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AI 환각 줄이고 정확도 78% 높였다... 차세대 데이터베이스 기술 개발
기업의 방대한 데이터를 읽고 이해하는 AI 에이전트의 가장 큰 약점은 ‘환각(Hallucination·사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상)'이다. 우리 대학 연구진이 문서와 데이터, 개체 간 관계를 한 번에 이해할 수 있는 차세대 데이터베이스 기술을 개발해 AI 답변 정확도를 최대 78% 높이고 처리 속도는 최대 20배 향상시키며 기업용 AI 상용화의 핵심 난제 해결에 나섰다.
우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 교원창업기업인 (주)그래파이와 협력하여 벡터 DB, 그래프 DB, 관계형 DB 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 통합한 차세대 데이터베이스 기술 '아카식DB(AkasicDB)'와 이를 기반으로 한 새로운 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법 '옴니RAG(Omni RAG)'를 개발했다고 19일 밝혔다.
아카식DB는 벡터 DB(문서나 이미지의 의미를 숫자 벡터로 변환해 유사한 정보를 찾는 DB), 그래프 DB(사람·기업·제품 등 개체 간 관계를 저장·분석하는 DB), 관계형 DB(표 형태의 데이터를 체계적으로 관리하는 전통적인 DB)의 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System·데이터를 저장·관리·검색하는 소프트웨어)에서 통합 실행할 수 있도록 설계됐으며, 이를 기반으로 개발된 옴니RAG는 문서의 의미 정보와 개체 간 관계, 구조화된 데이터를 동시에 활용해 생성형 AI의 답변 정확도를 높인다.
최근 AI 에이전트는 기업이 보유한 방대한 문서와 전문 지식을 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 RAG 기술을 기반으로 빠르게 확산되고 있다. 그러나 실제 기업 데이터는 문서, 표, 개체 간 관계 등 다양한 형태로 분산돼 있어 AI가 이를 종합적으로 이해하고 활용하기 어렵다. 이 때문에 AI가 충분한 근거 없이 사실과 다른 답변을 생성하는 환각 문제가 발생하며, 이는 기업용 AI 확산을 가로막는 핵심 과제로 꼽혀 왔다.
기존 RAG는 사용자의 질문과 문서를 벡터로 변환한 뒤 의미적으로 유사한 문서를 검색해 대규모언어모델(LLM, Large Language Model·방대한 데이터를 학습해 인간과 유사한 언어를 생성하는 AI 모델)에 제공하는 방식이 일반적이다. 이러한 방식은 비정형 문서 검색에는 효과적이지만, 문서 속 개체 간 관계나 특정 기간·유형·범위와 같은 구조화된 조건을 함께 고려해야 하는 복합 질의에는 한계가 있었다.
예를 들어 "작년에 체결된 계약서 중 A사와 관련된 조항을 찾고, 해당 조항이 어떤 제품 공급 이슈와 연결되는지 설명해 달라"는 질의는 문서 의미를 찾는 벡터 검색, 개체 간 관계를 탐색하는 그래프 검색, 날짜와 유형을 필터링하는 관계형 질의가 동시에 필요하다. 기존 시스템에서는 이를 위해 여러 종류의 데이터베이스를 별도로 구축하고 응용프로그램 계층에서 결과를 결합해야 했기 때문에 관리 복잡성과 응답 지연이 발생했다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 벡터 유사도 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링을 하나의 질의와 실행 계획 안에서 통합 수행하는 옴니RAG를 제안했다. 옴니RAG는 문서의 의미 정보, 지식 그래프의 관계 정보, 표 형태 데이터의 구조적 조건을 동시에 활용해 보다 정확한 근거를 찾아내고 AI의 환각 현상을 크게 줄인다.
이를 지원하기 위해 개발된 아카식DB는 그래프 DB, 벡터 DB, 관계형 DB를 하나의 엔진으로 통합한 새로운 구조를 채택했다. 사용자는 벡터 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링이 결합된 복합 RAG 질의를 하나의 SQL/GQL* 질의문으로 표현할 수 있으며, 아카식DB는 이를 단일 실행 계획으로 최적화해 처리한다.
*SQL/GQL(구조화 질의어/그래프 질의어) : 데이터베이스에 저장된 정보를 검색하거나 수정하기 위한 명령 언어다. SQL은 표 형태의 데이터를 다루는 전통적인 언어이며, GQL은 사람·기업·제품 등 개체 간 연결 관계를 분석하기 위해 사용되는 그래프 데이터 전용 언어다.
이러한 통합 구조를 통해 아카식DB는 불필요한 중간 결과 생성과 데이터 이동을 최소화해 LLM의 토큰 사용량을 크게 줄이고 응답 지연시간도 단축한다. 실험 결과 기존 시스템에서 최대 21.3초가 소요되던 복합 검색 질의를 1초 이내로 처리해 최대 20배 이상의 성능 향상을 달성했다. 또한 옴니RAG는 기존 RAG 대비 답변 정확도를 최대 78% 향상시키는 것으로 나타났다. 이는 기업용 AI 에이전트의 핵심 과제인 환각 문제를 크게 완화할 수 있음을 보여준다.
김민수 교수는 "AI 에이전트가 기업의 방대한 데이터를 정확하게 이해하고 활용하기 위해서는 벡터, 그래프, 관계형 데이터를 하나의 시스템에서 통합 처리할 수 있는 데이터 인프라가 필수적"이라며 "아카식DB는 AI 에이전트 시대를 위한 차세대 데이터베이스 기술로, 국방·제조·금융·법률·과학기술 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 핵심 데이터 인프라로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이건호 박사과정생이 제1저자로 참여하였으며, 연구 성과는 지난 6월 2일, 데이터베이스 분야 최고 권위 국제학술대회인 ACM SIGMOD 2026에서 데모 논문으로 발표되어, 학회 현장에서 글로벌 기업 및 연구자들로부터 뜨거운 관심을 받았다.
※ 논문명 : AkasicDB: Demonstrating Omni RAG with a Unified Vector-Graph-Relational DBMS, DOI: https://doi.org/10.1145/3788853.3801609
※ 저자 정보 : 이건호 (KAIST, 제1 저자), 박정호, 한동형 ((주)그래파이, 공동 저자) 김민수 교수 (KAIST, 교신저자)
※ 시연 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=KD6MznZ61P4
2026.06.19
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세계 최고 DB 통합기술로 진짜 똑똑한 AI 에이전트 현실로
기업들은 오랫동안 데이터를 관리하는 데 관계형 데이터베이스(DB)를 써왔다. 하지만 거대 AI 모델 활용이 늘면서, 이제는 그래프 DB와의 통합 운영이 요구된다. 그러나 이 과정에서 비용 부담, 데이터 불일치, 복합 질의 처리의 어려움 같은 한계가 드러난다. 우리 연구진은 이 같은 문제를 단번에 해결할 수 있는 차세대 그래프-관계형 DB 시스템 개발에 성공했으며, 곧바로 산업 현장에 적용될 것으로 기대된다. 이 기술이 적용되면 AI는 단순 검색을 넘어 복잡한 연결 관계까지 실시간으로 추론할 수 있어, 한층 똑똑한 AI 서비스 구현이 가능해질 것이다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합하여 그래프-관계형 질의를 한층 효율적으로 실행할 수 있는 새로운 DB 시스템 ‘키마이라(이하 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.
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.
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.
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.
문제는 지금까지의 접근 방식이 그래프 탐색을 억지로 조인 연산으로 흉내 내거나, 메모리에 그래프 뷰(view)를 미리 구성해 처리하는 방법에 의존했다는 점이다. 전자의 경우 탐색 단계가 깊어질수록 성능이 급격히 떨어지고, 후자의 경우 데이터 규모가 조금만 커져도 메모리 부족으로 실행이 실패한다. 또 원본 데이터 변경이 뷰에 즉시 반영되지 않아 데이터 최신성이 떨어지고, 관계형 결과와 그래프 결과를 따로 결합해야 하는 비효율이 뒤따랐다.
우리 대학 연구팀이 개발한 ‘Chimera(키마이라)’는 이러한 한계를 근본적으로 해결했다. 연구팀은 데이터베이스의 저장 계층과 질의 처리 계층을 모두 새롭게 설계했다.
연구팀은 우선 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. 덕분에 Chimera는 데이터 저장부터 질의 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 그래프-관계형 DB 시스템으로 자리매김했다.
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.
그래프 데이터의 규모가 아무리 커져도 메모리 부족으로 인한 질의 실패가 발생하지 않으며, 뷰를 사용하지 않기 때문에 데이터 최신성 측면에서도 지연 문제가 없다.
김민수 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 연구에는 전산학부 이건호 박사과정이 제1저자로, 김민수 교수의 창업기업 ㈜그래파이의 박정호 엔지니어가 제2저자로 참여했으며, 김 교수가 교신저자를 맡았다.
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.
※ 논문제목: Chimera: A System Design of Dual Storage and Traversal-Join Unified Query Processing for SQL/PGQ
※ DOI: https://dl.acm.org/doi/10.14778/3705829.3705845
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩과 한국연구재단 중견과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.08
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기술가치창출원, 창업지원 벤처 투자자 정기미팅(DCM) 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 6일부터 이틀간 대전 롯데호텔 루비홀에서 진행했다.
기술가치창출원이 주관하는 이번 행사는 우리 대학 교수진과 VC 대표들이 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크를 구축하는 자리다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 21년 11월에 시작했다.
5회째를 맞은 올해 행사에는 카카오벤처스 · 포스코기술투자 · KDB 산업은행 · 선보엔젤파트너스 · 카이트창업가재단 · 블루포인트파트너스 · 컴퍼니케이파트너스 · 카이스트홀딩스 · 미래과학기술지주 · 카이스트청년창업투자지주 등 중대형 투자 회사와 창업 초기 투자사까지 총 10개의 VC 기관 대표이사가 참여했다.
우리 대학에서는 송민호(의과학대학원), 윤준보(전기및전자공학부), 이진우(생명화학공학과) , 김재경(수리과학과), 김주호(전산학부), 장재범(신소재공학과), 이정호(의과학대학원), 강병훈(전산학부), 이광록(생명과학과), 이정철(기계공학과), 김진우(생명과학과), 최시영(생명화학공학과) 교수 등 12명이 자리를 함께했다.
6일 진행된 DCM 워크숍에서는 최성율 기술가치창출장, 배현민 창업원장, AC/VC 자문대표단 및 기/예비 창업 교원이 DCM의 활용 방안 및 KAIST 기술사업화 비전을 주제로 패널 토론을 진행했다. 특히, 1회부터 참여한 VC 자문대표 안구영 전무는 포스코기술투자가 총 50억 원 가량의 자금을 ㈜아이디케이랩(김일두 교수), ㈜다임리서치(장영재 교수), ㈜멤스룩스(윤준보 교수) 등 KAIST 교원 창업 기업들에 성공적으로 투자한 사례를 소개했다.
7일 열린 본 행사에서는 참석한 교수진들의 창업 경험 여부에 따라 '예비창업자'와 '교원창업자'로 그룹을 나눠 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다.
이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다.
DCM을 총괄한 최성율 기술가치창출원장은 "DCM 행사를 통해 교원창업기업이 투자 성과를 거두고 있는 만큼 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참여할 수 있도록 지속적으로 미팅 규모를 확대할 계획"이라고 강조했다. 또한, 산학협력센터 김성완 센터장은 "향후 DCM을 통해 창업 단계별 기업 현황에 따른 체계적 투자(Pre-seed/Angel, Seed, Series A,B,C) 지원 플랫폼을 강화하고 더 나아가 글로벌 투자를 받을 수 있는 프로그램으로 확장하고자 한다라고 전했다.
2023.12.12
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창업·기술사업화 확대 위한 VC 대표 미팅 개최
우리 대학이 창업과 기술사업화 확대를 위한 벤처캐피탈(이하 VC) 대표들과의 미팅을 26일부터 이틀간 대전 본원에서 진행했다.
이는 우리 대학 교수진과 VC 대표 간의 정기적인 만남(Department Capital Meeting, 이하, DCM)을 통해 상호 네트워크 구축을 도모하는 자리이다. 창업과 기술사업화에 관심 있는 교수들의 도전 정신을 장려하고 역량을 강화하는 취지로 마련되었다.
이번 DCM에는 VC 기관 대표이사 12명과 장영재, 이필승, 노준용, 김재경, 김대수 교수 등 우리 대학 교수 24명이 참여했다. 구체적인 VC 기관으로는 소프트뱅크벤처스, 카카오벤처스, 포스코기술투자, KDB 산업은행, IMM 인베스트먼트 등의 중대형 투자 회사와 프라이머, 위벤처스, 블루포인트파트너스, 카이트창업가재단, 카이스트청년창업투자지주, 한국신기술지주 등의 창업 초기 투자사들이다.
26일부터 양일간 열린 VC 대표 미팅에 참석한 교수진들은 창업 경험 여부에 따라 `예비창업자'와 `교원창업자'로 그룹을 나누었고, 각각 초기 기술사업화와 시리즈 A급 중대형 투자에 적합한 자문을 진행했다.
이들은 자유로운 분위기 속에서 연구 중인 첨단기술에 대한 사업화 아이디어를 공유했으며, 기술창업·신산업 발굴·기술이전·전략투자 파트너십·비즈니스 시뮬레이션 등에 대한 기술사업화 방안도 함께 논의했다. `예비창업자'와 `교원창업자' 모두 각기 다른 관점과 입장에서 다양한 의견 교류가 이어졌다.
DCM을 총괄한 이건재 산학협력센터장은 "첨단기술 기업의 정보와 관련 분야의 국제적인 네트워크를 보유한 것은 물론 즉석에서 투자 결정까지도 가능한 VC 대표이사들이 자문과 멘토를 위해 직접 나섰다는 것 자체가 우리 대학의 뛰어난 기술사업화 역량을 보여주는 지표가 될 것ˮ이라고 강조했다.
우리 대학 산학협력센터는 올해 제 2회 개최된 DCM 행사에 이어 매년 두 차례 정기적인 DCM 행사를 개최할 방침이다. 또한 더 많은 VC 대표들과 교수들이 참가할 수 있도록 지속적으로 미팅 규모를 확대할 계획이다.
2022.05.27
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본투글로벌센터와 업무협약 체결
우리대학과 본투글로벌센터(센터장 김종갑)가 11월 9일 '글로벌 선도 매래 혁신기술 해외진출 지원' 사업을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다.
두 기관은 이번 양해각서 체결을 계기로 ▲KAIST의 미래 혁신기술 스타트업 육성 및 해외진출 지원을 위한 업무 협력 ▲본투글로벌센터가 보유한 해외 시장검증 및 사업화 컨설팅 역량을 활용한 R&DB 서비스 분야 협력 ▲미래 혁신기술 사업화․실증, 글로벌 프로젝트 연계, 해외 파트너사 매칭 및 글로벌 시장 진출을 전담하는 디자인랩(Design Lab@KAIST) 설치․운영 등 실질적인 협력관계 구축을 위해 다양한 분야에서 협력할 예정이다.
2013년 설립된 본투글로벌센터는 과학기술정보통신부(MSIT)의 산하 기관으로 국가 스타트업 생태계와 ICT 분야 혁신기술기업이 세계시장에서 성공할 수 있도록 글로벌 진출 전문 서비스 제공하고 있다. 매년 글로벌 시장에 진출 가능성이 높은 100개 이상의 스타트업을 선정해 법률, 특허, 회계, 마케팅, 투자 및 비즈니스 개발분야의 전문 컨설팅 및 교육서비스를 제공하고 있다.
또한, 판교에 스타트업 비즈니스 공간인 ‘K-글로벌 스타트업 허브’를 구축해 50개 이상의 기업이 상주할 수 있도록 지원하고, 해당 기업을 대상으로 컨설팅 서비스를 제공하고 있다.
9일 열린 협약식에는 우리 대학 이광형 교학부총장을 비롯해 박현욱 연구부총장, 안성태 창업원장, 최경철 기술가치창출원장, 이충환 창업지원실장/판교센터장 등이 참석했고, 본투글로벌센터에서는 김종갑 센터장을 포함해 장석진 글로벌사업협력팀장, 신세라 글로벌사업개발팀장, 김국환 글로벌경영컨설팅팀장 등이 자리했다.
2020.11.10
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한국인의 자연스러운 감성 인식 인공지능을 위한 공공 DB 구축
기계적 인공지능을 뛰어넘는 감성 지능기술 기반의 미래산업 창출과 효율적인 동영상 요약 서비스 개발을 위한 공공 데이터베이스 구축 사업에 대학이 주도적으로 나선다.
문화기술대학원 박주용 교수 연구팀은 한국인의 감정을 인지할 수 있는 감성 기술과 지능형 영상 요약기술 개발을 위한 인공지능 빅데이터 구축 사업을 통해 코로나 이후 새로운 인공지능산업 창출에 적극적으로 나설 계획이라고 24일 밝혔다.
현재 인공지능은 질병 진단과 자율운전 등 인간의 기계적인 움직임과 판단력을 보완하는 영역에서 활용 폭을 넓히고 있다. 그러나 사람들의 미묘한 감정 표현 인식처럼 기계적으로 판단하기 어려운 문제를 해결하는 '감성 지능' 기술의 국내 수준은 아직 걸음마 단계라고 평가받고 있다. 미국이나 일본과 같은 선진국에서 '험인텔(Humintell)'과 같은 감성 인식 기술기반 서비스가 두각을 보이는 상황에서 이제 우리나라도 사람의 감정을 인지할 수 있는 인공지능 기술 개발을 위해 고품질의 한국인 고유의 감정 표현과 관련된 데이터 수집하고, 또 다양한 응용 서비스 개발에도 더욱 박차를 가해야 한다는 목소리가 커지고 있다.
박주용 교수 연구팀의 '감성 인식 인공지능 공공DB 구축사업'은 COVID-19로 인한 경기침체를 극복하고 코로나19 종식 이후 디지털 시대의 신산업 창출을 위해 과기정통부(장관 최기영)와 한국정보화진흥원(원장 문용식)의 '인공지능 학습용 데이터 구축(2차)' 사업 예산 및 KAIST가 주도하는 컨소시엄의 민간투자금 등 모두 46억 원의 재원으로 운용된다. 이를 위해 일반인과 전문배우 등 약 2,500명의 자발적 참여자로부터 감정 학습을 위한 얼굴 데이터 수집과 함께, K-pop과 K-드라마 등의 세계적 성공으로 수요가 급증하고 있는 환경에서 다양한 동영상 콘텐츠의 효과적인 영상 요약과 맞춤형 마케팅을 가능케 하는 영상 데이터 확보에 나선다.
이 사업은 우리 대학 문화기술대학원이 주관하고 메트릭스리서치(대표 나윤정), 액션파워(공동대표 조홍식/이지화), 소리자바(대표이사 안상현), 데이터헌트(대표이사 김태헌), 아트센터 나비미술관(관장 노소영), 리콘랩스(대표이사 반성훈)가 공동연구기관으로, 그리고 대홍기획(대표이사 홍성현)이 수요기관으로 참여한다. 이밖에 한국 소비자 광고심리학회가 자문하는 이 프로젝트에서 개발되는 데이터베이스, 인공지능 학습모델, 프로그래밍 코드 등 모든 연구결과는 공공재이기 때문에 누구나 연구와 사업에 사용이 가능하다.
특히 문화기술대학원 박주용, 이원재, 남주한 교수팀과 리콘랩스, 아트센터 나비미술관은 사용자의 심리적 건강을 추적할 수 있는 심리 일기장, 음악 영상의 하이라이트 생성을 위한 알고리즘, 서비스 사용자의 반응을 감지할 수 있는 앱 등 이번 사업을 통해 구축예정인 공공 데이터베이스를 활용하는 각종 응용 서비스를 설계하고 실험할 계획이다.
박주용 교수는 "인간을 감정을 이해하는 미래 인공지능 기술발전을 위해서는 고품질의 공공데이터 확보가 필수ˮ라고 전제하면서 "일상 사진을 공유하며 공감대를 찾는 소셜미디어 시대의 문화에 힘입어 새로운 산업을 창출하고 세계적 팬데믹으로 인한 위기 극복에 주도적인 역할을 하는 것은 KAIST의 당연한 책무"라고 강조했다.
2020.09.24
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세계 최고 성능을 지닌 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 기술 개발
우리 연구진이 방대한 정보를 저장하고 목적에 맞게 검색, 관리할 수 있는 시스템을 통칭하는 데이터베이스관리시스템(DBMS, DataBase Management System)을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터베이스 질의 언어 SQL(Structured Query Language, 구조화 질의어) 처리 성능을 대폭 높인 세계 최고 수준의 DBMS 기술을 개발했다.
김 교수 연구팀은 데이터 처리를 위해 산업 표준으로 사용되는 SQL 질의를 기존 DBMS와는 전혀 다른 방법으로 처리함으로써 성능을 기존 옴니사이(OmniSci) DBMS 대비 최대 88배나 높인 신기술을 개발했다. 김 교수팀이 개발한 이 기술은 오라클·마이크로소프트 SQL서버·IBM DB2 등 타 DBMS에도 적용할 수 있어 고성능 SQL 질의 처리가 필요한 다양한 곳에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 DBMS는 SQL 질의를 처리할 때 내부적으로 데이터 테이블들을 `왼쪽 깊은 이진 트리(left-deep binary tree)' 형태로 배치해 처리하는 방법을 사용한다. 지난 수십 년간 상용화돼 온 대부분의 DBMS는 데이터 테이블들의 배치 가능한 가지 수가 기하급수적으로 많기 때문에 이를 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태로 배치해 SQL 질의를 처리해 왔다.
임의의 두 테이블이 기본 키(primary key, PK)와 외래 키(foreign key, FK)라 불리는 관계로 결합(조인 연산)하는 경우에는 이러한 방법으로 SQL 질의를 효과적으로 처리할 수 있다. 여기서 기본 키는 각 데이터 행(row)을 유일하게 식별할 수 있는 열(column)이고, 외래 키는 그렇지 않은 열이다.
지난 수십 년간 산업에서 사용되는 DB의 구조가 점점 복잡해지면서 두 테이블은 PK-FK 관계가 아닌 FK-FK 관계, 즉 외래 키와 외래 키의 관계로 결합하는 복잡한 형태의 SQL 질의들이 많아지고 있다. 실제 DBMS의 성능을 측정하는 산업 표준 벤치마크인 TPC-DS에서 전체 벤치마크의 26%가 이런 복잡한 SQL 질의들로 구성돼 있고 기계학습(머신러닝), 생물 정보학 등 다양한 분야들서도 이러한 복잡한 SQL 질의 사용이 점차 증가하는 추세다.
이전에 나온 DBMS들은 두 테이블이 주로 PK-FK 관계로 결합한다는 가정하에 개발됐기 때문에 FK-FK 결합이 필요한 복잡한 SQL 질의를 매우 느리거나 심지어 처리하지 못하는 실패를 거듭해왔다.
김 교수팀은 문제 해결을 위해 테이블들을 하나의 커다란 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태가 아닌 여러 개의 작은 `왼쪽 깊은 이진 트리'를 `n항 조인 연산자'로 묶는 형태로 배치해 처리하는 기술을 개발했다. 이때 각각의 `작은 이진 트리' 안에는 FK-FK 결합 관계가 발생하지 않도록 테이블들을 배치하는 것이 핵심이다.
각각의 `작은 이진 트리'의 처리 결과물을 `n항 조인 연산자'로 결합해 최종 결과물을 구하는 것도 난제로 꼽히는데 연구팀은 `최악-최적(worst-case optimal) 조인 알고리즘'이라는 방법으로 이 문제를 해결했다.
`최악-최적 조인 알고리즘'은 그래프 데이터를 처리할 때 이론적으로 가장 우수하다고 알려진 알고리즘이다. 김 교수 연구팀은 세계에서 가장 먼저 이 알고리즘을 SQL 질의 처리에 적용해 난제를 해결하는 데 성공했다.
김민수 교수 연구팀은 새로 개발한 DBMS 기술을 GPU 기반의 DBMS 개발업체인 미국 옴니사이(OmniSci)社 제품에 적용한 결과, OmniSci DBMS보다 성능이 최대 88배나 향상된 결과를 얻었다. 또 TPC-DS 벤치마크에서도 세계 최고 수준의 성능을 가진 기존의 상용 DBMS보다 5~20배나 더 빠른 사실을 확인했다. TPC-DS는 DBMS의 성능을 측정하기 위한 산업 표준의 최신 벤치마크이다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "연구팀이 개발한 새로운 기술은 대부분의 DBMS에 적용할 수 있기 때문에 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 미국 옴니사이(OmniSci)社에 재직 중인 남윤민 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 18일 미국 오리건주 포틀랜드에서 열린 데이터베이스 분야 최고의 국제학술대회로 꼽히는 `시그모드(SIGMOD)'에서 발표됐다. (논문명 : SPRINTER: A Fast n-ary Join Query Processing Method for Complex OLAP Queries).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.23
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이동만 교수, 빅데이터로 SNS 분석해 맞춤형 장소 제공 기술 개발
<좌측부터 전산학부 이동만 교수, 신병헌 박사과정 학생, 최인경 박사과정 학생>
전산학부 이동만 교수 연구팀이 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사진과 글을 기반으로 장소의 특성을 분석해 사용자에게 맞춤형 장소를 제공하는 기술을 개발했다. 이 기술은 현재의 위치기반 추천서비스를 인공지능형 개인비서서비스로 도약시키는 원천기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 기존 위치기반 장소 검색 및 추천서비스의 검색 수준을 향상시켜 사용자들이 장소를 선택하는 기준을 다양하게 적용시킬 수 있다. 사용자의 트렌드를 반영해 실시간으로 변화된 장소 추천을 할 수 있을 것으로 보인다. 문화기술대학원 이원재, 박주용 교수와 전산학과 차미영 교수가 공동으로 참여한 이번 연구의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 http://placeness.kaist.ac.kr:8080/ 을 통해 공개됐고 관련 정보는 http://placeness.kaist.ac.kr/wiki/doku.php 에서 열람할 수 있다.
맛집 추천서비스, 소셜 커머스 등 위치를 기반으로 정보 검색 및 추천서비스를 제공하는 업체들은 주로 고객의 후기를 수집하거나 직접 방문을 통해 경험한 내용을 토대로 음식점 혹은 매장을 평가한다. 이는 비교적 정확한 정보를 제공하지만 시간적, 경제적 비용이 많이 소모된다. 또한 사용자 전체의 관심과 선택의 평균에 중점을 두기 때문에 사용자 개인의 특성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다. 시간이 지날수록 사용자는 평균 중심의 예상 가능한 선택지를 추천받을 확률이 높아진다.
따라서 같은 장소라도 사용자가 방문하고자 하는 목적이 다르기 때문에(모임, 상견례, 소개팅 등) 방문 목적과 사회적 맥락을 파악할 수 있는 추가적인 기능이 필수적이다. 이를 위해 기본적으로 제공되는 정보 외에도 실제 사람들이 각 장소에서 어떤 세부적 활동을 하며 공간을 소비했는지에 대한 데이터 수집이 필요하다. 연구팀은 문제 개선을 위해 특정 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)에 올라온 사진과 텍스트 자료를 바탕으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발했다.
기존에 존재하는 딥러닝 방식을 이용해 사진을 분석하는 기술과 연구팀이 새로 개발한 텍스트 분석 기술인 워드백(Wordbag) 기술을 결합했다. 특정 상황이나 분위기에 사용되는 단어들을 분석하고 단어마다 가중치를 둬 분류하는 기술이다. 연구팀은 API에서 주요 연구 이슈에 따라 크게 4개의 세부 분야별 정보를 제공한다. ▲상위 장소의 장소성(장소의 성격 : placeness), ▲상위 장소 내에 있는 세부 장소의 장소성 추론, ▲감성분석 기반의 장소 분위기 추론, ▲사용자와 장소성 간 연관성을 제공한다.
연구팀의 API는 SNS에 존재하는 연구개발 대상으로 지정된 특정 상위장소(코엑스. 아이파크 몰) 및 그 내부의 세부장소에 대해 언급된 데이터를 분석해 행위, 방문자, 시간, 분위기 등 다양한 관점에서 공간의 활용 가능성을 제공한다. 이는 같은 장소라도 사용자가 시간대, 목적에 따라 다르게 활용했던 이력이나 기존 서비스에서 제공이 어려웠던 분위기(ex. 밝은, 전통적인 등)나 방문 목적(ex. 데이트, 공부, 회의)을 데이터로 수집할 수 있기 때문에 사용자의 의도에 따라 장소를 추천할 수 있다.
이 교수는 “이 연구에서 개발된 API를 통해 기존의 위치기반 장소 검색 및 추천 서비스의 검색 수준을 향상시키고 방문자들의 트렌드 변화에 따라 자동으로 변화된 장소를 추천할 수 있다”고 말했다. 또한 “기존 비정형 텍스트 데이터 분석의 한계를 극복하기 위해 사진과 텍스트를 동시에 분석해 공간에 대한 사회적 정보를 추론할 수 있어 현재의 위치기반 추천 서비스가 인공지능형 개인비서서비스로 도약하는 핵심 기술이 될 것이다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 디지털콘텐츠 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2017.08.29
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황규영 특훈교수, ACM SIGMOD 공로상 수상
우리 대학 전산학과 황규영 특훈교수가 ACM SIGMOD 공로상을 수상했다.
황 교수는 전 세계 및 아시아-태평양 지역의 데이터베이스 분야의 발전을 위해 헌신적이고 지속적인 공헌과 리더십으로 이 상을 수상했다.
특히, 데이터베이스 분야의 세계 Top저널인 The VLDB Journal, 최고 권위학회인 VLDB Endowment 와 IEEE Technical Committee on Data Engineering, 아시아-태평양 지역의 권위 학술대회인 DASFAA의 발전에 대한 지대한 공헌을 인정받았다.
이 상은 데이터베이스 최고권위의 학회 중 하나인 ACM SIGMOD에서 세계 최고권위자들이 엄정한 심사를 거쳐 1년에 1명을 선정하는 권위 있는 상으로 1992년부터 현재까지 황교수를 포함하여 전세계에서 총 23명이 수상했다.아시아 태평양 지역에서는 4명, 국내에서는 최초로 수상하였다.
시상식은 6월 23-27일 미국 Utah주 Snowbird에서 열린 ACM SIGMOD 연례 학술대회에서 열린 바 있다.
역대 수상자 프로필 [ http://www.sigmod.org/sigmod-awards/sigmod-awards ]
2014.07.14
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제1회 위치공학 및 C-ITS 응용 워크숍 성황리에 개최
- 새로운 기술과 일자리 창출이 기대되는 창조경제와 잘 부합하는 분야 -
지난 4월 26일(금) 제1회 위치공학 및 C-ITS 응용 워크숍이 산학연 분야에서 많은 전문가들이 참석한 가운데 코엑스에서 성황리에 진행되었다.
카이스트 위치공학 연구회(의장, 한동수)와 카이스트 C-ITS 연구회(의장, 공승현), 그리고 한국 ITS 학회(회장, 박철순)가 공동으로 주최한 이번 워크숍은 IT와 교통, 건설, 재난 분야 등에서 활동해 온 측위 기술 및 C-ITS 분야 전문가들이 분야를 허물고 한 자리에 모여 상호 교류한 장으로서 그 의미가 컸다.
단일 세션으로 진행된 오전에는 GPS를 기반으로 한 실외 측위와 WiFi 신호를 주축으로 한 실내 측위, 그리고 초음파를 사용한 수중 측위 분야의 최신 기술 현황과 향후 전망이 개괄적으로 소개되었다.
오후 세션에는 C-ITS 응용 세션과 위치공학 세션으로 분리되어 각 분야의 최신 기술과 다양한 응용이 심도 있게 소개 되었다. 많은 참석자들이 워크숍 종료 시까지 자리를 뜨지 않고 마지막까지 자리를 지켜 이 분야 관심이 매우 높음을 보여주었다.
이번에 개최된 워크숍은 측위 분야에서 전 세계 관련 기업의 기술 경쟁이 뜨거운 상황이어서 더욱 주목을 받았다.
스카이훅사의 War-driving 기술을 도입하여 무선랜 신호에 기반한 측위 기술을 제공해 왔던 애플은 얼마 전 이천만 불(한화 약 250억 원)에 WifiSlam을 인수하며 이 분야 기술 경쟁을 가속화 시켰기 때문이다. 스탠포드 대학교 졸업생들이 주축이 되어 설립된 WifiSlam은 걸으면서 스마트폰에서 수집된 무선랜 신호의 수집 위치 정보를 3축 가속기, 자이로스코프, 기압계 등의 센서 데이터를 사용하여 정밀하게 태깅하는 워킹 서베이(walking survey) 기법을 개발한 벤처기업이다.
애플만이 아니다. 구글은 구글 맵스 인도어 사이트를 개설하고 전 세계 실내 지도와 무선랜 신호 DB를 구축하고 있다. 구글은 현재까지 13개 국가의 공항과 박물관, 실내 쇼핑 센터를 중심으로 약 10,000여 개의 빌딩에 대한 실내 지도와 수십 여 개의 빌딩에서 무선랜 신호 DB를 확보한 것으로 알려져 있다. 마이크로소프트도 Bing을 통해서 15,000여 개의 빌딩에 대한 실내 지도 정보를 축적하고 있다.
국내에서도 실내 측위 기술을 선점하기 위한 정부와 기업 그리고 연구소와 학교의 움직임이 활발하다. 국토교통부는 2013년부터 2016년에 걸쳐 실내 측위 기술을 포함한 실내 공간정보 산업 육성을 위하여 대규모 예산을 확보하고 지원할 예정임을 공표한 바 있다. C-ITS 분야에도 매년 1천억 원 정도를 지원할 예정으로 있다.
조직 위원장으로 워크숍을 준비한 카이스트 전산학과 한동수 교수는 위치공학과 C-ITS 분야는 새 정부가 추구하는 창조경제와도 잘 부합하는 분야로서 새로운 기술 개발과 많은 일자리 창출 측면에서 매우 기대된다고 말하였다. 또한 각 빌딩에 대한 실내 지도와 실내 측위에 꼭 필요한 무선랜 신호 DB를 선점한 기업이 향후 실내 측위 분야의 강자로 군림하며 막대한 이익을 담보 받을 수 있을 것이다라고 전망하였다.
한동수 교수는 이번 워크숍에 대한 반응이 산업계, 연구소, 학계에서 모두 기대 이상으로 좋아 향후에도 위치공학 및 C-ITS 응용 워크숍을 정기적으로 개최해 나갈 예정이라고 말했다.
2013.04.29
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KAIST-산업은행 ‘기술이전 및 사업화’ 촉진 협력
우리 대학은 12일(목) 오전 11시 대전 본관 제 1회의실에서 KDB산업은행과 ‘기술이전 및 사업화 촉진’을 위한 업무제휴 협약을 체결했다.
이번 협약을 계기로 KAIST는 산업은행이 관리 중인 440여 기술 수요기업에 보유중인 특허기술을 제공하고 KAIST 보육 기업들에게 금융자문 등 사업화를 위한 컨설팅서비스를 제공 할 수 있게 됐다.
대략 일만 건의 특허를 보유중인 KAIST 산학협력단은 특허기술을 기업에 어떻게 알릴 것인지와 어떻게 상용화시킬 것인지를 항상 고민해 왔다.
KAIST는 이번 업무제휴로 한국산업은행이 보유한 ‘KDB 기술이전 ・사업화 컨설팅 시스템’을 활용해 KAIST가 보유한 특허기술 정보를 기업에 제공하는 한편 보육 기업들에게 경영전반에 대한 컨설팅 서비스를 제공할 수 있게 돼 기술이전이 활성화될 것으로 기대하고 있다.
백경욱 연구부총장은 “KAIST 산학협력단은 우수한 특허기술을 많이 가지고 있으나 시장이 요구하는 기술과의 접목 및 상용화에 어려움이 많았다”며 “이번 협약으로 KAIST 특허기술이 많은 기업들에게 제공돼 기술이전이 활성화 되고 상용화 되는 계기가 됐으면 한다” 라고 말했다.
KAIST는 또한 보육기업의 기술력・사업성 검증과정에서 양 기관의 전문가 참여하는 ‘전문가 활용제도’도 도입할 예정이다.
[사진설명]
12일 오전 11시 KAIST 본관 회의실에서 백경욱(왼쪽) KAIST 연구부총장과 김상로 KDB 산업은행 부행장이 업무제휴 협약을 체결한 뒤 기념촬영을 하고 있다.
2012.07.12
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장영재 칼럼 DB·SNS 세상, "누이 좋고 매부 좋은 사업"은 널렸다
장영재 산업및시스템공학과 교수가
조선일보 2011년 2월 19일(토)자 칼럼을 실었다.
제목: DB·SNS 세상, "누이 좋고 매부 좋은 사업"은 널렸다
신문: 조선일보
저자: 장영재 산업및시스템공학과 교수
일시: 2011년 2월 19일(토)
기사보기: DB·SNS 세상, "누이 좋고 매부 좋은 사업"은 널렸다
2011.02.19
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