그래프 데이터를 저장하지 않고도 알고리즘을 계산할 수 있는 기술 개발

한국과학기술원(KAIST)는 정보통신(IT) 분야에서 널리 쓰이는 그래프 데이터를 저장하지 않고도 알고리즘을 계산할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.

김민수 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 '그래프 프로세싱 시뮬레이션'이다.

이 기술은 데이터를 저장할 필요 없이 컴퓨터(PC) 한 대로 1조 개 간선의 거대 규모 그래프를 처리할 수 있다.

KAIST는 이 기술이 그래프 데이터를 실제 디스크에 저장하지 않고도, 마치 저장된 것처럼 알고리즘을 계산할 수 있는 기술이라고 설명했다.

그래프 데이터는 웹 페이지 검색, 소셜네트워크서비스(SNS), 인공지능(AI), 가상화폐 등 광범위한 분야에서 사용되는 데이터로, 수많은 정점(vertex·꼭짓점)과 간선(edge·정점을 연결하는 선)들로 이뤄져 있다.

가령 구글 웹 검색 시스템은 웹페이지를 정점, 웹페이지 링크를 간선으로 해 그 알고리즘을 수행한 뒤 순위를 계산해 중요도가 높은 웹페이지부터 보여준다.

연구팀은 합성 그래프 모델에 따라 실시간으로 그래프를 생성, 그래프 처리 엔진이 마치 실제 그래프인 것처럼 인식해 알고리즘을 계산할 수 있도록 했다.

기존 방법으로 10억 개 간선 규모의 그래프를 계산하는 데 11대의 컴퓨터가 필요했다면, 이번 기술을 이용하면 1대의 컴퓨터에서 1조 개 간선 규모의 그래프를 계산할 수 있다".

KAIST는 "최근에는 그래프 데이터 규모 증가로 그래프 알고리즘이나 그래프 기반 애플리케이션을 개발하는데 드는 컴퓨터 자원과 시간도 급격히 늘고 있다"며 "(이 기술로) 컴퓨터 자원 대비 1만배 큰 규모의 데이터를 처리할 수 있으며, 알고리즘 계산 시간도 최대 43배 빠르다"고 설명했다.

이번 연구 결과는 전날 그리스 차니아에서 온라인으로 열린 데이터베이스 분야 국제학술대회 'IEEE ICDE'에서 발표됐다.