KAIST "그래프-관계형 DB 시스템 개발…향상된 AI 서비스 구현"

국내에서 차세대 그래프-관계형 데이터베이스(DB) 시스템이 개발됐다. 이 시스템이 산업 현장에 실제 적용되면 인공지능(AI)은 단순 검색을 넘어 복잡한 연결 관계까지 실시간 추론할 수 있어 기존보다 향상된 AI 서비스 구현이 가능할 것으로 기대된다.

KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 '관계형 DB'와 '그래프 DB'를 완전 통합해 그래프-관계형 질의를 보다 효율적으로 실행할 수 있는 DB 시스템 '키마이라(Chimera)'를 개발했다고 8일 밝혔다.

(왼쪽부터) 박정호 그래파이 엔지니어, 이건호 박사과정, 김민수 교수. KAIST 제공

그래프 DB는 기존 관계형 DB와 달리 데이터를 정점(노드)과 간선(연결선)으로 표현하는 구조를 가져 사람·사건·장소·시간처럼 복잡하게 얽힌 정보를 분석·추론하는 데 강점을 보인다. 이러한 특징은 최근 AI 에이전트, 소셜 네트워킹 서비스(SNS), 금융, 전자상거래 등 분야에서 활용이 빠르게 확산되고 있다.

특히 관계형 DB와 그래프 DB 간 복합 질의 처리 수요가 커지면서 관계형 질의 언어(SQL)에 그래프 질의 기능을 확장한 신규 표준 언어 'SQL/PGQ'의 활용 요구가 커진다.

SQL/PGQ는 기존 데이터베이스 언어(SQL)에 그래프 탐색 기능을 추가한 새로운 표준 언어다. 표(테이블) 형태의 데이터와 사람·사건·장소 등 연결 관계 정보를 단번에 질의(검색)할 수 있도록 설계돼 이를 활용하면 '이 사람의 친구의 친구가 어느 회사에 다니는가'처럼 복잡한 관계도 기존보다 훨씬 간단하게 검색할 수 있다.

하지만 그간에는 접근 방식이 그래프 탐색을 억지로 조인해 연산하는 방식으로 흉내를 내거나, 메모리에 그래프 뷰(view)를 미리 구성해 처리하는 방법에 의존하는 한계를 보였다.

가령 전자는 탐색 단계가 깊어질수록 성능이 급격히 떨어지고, 후자는 데이터 규모가 커질수록 메모리 부족에 따라 실행이 되지 않았다. 또 원본 데이터 변경이 뷰에 즉시 반영되지 않아 데이터 최신성이 떨어지고 관계형 결과와 그래프 결과를 따로 결합해야 하는 비효율도 뒤따랐다.

이와 달리 Chimera는 DB의 저장 계층과 질의 처리 계층을 모두 새롭게 설계함으로써 기존의 한계를 근본적으로 해결했다.

새로운 설계에서 연구팀은 먼저 그래프 전용 저장소와 관계형 데이터 저장소를 함께 운영하는 '듀얼 스토어 구조'를 도입했다.

여기에 그래프 탐색과 관계형 연산을 동시에 처리하는 '탐색-조인 연산자'를 적용해 복잡한 연산을 단일 체계에서 효율적으로 실행할 수 있도록 했다. 이를 통해 Chimera는 데이터 저장부터 질의를 처리하는 전체 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 '그래프-관계형 DB 시스템'으로 완성됐다.

기존 그래프-관계형 기술과 Chimera 기술의 비교 도식화 자료. KAIST 제공

이 결과 Chimera는 국제 성능 표준 벤치마크인 'LDBC Social Network Benchmark(SNB)'에서 기존 시스템보다 4배~280배 빠른 성능을 기록했다. 무엇보다 그래프 데이터의 규모가 방대해져도 메모리 부족에 따른 질의 실패가 발생하지 않았고, 뷰를 사용하지 않기 때문에 데이터 최신성 측면에서도 지연 문제가 발생하지 않는 것으로 확인됐다.

김 교수는 "데이터 간 연결 관계가 복잡해질수록 그래프와 관계형 DB를 아우르는 통합 기술의 필요성은 더욱 커질 수밖에 없다"며 "Chimera는 이러한 문제를 근본적으로 해결할 수 있어 향후 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 활용도가 높을 것으로 기대한다"고 말했다.

한편 이번 연구에는 전산학부 이건호 박사과정이 제1 저자, ㈜그래파이의 박정호 엔지니어가 제2 저자로 참여하고 김 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 성과는 지난 1일 데이터베이스 분야 국제학술대회 VLDB에서 발표됐다.

Chimera 기술은 그래파이가 출시할 벡터-그래프-관계형 DB 시스템 'AkasicDB'에 적용돼 'RAG 기반 고성능 AI 에이전트' 구현을 위한 핵심 기술로 활용될 예정이다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
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