KAIST, 차세대 DB시스템 ‘키마이라’ 개발…추론 성능 최대 280배 향상

단순 검색을 넘어 복잡한 관계까지 실시간 추론이 가능한 차세대 데이터베이스(DB) 시스템이 개발됐다. 연구진에 따르면 추론 성능은 기존 대비 최대 280배 빨라졌다.

KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀은 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합한 신규 DB 시스템 ‘키마이라(Chimera)’를 개발했다고 8일 밝혔다.

김 교수는 “국제 성능 표준 벤치마크인 ‘LDBC 소셜 네트워크 벤치마크(SNB)’에서 기존 시스템 대비 최소 4배, 최대 280배 빠른 성능을 기록했다”고 설명했다.

그래프 DB는 데이터를 정점(노드)과 간선(연결선)으로 표현해 사람·사건·장소·시간처럼 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 강점을 지닌다. 최근에는 AI 에이전트, SNS, 금융, 전자상거래 등 다양한 분야에서 활용이 늘고 있다.

연구팀은 키마이라를 관계형 질의 언어(SQL)에 그래프 질의 기능을 확장한 신규 표준 언어 ‘SQL/PGQ’에 통합했다. 이를 통해 단일 저장소처럼 질의 계획을 생성·최적화할 수 있으며, 기존 시스템의 메모리 부족 문제도 해결했다. 구체적으로 그래프 전용 저장소와 관계형 저장소를 함께 운영하는 ‘듀얼 스토어 구조’를 도입하고, 복잡한 연산을 효율적으로 실행할 수 있는 ‘탐색-조인 연산자’를 적용했다.

김 교수는 “데이터 저장부터 질의 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 그래프-관계형 DB 시스템”이라며 “앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 활용될 것”이라고 밝혔다. 특히 (주)그래파이가 출시 예정인 벡터-그래프-관계형 DB 시스템 ‘AkasicDB’에 적용돼 검색 능력을 갖춘 고성능 AI 비서(RAG 기반 AI 에이전트) 구현의 핵심 기술로 쓰일 전망이다.

이번 연구에는 전산학부 이건호 박사과정과 (주)그래파이 박정호 엔지니어가 참여했으며, 성과는 지난 1일 데이터베이스 분야 국제학술대회 ‘VLDB’에서 발표됐다. 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩과 한국연구재단 중견과제 지원을 받았다.

손동민 기자/ hello@sciencewave.kr