"이 사람의 친구의 친구는 누구인가"

작성일 09-08

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST 연구팀, 그래프·관계형 DB 통합 저장·관리와 질의 처리 ‘키마이라(Chimera)’ 개발 
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 [아이뉴스24 정종오 기자] 국내 연구팀이 그래프 DB와 관계형 DB를 통합 저장·관리는 물론 질의 처리하는 ‘키마이라(Chimera)’ 기술을 내놓았다. ‘이 사람의 친구의 친구는 어느 회사에 다니는가’와 같은 복잡한 관계도 기존보다 훨씬 간단하게 검색할 수 있다.
 기업들은 오랫동안 데이터를 관리하는 데 관계형 데이터베이스(DB)를 써왔다. 거대 AI 모델 활용이 늘면서 이제는 그래프 DB와 통합 운영이 요구된다.
 이 과정에서 비용 부담, 데이터 불일치, 복합 질의 처리의 어려움 같은 한계가 드러난다. 한국과학기술원(KAIST) 연구팀은 이 같은 문제를 단번에 해결할 수 있는 차세대 그래프-관계형 DB 시스템 개발에 성공했다.
 산업 현장에 곧바로 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 이 기술이 적용되면 AI는 단순 검색을 넘어 복잡한 연결 관계까지 실시간으로 추론할 수 있다. 한층 똑똑한 AI 서비스 구현이 가능해진다.
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 KAIST. [사진=KAIST]
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 KAIST(총장 이광형)는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합해 그래프-관계형 질의를 한층 효율적으로 실행할 수 있는 새로운 DB 시스템 ‘키마이라( Chimera)’를 개발했다고 8일 발표했다.
 키마이라는 국제 성능 표준 벤치마크에서 기존 시스템보다 최소 4배에서 최대 280배 빠른 질의 처리 성능을 입증해 세계 최고 수준을 기록했다.
 기존 관계형 DB와 달리 그래프 DB는 데이터를 정점(노드)과 간선(연결선)으로 표현하는 구조로 돼 있다. 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 확산하고 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 언어이다. 표(테이블) 형태의 데이터와 사람·사건·장소 등 연결 관계 정보를 한 번에 질의(검색)할 수 있도록 설계됐다.
 이를 활용하면 ‘이 사람의 친구의 친구는 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.
 원본 데이터 변경이 뷰에 즉시 반영되지 않아 데이터 최신성이 떨어지고, 관계형 결과와 그래프 결과를 따로 결합해야 하는 비효율이 뒤따랐다.
 KAIST 연구팀이 개발한 ‘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 적용했다.
 복잡한 연산을 단일 체계에서 효율적으로 실행할 수 있도록 했다. 덕분에 키마이라는 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 KAIST 교수는 “데이터 간 연결 관계가 갈수록 복잡해지는 만큼 그래프와 관계형 DB를 아우르는 통합 기술의 필요성이 커지고 있다”며 “키마이라는 이 문제를 근본적으로 해결한 기술로, 앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 쓰일 것으로 기대한다”고 말했다.
 이번 연구(논문명: 논문제목: Chimera: A System Design of Dual Storage and Traversal-Join Unified Query Processing for SQL/PGQ)에는 전산학부 이건호 박사과정이 제1저자로, 김민수 교수의 창업기업 그래파이의 박정호 엔지니어가 제2저자로 참여했다. 김 교수가 교신저자를 맡았다.
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