KAIST 김민수 교수팀이 자연어 질문을 SQL로 변환하는 과정에서 발생하는 오류를 전체 재생성 없이 틀린 부분만 찾아 수정하는 기술 '세이프큐엘(SafeQL)'을 개발했다고 9월 4일 밝혔다. 기존에는 존재하지 않는 테이블명 사용 등 작은 오류에도 LLM에 SQL 전체를 다시 만들게 해 비용과 시간이 늘고 새 오류가 발생할 위험이 있었지만, SafeQL은 데이터베이스가 알려주는 오류 정보를 바탕으로 원래 명령과 가장 가까운 수정안부터 탐색하는 '안전 질의 공간' 방식을 적용했다. PostgreSQL 내부에 구현해 오류 위치를 정확히 찾도록 했으며, BIRD 벤치마크에서 SQL 실행 오류를 최대 87.4% 해결하고 정확도는 기존 최고 기술보다 최대 5.8%포인트 향상시켰다. 토큰 사용량은 최대 15.1배, 오류 수정 시간은 최대 29.6배 줄여 기업의 AI 업무비서 활용을 앞당길 기술로 주목된다.

• •SafeQL은 Text-to-SQL 오류 발생 시 전체 재생성 대신 틀린 부분만 찾아 수정
• •원래 AI 명령과 가장 가까운 수정안부터 탐색하는 '안전 질의 공간' 방식 설계, PostgreSQL에 구현
• •BIRD 벤치마크에서 SQL 실행 오류 최대 87.4% 해결, 정확도는 기존 최고 기술 대비 최대 5.8%p 향상
• •토큰 사용량 최대 15.1배, 오류 수정 시간 최대 29.6배 절감
• •연구는 9월 1~5일 미국 보스턴 VLDB 2026에서 발표