벡터 양자화(Vector Quantization)란 무엇인가?
EDB Team
2025년 8월 19일
오늘날 세계는 데이터와 인공지능(AI) 혁신에 의해 움직이고 있습니다. 하지만 방대한 데이터셋을 관리하는 것은 새로운 과제를 낳고 있습니다. AI와 머신러닝(ML)은 고차원 데이터를 사용하며, 이를 저장·전송·검색하는 데 어려움이 따릅니다. 이러한 위험을 줄이기 위해 개발자들은 데이터 압축을 활용해 중요한 데이터의 크기를 줄이고 있습니다.
벡터 양자화(Vector Quantization, VQ)는 고차원 벡터를 코드워드(code word) 또는 중심점(centroid)이라 불리는 제한된 대표 지점 집합에 매핑하여 데이터를 압축합니다. VQ는 데이터의 기능을 유지하면서 크기를 최소화하여 더 쉽고 효율적으로 처리 및 저장할 수 있게 합니다. 이 방식은 이미지 압축, 오디오 처리, 머신러닝, 근사 최근접 탐색(ANN search)에 이상적입니다.
이 가이드에서는 벡터 양자화의 개념과 종류를 설명하고, 그 이점과 활용 사례, 효율적인 데이터 검색을 위한 VQ 기법을 살펴봅니다. 마지막으로 VQ의 한계와 이를 극복할 수 있는 방법도 함께 다룹니다.
벡터 양자화 이해하기
현대의 AI와 ML 시스템은 방대한 데이터셋에 의존합니다. 벡터 양자화는 이러한 거대한 정보 집합을 더 쉽게 다루고 저장 비용을 줄이도록 도와줍니다. 이 데이터 압축 기법은 코드워드(centroid)라 불리는 작은 벡터 집합으로 유사한 데이터 포인트(입력 벡터)들을 대표합니다.
VQ는 입력 벡터를 클러스터로 묶고, 각 클러스터에 대표 코드워드를 할당합니다. 이 코드워드 집합은 코드북(codebook)이라고 합니다. 즉, 고차원 공간을 여러 개의 이산적 영역으로 나누고 각 영역을 하나의 중심 벡터로 표현하는 방식입니다. 이를 통해 인덱스가 최적화되어 검색 및 검색 속도가 향상됩니다.
모든 벡터를 개별적으로 저장할 필요 없이, 벡터 인덱스는 중심점(centroid) 혹은 근사치만 저장합니다. 이 근사치는 전체 데이터셋을 대표하며, 각 centroid는 작은 데이터 클러스터를 나타냅니다. 그 결과, 저장 공간을 크게 줄이면서도 데이터의 기능성과 가독성을 유지할 수 있습니다.
벡터 양자화 기법
스칼라 양자화 (Scalar Quantization)
가장 단순한 양자화 방식 중 하나로, 각 차원을 독립적으로 처리합니다. 예를 들어, 32비트 부동소수점(float)을 8비트 정수(integer)로 변환하는 방식입니다. 이는 저장 공간을 줄이고 신호 처리 속도를 높여줍니다. 하지만 고차원 벡터에서는 정확도가 낮아질 수 있습니다.
프로덕트 양자화 (Product Quantization, PQ)
고차원 벡터를 더 작은 서브 벡터로 분할한 뒤, 각 서브 벡터마다 별도의 코드북을 생성합니다. 이렇게 하면 데이터 패턴을 효율적으로 요약할 수 있어 검색 복잡성과 메모리 사용량을 줄입니다. 경우에 따라 최대 64배 압축이 가능하지만, 정밀도가 필요한 실시간 애플리케이션에서는 품질 저하가 발생할 수 있습니다.
PQ는 특히 근사 최근접 탐색(ANN)에 적합합니다. 대규모 벡터를 분할해 서브 벡터별로 양자화하고, 각 서브 벡터를 가장 가까운 centroid의 ID로 매핑하여 원래 벡터를 짧은 코드로 표현합니다.
이진 양자화 (Binary Quantization)
벡터 차원을 이진 값으로 변환하는 방식입니다. 양수는 1, 음수는 0으로 표현되며, 각 차원이 1비트로 줄어들어 최대 32배의 메모리 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 이 방식은 Hamming 거리 기반의 빠른 검색이 가능해 해시 검색에서 자주 사용됩니다.
벡터 양자화의 역할
VQ는 32비트 부동소수점 벡터 임베딩을 8비트 정수 또는 이진수로 줄여 메모리 사용량을 줄입니다. 또한 차원 수 자체를 줄일 수도 있습니다. 그 결과 데이터 처리 속도가 빨라지고, 저장 비용을 절약할 수 있습니다.
장점
- 메모리 절감: 압축된 벡터를 활용해 동일한 시스템에서 더 많은 데이터를 저장 가능
- 빠른 유사도 검색: 원본 벡터 대신 압축된 표현을 비교해 검색 속도 향상
- 전송 대역폭 절감: 벡터를 더 적은 비트로 표현해 전송 속도 및 처리 효율 증가
- 대규모 ML 학습 효율화: 모델 학습 시 작은 벡터로 빠르게 접근 가능
활용 사례
- 이미지 압축(JPEG 등): 품질을 유지하면서 용량 축소
- 음성 인식: 코드북 인덱스를 활용해 실시간 번역·음성 기능 가속화
- 대규모 검색 시스템(추천 시스템, 검색 엔진): 검색 질의 처리 속도 향상
- 벡터 데이터베이스 (FAISS, Milvus, Pinecone 등): 저장 공간 절약 및 빠른 검색 지원
예시 – 이미지 압축
비디오 게임의 그래픽 설정을 예로 들 수 있습니다.
- Fidelity 모드: 고해상도 그래픽, 정밀한 텍스처, 하지만 낮은 프레임 속도
- Performance 모드: 텍스처 품질을 낮춰 빠른 로딩과 부드러운 플레이 지원
이는 그래픽 품질을 일부 희생하는 대신 전력과 리소스를 아끼는 것과 같습니다. 벡터 양자화도 동일하게 데이터의 일부 정밀도를 줄여 효율성을 확보합니다.
벡터 양자화의 과제
- 초기 양자화 검색 문제: 근사치 검색으로 인해 정확도가 떨어질 수 있음 → 세밀한 코드북 설계 및 다단계 양자화 적용 필요
- 과샘플링(Oversampling): 데이터셋이 작으면 비효율 발생 → 고품질 데이터 확보 및 코드북 최적화 필요
- 원본 벡터 재스코어링: 근사치 검색 후 원본 벡터로 상위 결과 재정렬 → 계산 복잡성 관리 필요
- 재랭킹(Re-ranking): 검색 결과가 사용자의 실제 요구와 다를 수 있음 → 메타데이터, 사용자 피드백 기반 필터링 활용
추가 기법
- Lloyd 알고리즘 (k-means): 반복적 클러스터링으로 데이터 포인트 그룹화
- LBG 알고리즘: Lloyd 알고리즘의 개선형, 코드북 설계를 최적화
- Residual Quantization (RQ): 잔여 오차를 다단계로 양자화해 정밀도 향상
Pgvector와 벡터 양자화
Pgvector는 PostgreSQL에서 고차원 벡터 임베딩을 네이티브로 저장·검색·인덱싱할 수 있게 해주며, 관계형 데이터와 벡터 유사도 검색을 함께 실행할 수 있습니다.
이를 기반으로, EDB Postgres® AI Factory는 데이터베이스를 고성능 생성형 AI 및 시맨틱 검색 엔진으로 변환합니다. AI Factory는 고급 벡터 인덱싱과 양자화 기법을 활용해 대규모 시맨틱 검색을 효율적으로 실행하며, 재랭킹 기능을 포함해 정확도를 높입니다. 이 모든 기능을 신뢰할 수 있는 Postgres 환경에서 사용할 수 있습니다.
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