KAIST, 그래프-관계형 통합 DB '키마이라' 개발…성능 최대 280배 향상

[이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시대의 핵심인 복잡한 데이터 관계를 기존보다 최대 280배 빠르게 처리할 수 있는 차세대 데이터베이스(DB) 시스템이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 기존의 관계형 DB와 그래프 DB를 완벽하게 통합한 새로운 DB 시스템 ‘키마이라(Chimera)’를 개발했다고 8일 밝혔다. 이 시스템은 AI 에이전트, 소셜네트워크서비스(SNS), 금융 사기 탐지 등 복잡하게 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 획기적인 성능 향상을 가져올 것으로 기대된다.

최근 거대언어모델(LLM)을 활용한 AI 서비스가 확산되면서 사람, 사건, 장소 등 데이터 간의 복잡한 연결 관계를 효율적으로 분석하는 ‘그래프 DB’의 중요성이 커지고 있다. 하지만 기존 시스템은 표(테이블) 형태의 데이터를 다루는 ‘관계형 DB’와 그래프 DB가 분리돼 있어 ‘A의 친구 B가 다니는 회사의 동료 C가 구매한 제품은?’과 같은 복합적인 질문을 처리하는 데 한계가 있었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 데이터 저장부터 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 ‘키마이라’를 설계했다. 그래프 전용 저장소와 관계형 데이터 저장소를 함께 운영하는 ‘듀얼 스토어 구조’를 도입하고 그래프 탐색과 관계형 연산을 동시에 처리하는 새로운 ‘탐색-조인 연산자’를 개발했다.

 
그 결과 ‘키마이라’는 국제 성능 표준 벤치마크(LDBC SNB)에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 압도적인 질의 처리 성능을 기록하며 세계 최고 수준의 기술력을 입증했다. 또한 데이터 규모가 커져도 메모리 부족으로 인한 실패가 없고 데이터 최신성도 보장하는 등 기존 기술의 한계를 완벽하게 극복했다.

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

이번 연구 성과는 세계 최고 권위의 데이터베이스 분야 국제학술대회 ‘VLDB’에서 발표됐으며 개발된 기술은 스타트업 ‘그래파이’의 차세대 DB 시스템 ‘AkasicDB’에 즉시 적용돼 산업 현장에 빠르게 확산될 전망이다.