주요 대학 및 기술기업과 협력해 벡터 데이터베이스 개발에 박차
디노티시아는 최신 AI 서비스의 필수 요소로 주목받는 검색증강생성(RAG)의 핵심 기술인 벡터 데이터베이스 기술 개발 및 사업화에 박차를 가하고 있다.
디노티시아는 과학기술정보통신부가 지원하고 전문기관인 정보통신기획평가원이 주관하는 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 중 ‘초거대 AI모델의 장기 기억 저장을 위한 벡터 DB개발’ 과제(이하 과기부 과제)를 통해 세계 최고 성능과 정확도를 가지는 국산 벡터 데이터베이스 공개 소프트웨어를 개발한다고 밝혔다.
또한, 산업통상자원부에서 지원하고 한국산업기술평가관리원이 전문기관으로 수행하는 소재부품기술개발(이종기술융합형) 사업의 ‘LLM을 위한 벡터 데이터베이스 가속기 개발’ 과제(이하 산자부 과제)를 통해 세계 최초로 벡터 데이터 연산에 특화된 반도체 칩을 개발한다. 각각 과제는 4년 88억 원(총 과제 금액), 3년 73억 원(총 과제 금액)이다.
RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 인공지능에 실시간 정보를 반영하고 개인화 서비스를 가능하게 하며, 할루시네이션을 줄여주고 장기 기억 기능을 더해주는 필수 기술이다. 이 모든 과정의 중심에는 디노티시아가 가지고 있는 핵심 기술인 고성능 벡터 데이터베이스가 자리하고 있다.
디노티시아는 본 사업을 성공적으로 수행하기 위해 기술력을 갖춘 다수의 산학기관과 협력한다. 벡터 데이터베이스 공개 소프트웨어를 개발하는 과기부 과제에서는 데이터베이스 시스템 분야 학계 높은 권위를 자랑하는 서울대학교(이상원/도재영 교수팀), 그래프 데이터베이스 분야 권위자인 포항공과대학교(한욱신 교수팀)과 H/W & S/W 수직최적화와 관련해 괄목할 연구실적을 가진 성균관대학교(조형민/이성길 교수팀)팀이 참여해 성능과 정확도를 동시에 보장하는 벡터 데이터베이스 인덱스 기술을 개발하는 데 힘을 보탠다.
이와 함께 국내 오픈소스 데이터베이스 기업인 큐브리드가 참여해 인덱스와 통합된 벡터 데이터베이스 시스템을 개발한다. 개발된 벡터 데이터베이스 시스템은 AI 반도체 기업인 퓨리오사에이아이의 국산 LLM 가속 AI 반도체칩을 활용해 ㈜SBS의 자체 콘텐츠 플랫폼에 적용해 실증한다
그리고 벡터 데이터 연산에 특화된 VDPU(Vector Data Processing Unit) 반도체 칩을 개발하는 산자부 과제에서는 에이직랜드가 참여해 반도체 칩의 완성도를 높이며, 미국 UCSD(강민구 교수팀), 이화여자대학교(김지훈 교수팀), 경희대학교(최승규 교수팀)가 참여해 벡터 데이터 연산 가속 반도체 기술을 개발한다. 또한, 분산 데이터베이스 및 빅데이터 플랫폼 기반의 데이터 분석 기업인 모비젠은 개발된 VDPU 칩을 활용해 기업 지식체계를 통합한 생성형 AI 기반 기업용 AI 플랫폼의 LLM 서비스 실증을 진행한다.
디노티시아는 본 과제를 통해 타 경쟁사와 차별화한 세계 최초 벡터 데이터베이스 특화 반도체 칩과 고성능의 국산 공개 벡터 데이터베이스 소프트웨어 제품을 출시할 계획이다. 디노티시아의 정무경 대표는 “이번에 선정된 두 개 과제로 벡터 데이터베이스 소프트웨어 기술과 전용 하드웨어 가속기 개발을 동시에 추진해 세계 최고 성능의 LLM-RAG 하드웨어-소프트웨어 통합 솔루션을 개발하는 데 성공할 것”이라며 “이번 과제를 통한 협력과 기술 개발을 바탕으로 벡터 데이터베이스 기술을 선도하는 기업으로 자리매김할 것"이라고 말했다.
헬로티 서재창 기자 |
