KAIST 전산학부 김경민 교수에 의해 운영되는 데이터 & AI 집약 시스템 연구실(Lab of Data & AI-Intensive Systems, LDIS)은 데이터베이스 시스템과 AI의 접점을 연구하는 연구실이다. LDIS는 "스스로 학습하는 데이터 시스템(data systems that learn)"을 목표로, 이론적으로 견고하고(principled), 다양한 데이터·워크로드·하드웨어를 처리하고 그 변화에 적응하며(adaptive), 사용자가 환경마다 어떻게 최적화할지 일일이 지시하지 않아도 각 시스템에 맞는 최적화된 구현이 자동으로 생성되는(declarative) 데이터 시스템을 지향한다. 세부적인 연구분야는 견고하고 효율적인 질의 최적화 및 질의 처리(query optimization and processing), 결과 개수 추정(cardinality estimation), 벡터 데이터베이스(vector databases), GPU·컴퓨팅-스토리지 분리·분산 환경·메모리 중심 환경·CXL 등 이기종(heterogeneous) 데이터·하드웨어를 위한 질의 처리, AI/LLM과 데이터베이스의 결합(AI4DB, DB4AI), AI 기반 연구 시스템 등을 포함한다. 김교수는 데이터베이스 분야 최고 권위 학회인 ACM SIGMOD, PODS, VLDB 등에 논문을 발표해왔으며, 특히 2023년에는 국내 최초로 데이터베이스 이론 분야 최고 학회 중 하나인 PODS에 논문을 게재하였다. 2026년 신설된 LDIS는 연구실의 문화와 방향을 함께 만들어갈 창립 멤버를 모집하고 있다. 김교수가 한국, 유럽, 미국 등에서 쌓아왔고 앞으로도 계속 넓혀갈 연구 네트워크를 바탕으로, 학생들은 세계 유수 대학 및 산업체 연구그룹과의 국제협력 연구 기회를 만들어갈 수 있다.