AI VLDB가 주목한 기술...디노티시아, RAG 최적화 SSD 기술 공개

SSD 병렬 처리 성능 활용과 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조 개선이 핵심 디노티시아가 참여한 벡터 데이터베이스 최적화 연구가 세계 최고 권위의 데이터베이스 학회 ‘VLDB 2025’에 공식 채택됐다. 해당 논문은 서울대학교 이상원 교수 연구팀 주도 아래 디노티시아 노홍찬 CDO와 도재영 교수(서울대학교)가 공동 참여한 산학 협력 연구 결과로, 실용성과 기술 완성도를 동시에 인정받았다. VLDB(Very Large Data Bases)는 데이터 관리, 분산 시스템, 대규모 처리 아키텍처 등 데이터 인프라 전반을 다루는 학회로, 매년 전 세계 학계와 산업계에서 600편 이상의 논문이 제출되며 채택률은 약 15%에 불과하다. VLDB 2025는 오는 9월 1일부터 5일까지 영국 런던에서 개최될 예정이다. 이번에 채택된 논문 ‘Turbocharging Vector Databases using Modern SSDs’는 검색증강생성(RAG)과 시맨틱 검색 등 AI 기반 검색 시스템에서 핵심적인 벡터 탐색 성능을 개선하는 기술을 다뤘다. SSD의 병렬 처리 성능을 최대한 활용하고, 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조를 개선함으로써 기존 벡터 데이터베이스의 느린

• 서재창 기자
• 2025-07-17 13:18