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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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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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황규영 특훈교수 VLDB 국제학술재단 Trustee로 재선임
우리학교 전산학과 황규영 특훈교수가 권위있는 VLDB(Very Large Data Bases) 국제학술재단(The VLDB Endowment)의 Trustee로 재선임되어 또다시 6년간 세계 데이터베이스 학계를 이끌어 나가게 됐다.
황 교수는 VLDB Journal Liaison을 맡아 본인이 2003년에서 2009년까지 6년간 Chief Editor로서 이끌어 온 The VLDB Journal의 조언 및 감독을 맡는다.
VLDB 국제학술재단의 임원으로 재선임되는 것은 매우 이례적인 일이다. VLDB 국제학술재단은 ACM SIGMOD와 함께 세계 데이터베이스 분야를 선도해 나가는 양대 권위 기관으로 총 21명의 Trustee로 구성되며, 데이터베이스 분야의 최고권위 저널인 The VLDB Journal과 최우수 학술대회인 VLDB Conference를 관장한다.
황 교수는 1998년-2004년에도 Trustee로 선임되어 6년간의 임기를 마친 바 있다.
2010.09.28
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황규영 특훈교수, DB분야 국제학술지 ‘VLDB 저널’을 전산학 전 분야 최고로
-1년 사이 SCI 영향력지수 3.818에서 6.8로 도약
- 서베이 저널을 제외한 전산학 분야 기술저널 중 최고로 평가
전산학과 황규영 특훈교수가 데이터베이스 분야 Top 국제학술지인 ‘VLDB 저널(The VLDB Journal)’을 전산학 전 분야 최고의 저널로 만들었다.
황 교수가 수석 편집장(Editor-in-Chief)을 맡고 있는 ‘VLDB 저널’의 SCI 영향력지수(Science Citation Index, impact factor)가 1년 사이에 3.818에서 6.8로 크게 도약했다. 이 저널은 SCI의 99개 정보시스템분야, 44개 하드웨어와 아키텍처분야 저널 중 1위를 차지하며, 서베이 저널(Survey Journal)을 제외한 전산학 분야 기술저널 중 최고로 평가됐다.
데이터베이스 분야의 경쟁 저널인 IEEE TKDE(Transactions on Knowledge and Data Engineering)와 ACM TODS(Transactions on Database Systems)의 영향력 지수가 2.236과 1.613임을 감안할 때, 이 저널의 2008년 영향력지수 6.8은 상대적으로 3-4배나 많이 인용됨을 나타낸다.
황 교수는 6년간의 편집장 및 수석 편집장 재임기간 동안 창의적 아이디어의 적극적 수용, 편집위원회 강화, 심사기간의 엄정, 온라인 접근성 향상, 발간기간의 과감한 단축 등 수요자 중심의 저널정책을 적극 추진하여 이 저널을 세계 최고표준으로 유지하고 개선시켰다. 그 결과 SCI 영향력지수는 1.149(2002년)에서 6.8(2008년)로 대폭 상승했다. 이로써 황 교수는 ‘VLDB 저널’의 학술적 영향력과 가치를 한 단계 상승시켰다는 국제적인 평가를 받고 있다. 황 교수는 VLDB 저널의 창간멤버로서 저널의 발전을 위해 19년간 봉사해 오고 있다.
황 교수는 데이터베이스 분야에서의 뛰어난 연구업적을 바탕으로 국제학술계를 선도하고 있다. 물리적 데이터베이스 설계, 데이터베이스 질의처리, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 아키텍쳐 분야의 공헌을 인정받아 지난 2007년에는 국내 전산학분야에서는 최초로 IEEE 펠로우로 선임됐다. 권위있는 VLDB 국제학술재단(The VLDB Endowment)의 이사로서 세계 데이터베이스 연구의 방향을 선도하였다. 현재 한국과학기술한림원 종신회원(Fellow)이며 KAIST 특훈교수다.
2009.07.15
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전산학과 황규영 교수, 세계적인 VLDB 저널의 수석 편집위원장으로 선임
우리 학교 전산학과 황규영 교수가 VLDB 저널(International Journal of Very Large Databases)의 수석 편집위원장으로 선임됐다. 이 저널의 수석 편집위원장은 데이터베이스 분야에서 세계적으로 뛰어난 연구 업적을 쌓은 학자들 중에서 선출된다.
황교수는 1990년 VLDB 저널의 창간에 참여하여 13년간 창간 편집위원으로 공헌하였으며, 2003년부터는 편집위원장, 2007년부터는 3인의 편집위원장 중 수석 편집위원장으로 활동하고 있다. 세계적 거장들인 필립 번스테인 박사와 크리스틴 젠슨박사와 함께 저널의 방향을 이끄는 중책을 수행하고 있다.
이 저널은 ACM TODS(ACM Transactions on Database Systems)와 더불어 데이터베이스 분야의 쌍벽을 이루는 세계 최고의 저널로서, 관련 저널 중에서 가장 높은 impact factor(3.289)를 보유하고 있다.
2007.12.31
조회수 22598
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전산학전공 황규영 교수, IEEE ICDE 최고논문상 심사위원장에 선임
전산학전공 황규영(黃奎永, 54) 교수가 올해 미국 조지아주 아틀란타에서 열리는 세계 최고 권위의 학술대회인 IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2006)에서 Best Paper Award Committee 위원장에 선임됐다.
IEEE ICDE 학술대회는 올해로 22년의 역사를 갖는 학술대회로, International Conference on Very Large Data Bases(VLDB) 및 ACM SIGMOD International Confrence on Management of Data 학술대회와 함께 데이터베이스 분야의 3대 톱 학술대회이다.
Best Paper Award Committee는 ICDE 2006 학술대회에서 채택된 모든 연구 논문들 중에서 가장 우수한 논문을 선정하는 위원회로, 일반 최우수 논문과 학생 최우수 논문을 별도로 선정한다.
黃교수는 세계 정상급 석학 6인을 위원으로 선정하여 이 위원회를 이끌어가게 된다. 黃교수는 2005년에는 VLDB 2005 학술대회에서 10-Year Best Paper Award 선정 위원(5인 위원회) 및 Best Paper Award 선정 위원(6인 위원회)으로 동시에 위촉된 바 있다. 또한, VLDB 2003 학술대회에서 10-Year Best Paper Award 선정위원, 2004년부터 IEEE ICDE에서 Influential(10-Year Best)Paper Award 선정위원으로 활동해 오고 있다.
2006.02.27
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