한국기술교육대 전강욱 교수 연구팀, ETRI 연구팀, 전북대 연구팀이 공동 개발한 GSP-터커 기술 개요도. 한기대 제공한국기술교육대학교는 컴퓨터공학부 전강욱 교수 연구팀이 한국전자통신연구원(ETRI)·전북대학교 연구팀과 공동연구를 통해 초대규모 텐서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 GPU–스토리지 협업 기반 터커 분해기술을 개발했다고 15일 밝혔다.
터커(Tucker) 분해는 복잡한 다차원 데이터를 작게 나누어 효율적으로 분석하는 기술로 연구팀은 데이터 분포의 쏠림 특성을 고려한 다단계 분할 기법과 GPU–스토리지 협업 실행 구조를 결합한 새로운 터커 분해 프레임워크인 'GSP-터커'를 제안했다.
제안 기술은 대규모 희소 텐서를 여러 단계로 분할하고, GPU 연산과 스토리지 기반 데이터 처리를 유기적으로 결합함으로써 제한된 메모리 환경에서도 대규모 텐서 분해를 안정적으로 수행할 수 있도록 설계됐다.
GSP-터커는 데이터의 비균형 분포를 고려해 연산 단위를 구성하고, 필요한 데이터만 순차적으로 불러와 처리하는 out-of-core 실행 방식을 적용했다. 이를 통해 메인 메모리와 GPU 메모리 사용량을 효과적으로 줄이면서도 GPU의 병렬 연산 성능을 활용할 수 있다.
실험 결과, 기존 최신 터커 분해 기법들이 메모리 부족 또는 실행 실패를 보이는 대규모 데이터셋에서도 안정적으로 동작했으며, 메모리 사용량과 실행 성능 측면에서 우수한 결과를 보였다.
전강욱 교수는 "이번 연구는 초대규모 비정형 텐서 데이터 분석에서 가장 큰 병목 중 하나인 메모리 한계와 데이터 쏠림 문제를 동시에 완화할 수 있는 실행 기술을 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "향후 추천시스템, 지식그래프 분석, 과학계산, 대규모 인공지능 데이터 처리 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구 논문은 데이터베이스 분야 세계 3대 학술대회 중 하나인 IEEE ICDE 2026에 채택됐다.