데이터 몰리기 전에 AI가 알아서 조절…단국대 '병목 해소' 기술 개발

AI 요약

단국대학교 최종무 교수 연구팀이 대용량 데이터 환경에서 발생하는 검색 효율 저하와 데이터 처리 지연 문제를 AI로 개선하는 기술을 개발해 그 성과를 VLDB 2026에 정규논문 2편으로 게재했다고 3일 밝혔다. 첫 번째 연구인 Rethinking Learned Index and LSM-tree Integration에서는 학습형 인덱스를 Key-Value Store에 적용해 연산량과 메모리 사용량을 줄이고 읽기·쓰기 성능을 높였으며, 두 번째 연구인 How Much Can RocksDB Chew? Achieving Near-Zero Write Stalls with Sustainable RocksDB에서는 강화학습 기반 S-RocksDB로 기존 RocksDB의 최대 약 50초에 달하던 쓰기 지연을 1초 이내로 줄였다고 밝혔다. 연구팀은 이 기술이 클라우드 서비스와 AI·빅데이터 플랫폼 등에서 데이터베이스의 처리 속도와 안정성을 유지하는 데 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.