국내 연구진이 기존보다 최대 184배 빠른 데이터 분석 엔진을 개발했다.

포항공과대학교(POSTECH)는 9일(현지시간) 컴퓨터공학과·인공지능대학원 한욱신 교수 연구팀이 복잡하게 얽힌 데이터를 초고속으로 분석하는 엔진 '터보링크스'(TurboLynx)를 개발했다고 밝혔다. 이 연구 결과는 데이터베이스 분야 최고 권위의 국제 학회 'VLDB 2026'에서 발표될 예정이다.

터보링크스는 사람, 사물, 개념 간의 관계를 나타내는 '그래프 데이터'를 분석하는 기술이다. 넷플릭스의 콘텐츠 추천, 금융기관의 의심 거래 탐지, 생성형 AI의 개념 연결 등이 모두 그래프 데이터 분석에 기반한다.

기존 시스템은 형식이 정해지지 않은 비정형 데이터 분석 시 속도가 크게 저하되는 한계가 있었다. 데이터 구조가 수시로 바뀌거나 새로운 속성이 추가되면 처리 효율이 떨어졌기 때문이다.

연구팀은 데이터 저장부터 쿼리 처리, 최적화까지 시스템 전반을 재설계해 이 문제를 해결했다. 비슷한 특징을 가진 데이터를 그룹화하고 분석에 최적화된 형태로 저장해 불필요한 연산과 메모리 사용을 크게 줄였다.

성능은 국제 표준 성능평가(벤치마크)를 통해 입증됐다. 터보링크스는 기존 그래프 데이터베이스 시스템보다 약 184배, 관계형 데이터베이스 시스템보다는 최대 41배 빠른 성능을 보였다. 대규모 위키피디아 기반 지식 그래프 데이터셋에서도 경쟁 시스템 대비 약 19배 높은 성능을 기록했다.

이번 기술 개발로 생성형 AI, 추천 시스템, 금융 보안, 바이오 데이터 분석 등 다양한 분야에서 거의 실시간에 가까운 데이터 분석이 가능해질 전망이다.

한욱신 교수는 "터보링크스가 기업들이 복잡한 그래프 데이터를 실제 분석과 서비스에 더 폭넓게 활용하는 데 도움이 되기를 기대한다"며 "AI 에이전트의 장기 기억장치로도 활용될 수 있도록 연구를 이어갈 계획"이라고 밝혔다.

터보링크스는 산업 표준 그래프 질의어 '사이퍼'(Cypher)를 지원하며 오픈소스로 공개됐다.