc62f38c710127f6d1b9a" dmcf-pid="Wf2sp4j4NF" dmcf-ptype="general">김민수 KAIST 교수는 “Chimera는 이 문제를 근본적으로 해결한 기술로, 앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 쓰일 것으로 기대한다”고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="6180f2f45c660433a2dd083baee9b24cdf09337955aa4e8c3ac573d111fb4a64" dmcf-pid="Y4VOU8A8Nt" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="8b76b9ef64786855a705fb4d7973346ff4080111164b6e7d2bb3896626570f8e" dmcf-pid="G8fIu6c6o1" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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