[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아는 자사의 데이터베이스 최적화 연구가 글로벌 데이터베이스 학회 'VLDB 2025'에 공식 채택됐다고 17일 밝혔다.
VLDB는 50년 이상의 역사를 가진 데이터베이스 학회다. 데이터 관리 시스템, 분산 아키텍처, 대규모 실험, 고성능 애플리케이션 등 데이터 인프라 전반을 다룬다. 매년 구글, 메타, 마이크로소프트, 아마존 등 빅테크와 MIT(메사추세츠 공과대학교), 스탠퍼드, 버클리 등 대학에서 600편 이상의 논문이 제출된다. 채택률은 15% 내외다.
디노티시아가 발표한 논문은 'SSD(솔리드스테이트드라이브) 기반 벡터 데이터베이스 성능 향상 기법'이다. 서울대학교 이상원 교수 연구팀이 주도하고 디노티시아 노홍찬 CDO(최고데이터책임자)와 도재영 서울대학교 교수가 함께 수행했다.
디노티시아는 해당 논문이 검색증강생성(RAG)과 시맨틱 검색(맥락 검색)에서 사용되는 벡터 탐색 속도를 높이기 위한 SSD의 최적화 방식을 제안한다고 설명했다. SSD의 병렬 처리 성능을 활용하고 유사 쿼리를 묶거나 데이터 저장 구조를 개선하는 방식이라는 설명이다. 디노티시아는 이를 활용하면 8.5배 빠른 검색 처리, 90% 이상 단축된 인덱스 생성 시간, 3배 향상된 캐시 효율이 가능하다고 강조했다.
디노티시아는 이번 연구를 이론을 개발 중인 반도체 VDPU(벡터 데이터 연산 가속기)에도 연결한다는 계획이다. 또 과학기술정보통신부의 '초거대 AI 모델의 장기 기억 저장을 위한 벡터 DB 개발' R&D(연구개발) 등 연구에 속도를 내겠다고 밝혔다.
