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[IT뉴스]“데이터 추가·변경·삭제돼도”…AI, 필요한 정보 ‘하나도 안 놓쳐’
온카뱅크관리자
조회:
1
2026-10-05 16:07:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, AI 높은 검색 정확도 유지하는 ‘벡터검색기술’ 개발<br>데이터 간 거리·필요 정보까지 검색경로 연결...기존대비 정확도 24% 향상</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XXP9eVSrhq"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="37faf181bceb673b6f271812c6a19f05f4a7dcdf15997dbcbec299f55c5a849b" dmcf-pid="ZZQ2dfvmyz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="데이터가 지속적으로 추가·삭제되는 환경에서 높은 검색 정확도를 유지하는 벡터 검색기술을 AI로 그린 이미지. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/05/dt/20261005155915237rekw.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="GQ7qQbIkSb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/05/dt/20261005155915237rekw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 데이터가 지속적으로 추가·삭제되는 환경에서 높은 검색 정확도를 유지하는 벡터 검색기술을 AI로 그린 이미지. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="58047a59349013573ef0b71819ce1235670690e4b947bb0cf75e86a23fe42e67" dmcf-pid="55xVJ4TsC7" dmcf-ptype="general"><br> 데이터가 수시로 바뀌고, 추가·삭제돼도 빠르게 찾아 검색에 활용하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.</p> <p contents-hash="c7d051e134c7520efd3a5e84eb8f22c5289dc5bf6d3788cb2a4874bf80cc319c" dmcf-pid="1BNJEn3GTu" dmcf-ptype="general">기업 내부 규정이나 업무 문서처럼 정보가 수시로 바뀌는 지식검색시스템과 최신 뉴스 검색, 상품 검색·추천 등 실생활 중심의 다양한 AI 서비스에 활용할 수 있을 전망이다.</p> <p contents-hash="4dbefe00bfe06ec6ede61ee79a35881714a0b1e23015f6a5d6382fc1a4b1740a" dmcf-pid="tbjiDL0HCU" dmcf-ptype="general">KAIST는 김민수 전산학부 교수 연구팀이 데이터가 계속 바뀌어도 필요한 정보를 찾아 검색 정확도를 안정적으로 유지하는 동적 벡터 검색 기술인 ‘콘다’(CONDA)를 개발했다고 5일 밝혔다.</p> <p contents-hash="340ffb0edec80e701a1f3688bbaba1fb38eafe38acac82d67dffcd6aaf30d5d0" dmcf-pid="FKAnwopXTp" dmcf-ptype="general">생성형 AI는 학습이 끝난 뒤 추가적으로 나오는 새로운 정보를 인식하지 못해 최신 뉴스나 기업 내부 문서 등을 검색해 답변에 활용하는 ‘검색증강생성’(RAG) 기술로 보완한다.</p> <p contents-hash="b25758f87c5177b54552c9e170a51f290403d55ad4b48e06c9b0ed34a8dab3fe" dmcf-pid="39cLrgUZh0" dmcf-ptype="general">현재 많은 AI 서비스는 문서나 이미지, 상품 등의 의미를 컴퓨터가 계산할 수 있는 숫자 묶음인 ‘벡터’로 바꾼 뒤 의미가 비슷한 정보들을 서로 연결해 필요한 정보를 찾는다.</p> <p contents-hash="0ab0f2a06fc78b3497144983fa9b7eb5f2f20c6d1339fd9b767a73c3ead9e521" dmcf-pid="02komau5y3" dmcf-ptype="general">하지만 새로운 문서나 상품이 계속 추가되고 오래된 데이터는 수정되거나 삭제된다. 이런 변화가 반복되면 데이터 사이에 만들어 놓은 연결망이 조금씩 끊어지는 ‘연결성 붕괴’가 발생할 수 있다. 필요한 정보가 데이터베이스에 있음에도 AI가 잘 찾아가지 못하면 검색 정확도가 떨어지는 것이다.</p> <p contents-hash="00d83541d32aa386015e6acd53404e1ec1b8f82aa58fd78d632bfd5afd98d146" dmcf-pid="pVEgsN71TF" dmcf-ptype="general">AI 모델이 학습하지 못한 최신 정보를 활용하기 위해서는 새로운 데이터를 지속적으로 반영해야 정확한 답변을 얻을 수 있다.</p> <p contents-hash="8d9802f1998c5071cdb0a7018c565bd633e1824153227306cda94acd21926e97" dmcf-pid="UfDaOjztCt" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 콘다는 데이터 사이의 거리뿐 아니라 필요한 정보까지 찾아갈 수 있도록 검색 경로를 연결해 준다. 새로운 데이터가 추가되거나 기존 데이터가 삭제돼도 연결을 유지해 특정 정보가 검색망에서 빠지는 것을 막는 것이다.</p> <p contents-hash="55abdcfcb081fd49d53e97c457f6bbf71bac109df5be9642aa82bfd24d15ff95" dmcf-pid="u4wNIAqFS1" dmcf-ptype="general">실험 결과, 콘다는 데이터가 쉴 새 없이 추가되고 삭제되는 환경에서도 기존 최신 기술 대비 검색 정확도를 최대 24.5% 높였고, 데이터 처리 속도도 최대 1.9배 향상시켰다.</p> <p contents-hash="b677f074e776c530b560d4ef1cebc83c7c7a3ae8bbd238ad23c068dd8f18894f" dmcf-pid="78rjCcB3h5" dmcf-ptype="general">1억개 데이터가 존재하는 대규모 환경에서 6시간 동안 검색과 데이터 업데이트를 동시에 수행해도 콘다는 가장 짧은 응답 시간과 높은 검색 정확도를 유지해 대규모 AI 서비스에 적용할 수 있는 가능성을 확인했다고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="1e08b66d1511eedc43f103a50197c92d845936ed868bdcc6666656f0512019be" dmcf-pid="z6mAhkb0TZ" dmcf-ptype="general">연구팀은 교원창업기업인 그래파이의 데이터베이스 제품 ‘아카식’에 콘다 기술을 적용해 상용화할 예정이다.</p> <p contents-hash="5e9fca3affabb39414cf4317d6f56adabc9ee54672d17dde36caa43ec105ee58" dmcf-pid="qPsclEKpSX" dmcf-ptype="general">김민수 교수는 “이번 연구는 데이터가 끊임없이 변하는 현실 환경에서도 AI가 오랜 시간 정확하게 최신 지식을 활용할 수 있는 데이터 인프라를 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “데이터가 지속적으로 변하는 환경을 반영하는 AI 서비스와 RAG 환경에서 최신 정보를 오랜 기간 안정적으로 검색하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="05e0da91f3f67c1e0bc5c0ab9edcff91f3bb8e693b7d8a28e41256553eb22bbf" dmcf-pid="BQOkSD9UhH" dmcf-ptype="general">연구결과는 지난달 2일 데이터베이스 분야 국제 학술대회(VLDB 2026)에서 발표됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="43f63d1ec8ec4c91d998ccdba28b168605496f1d858ee142fd7c331a7934dbe0" dmcf-pid="bxIEvw2uvG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김민수(왼쪽) KAIST 교수와 이다래 석사과정생. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/05/dt/20261005155916525sshu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="H8U5BtjJhB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/05/dt/20261005155916525sshu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김민수(왼쪽) KAIST 교수와 이다래 석사과정생. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="f00d3a2c2477acb45f92a47288e1412d5a0eeceb19eb681a659f593f2aa52457" dmcf-pid="KMCDTrV7CY" dmcf-ptype="general"><br> 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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