TrainDB 주요 연구개발 기술

1. TrainDB: ML 모델 기반 근사 질의 처리 엔진

   • SQL 기반 근사 질의 언어 확장

   • ML 모델로 합성한 시놉시스 데이터를 활용하는 근사 질의 처리 기술

   • ML 모델로 근사 집계 결과를 추론하여 제공하는 근사 질의 처리 기술

   • 국내외 상용 DBMS 및 클라우드 DBMS를 지원하는 확장형 데이터 소스 연동

2. 근사 질의 지원 ML 모델 라이브러리

   • 시놉시스 생성 ML 모델 + 근사 결과 추론 ML 모델

     • 시놉시스 생성 ML 모델: GAN 기반 모델(TableGAN, OCT-GAN 등), 스코어 기반 생성 모델 등

     • 근사 결과 추론 ML 모델: 혼합 밀도 네트워크(MDN), 관계형 합-곱 네트워크(RSPN) 등

   • 근사 결과의 오차를 추정하기 위한 근사 질의 결과 평가 기술

   • 원시 데이터 업데이트를 반영하기 위한 연속 학습 기술

3. 클라우드 ML 모델 라이브러리 제공 서비스

   • 원격 GPU 서버에서 ML 모델을 학습/제공하기 위한 프레임워크

   • 클라우드에서 작동 가능한 ML 모델 등록/학습/실행 기능 지원

4. TrainDB 연동 시각적 탐사 데이터 분석 지원 도구

   • 탐사 데이터 분석 지원 근사 질의 처리 결과 시각화 기술

   • 다각적 데이터 분석을 위한 근사 질의 활용 시각적 OLAP 분석 지원 기술