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KAIST, 데이터 추가·삭제에도 검색 정확도 유지하는 'CONDA' 개발
뉴스보이
2026.10.05. 12:01
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간단 요약
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KAIST 연구팀이 데이터 변화가 잦은 환경에서도 검색 정확도를 24.5% 높이는 기술을 개발했습니다.
이 기술은 올해 4분기 상용화될 예정이며, 생성형 AI의 정보 검색 한계를 보완할 것으로 기대됩니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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생성형 AI는 학습 이후의 최신 정보를 반영하기 위해 검색증강생성(RAG) 기술을 활용합니다. 하지만 데이터가 빈번하게 추가되거나 삭제되면 정보 간 연결망이 끊어지는 '연결성 붕괴' 현상이 발생해 검색 정확도가 떨어지는 문제가 있었습니다. KAIST 전산학부 김민수 교수팀은 이러한 한계를 극복한 동적 벡터 검색 기술 '콘다(CONDA)'를 개발했습니다.
연구팀이 1억 개의 데이터가 존재하는 대규모 환경에서 6시간 동안 성능을 검증한 결과, CONDA는 기존 기술 대비 검색 정확도를 최대 24.5% 높였습니다. 데이터 처리 속도 또한 최대 1.9배 향상되어 실시간 데이터 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 성능을 유지하는 것으로 나타났습니다.
이번 연구 결과는 지난달 2일 데이터베이스 분야 국제학술대회인 VLDB 2026에서 발표되었습니다. 김민수 교수가 창업한 AI 데이터 인프라 기업 그래파이의 데이터베이스 제품인 '아카식DB'에 해당 기술이 적용될 예정이며, 올해 4분기부터 본격적인 상용화가 시작됩니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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