그래프데이터베이스 기술 AI에 어떤 연관성이 있을까요? 얼마전 ai관련 다큐를 보다가 AI의 오류를 줄이기위한 그래프데이터베이스 기술이 뜨고

AI업계에 종사하고 있는 사람입니다.

그렇다고 아주 잘 알지는 못하니 간략하게 설명해드릴게요~

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그래프데이터베이스는 쉽게 말해, 데이터간의 연관성을 기반으로 기초해 점(node)과 선(edge)으로 연결된 데이터 모델을 저장, 관리, 분석하는 데이터베이스 솔루션입니다. 그래프 데이터베이스(Graph Database) 기술이 AI 오류를 줄일 수 있는 이유는 그래프 구조가 연결성과 관계를 중요하게 다루기 때문입니다. AI가 데이터 간의 관계를 효과적으로 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 AI 모델의 성능을 향상시키고, 더 정확하고 빠른 예측을 가능하게 합니다.

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이는 아래와 같은 몇가지 큰 강점을 갖습니다.

1) 빠른속도 : 그래프데이터베이스 기존 데이터베이스보다 훨씬 적은연산으로 최적의 분석 성능을 낼수있습니다.

2) 유연한구조 : 자유로운 데이터 속성 및 관계설정이 가능 > 유지보수비용이 절감됩니다.

3) 직관적모델링 : 관계형데이터베이스에서는 구현이 쉽지않은, 패턴형태의 질의를 간단히 처리할 수 있습니다.

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해외 주요 그래프데이터베이스에는 아래와 같은 것들이 있습니다.

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1) Neo4j : 가장 널리 사용되는 그래프 DB, Cypher 쿼리 언어 지원

2) Amazon Neptune : AWS의 클라우드 기반 그래프 DB

3) ArangoDB : 멀티모델 DB(그래프, 키-값, 문서 저장 지원)

4) JanusGraph : 대규모 그래프 데이터 처리를 위한 오픈소스 DB

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국내에서는 스카이월드와이드의 '아젠스그래프'가 국내 유일의 그래프데이터 모델인데 해당 기술력으로 코스닥에 상장한 그래프데이터베이스 업계에선 유명한 중소기업입니다.

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도움이 되셨길 바랍니다 :)

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