단순검색을 넘어 복잡한 관계까지 실시간 추론이 가능한 차세대 DB시스템이 개발됐다. 추론성능이 기존대비 최대 280배 빠르다는 것이 연구진 설명이다.
KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 관계형 DB와 그래프 DB를 완전 통합한 새로운 DB 시스템 ‘키마이라(Chimera)’를 개발했다고 8일 밝혔다.
김민수 교수는 "국제 성능 표준 벤치마크인 ‘LDBC 소셜 네트워크 벤치마크(SNB)’에서 기존 시스템 대비 최소 4배에서 최대 280배 빠른 성능을 기록했다"고 말했다.

그래프 DB는 데이터를 정점(노드)과 간선(연결선)으로 표현하는 구조여서 사람·사건·장소·시간처럼 복잡하게 얽힌 정보를 분석하고 추론하는 데 강점을 지닌다. 최근에는 AI 에이전트, SNS, 금융, 전자상거래 등에서 많이 활용 중이다.
연구팀은 또 키마이라를 최근 주목받는 관계형 질의 언어(SQL)에 그래프 질의 기능을 확장한 신규 표준 언어 ‘SQL/PGQ’에 통합했다. 단일 저장소처럼 질의 계획을 생성 및 최적화할 수 있는 장점이 있다.
기존에는 메모리에 그래프 뷰를 미리 구성해 처리하는 방법에 의존했다. 이 때문에 데이터 규모가 조금만 커도 메모리 부족 현상이 나타났다.
연구팀은 이러한 한계를 근본적으로 해결했다. 우선 그래프 전용 저장소와 관계형 데이터 저장소를 함께 운영하는 ‘듀얼 스토어 구조’를 도입했다. 여기에 ‘탐색-조인 연산자’를 적용했다. 복잡한 연산을 단일 체계에서 효율적으로 실행한다.
김민수 교수는 "데이터 저장부터 질의 처리까지 전 과정을 하나로 통합한 세계 최초의 그래프-관계형 DB 시스템"이라고 말했다.
김 교수는 '앞으로 AI 에이전트, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 쓰일 것"이라며 "㈜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 활용될 것"으로 기대했다.
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연구는 전산학부 이건호 박사과정이 제1저자로, 김민수 교수의 창업기업 ㈜그래파이 박정호 엔지니어가 제2저자로 참여했다.
연구 성과는 지난 1일 데이터베이스 분야 국제학술대회(VLDB)에 발표됐다. 예산은 과기정통부 IITP SW스타랩과 한국연구재단 중견과제의 지원을 받았다.
