포스텍 한욱신 교수팀, 데이터 분석 184배 빠른 그래프 엔진 ‘터보링크스’ 개발

연구 이미지. /포스텍 제공

국내 연구진이 복잡하게 얽힌 대규모 데이터를 기존보다 최대 184배 빠르게 분석할 수 있는 차세대 그래프 분석 엔진을 개발했다. 

포항공과대학교(이하 포스텍) 컴퓨터공학과·인공지능대학원 한욱신 교수 연구팀은 형식과 형식이 미리 정해지지 않은 복잡한 데이터를 고속으로 처리하는 그래프 분석 엔진 ‘터보링크스(TurboLynx)’를 개발했다고 21일 밝혔다. 

넷플릭스의 콘텐츠 추천, 금융사의 이상 거래 탐지, 생성형 AI의 개념 연결 등은 모두 데이터 간의 관계를 읽는 ‘그래프 데이터’ 기술을 기반으로 한다. 

최근 기업 환경에서는 데이터 항목과 형식이 수시로 변하는 ‘스키마 없는(schemaless)’ 그래프 모델이 유연성 덕분에 주목받고 있으나 데이터 형태가 제각각이다 보니 이를 집계하고 통계를 내는 분석 작업에서는 속도가 크게 떨어지는 치명적인 한계가 있었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 데이터를 저장하는 방식부터 질의를 처리하고 최적화하는 시스템 전체를 통합적으로 새롭게 설계했다.

성격이 비슷한 데이터들을 시스템이 자동으로 그룹화한 뒤 분석에 유리한 열(column) 단위로 저장하는 방식을 취했다. 이를 통해 컴퓨터가 데이터를 읽을 때마다 매번 형태를 해석해야 하는 번거로움을 없애고 메모리 낭비를 줄였다. 

또 복잡한 탐색 과정에서 발생하는 불필요한 중간 결괏값들을 제어해 질의 실행 효율을 극대화했다.

실제 국제 표준 벤치마크 평가에서 터보링크스는 기존 그래프 데이터베이스 시스템보다 약 184배 빠른 속도를 기록했다. 전통적인 관계형 데이터베이스 방식과 비교해도 최대 41배 빠른 수치다. 

특히 위키피디아 기반의 대규모 지식그래프 데이터 평가에서는 현재 가장 우수하다고 평가받는 기존 경쟁 시스템보다 19배 높은 성능을 보이며 실제 산업 현장에서의 높은 활용성을 입증했다.

이번에 개발된 터보링크스 엔진은 업계 표준 그래프 질의 언어인 시퍼(Cypher)를 지원하며 사용자가 자연어로 질문해도 시스템이 대화하듯 처리할 수 있는 기능이 탑재됐다. 

한욱신 포스텍 교수는 “기업들이 보유한 복잡한 그래프 데이터를 실제 서비스에 더 폭넓게 활용할 수 있도록 향후 실시간 트랜잭션 처리와 생성형 AI 에이전트용 장기 메모리로 활용하는 후속 연구를 이어가겠다”고 말했다.

이번 연구 성과는 데이터베이스 분야의 세계적 국제 학술대회인 ‘VLDB 2026’에서 오는 8월 발표될 예정이다.

/단정민기자 [e-mail]