인공지능 활용 … 데이터 위치 예측하고 작업량 자동 조절
국내 해가 연구진이 데이터가 한꺼번에 몰릴 때 처리 속도가 느려지는 문제를 인공지능(AI)이 미리 감지하고 작업량을 조절해 지연 시간을 크게 줄이는 기술을 개발했다.
단국대학교는 소프트웨어학과 최종무 교수 연구팀이 AI를 활용해 대규모 데이터의 검색과 저장 속도를 높이는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
인공지능과 클라우드 서비스가 확산되면서 짧은 시간에 처리해야 하는 데이터가 크게 늘고 있다. 데이터가 몰리면 원하는 정보를 찾거나 새 정보를 저장하는 속도가 떨어지는 이른바 ‘병목’ 현상이 생길 수 있다.
연구팀은 이 문제를 줄이기 위해 두 가지 기술을 개발했다.
첫 번째는 인공지능가 어디에 데이터가 저장돼 있는지를 미리 예측하는 기술이다. 기존처럼 많은 정보를 차례로 확인하지 않고 필요한 데이터가 있을 가능성이 높은 위치를 먼저 찾아 검색 시간을 줄이는 방식이다.
두 번째는 데이터가 몰리기 전에 인공지능이 시스템 상태를 살펴보고 처리량을 조절하는 기술이다. 저장 작업이 지나치게 쌓이기 전에 속도를 조절해 갑자기 시스템이 멈추거나 오래 기다리는 상황을 줄인다.
실험 결과 기존 시스템에서는 1분 동안 최대 약 50초가량 저장 작업이 지연됐지만, 새 기술을 적용한 뒤에는 지연 시간이 1초 이내로 줄었다. 연구팀은 최대 약 50배의 개선 효과를 확인했다고 설명했다.
이 기술은 많은 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 클라우드 서비스와 AI·빅데이터 플랫폼 등에 활용될 수 있을 것으로 연구팀은 보고 있다.
최 교수는 “인공지능이 데이터의 위치와 시스템 상태를 스스로 학습하고 처리 방식을 조절하도록 한 것이 핵심”이라고 말했다.
연구 결과를 담은 논문 2편은 데이터베이스 분야 국제학술대회 ‘VLDB 2026’ 정규논문으로 게재됐다.
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