KISTI-NVIDIA, 슈퍼컴퓨터와 인공지능을 융합한 기상/기후 예측 연구 협력
□ 한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 인공지능 고성능컴퓨팅 분야의 세계적 선도기업인 엔비디아(NVIDIA)와 슈퍼컴퓨터, 인공지능을 융합한 기상(weather) 및 기후(climate) 예측 연구를 위해 손을 잡는다. □ KISTI는 엔비디아와 진행해 온 협력관계 및 미국 국립대기과학연구소(이하 NCAR) 간의 협업 프로젝트를 수행한 결과, 슈퍼컴퓨터 및 인공지능 연구 분야에서 KISTI가 보여준 연구실적을 인정받아 향후 연구 활동을 지원받게 됐다. 특히, KISTI가 기후변화로 인한 극한기상에 대처하기 위한 고성능·고확장성 모델의 개발 과정에서 GPU의 잠재력을 증명해낸 점을 높이 평가받았다. ㅇ KISTI는 기상/기후 예측을 위해 전통적으로 쓰이던 수치모델의 결과와 기상 위성영상을 비롯한 각종 기상 관측 센서 데이터 및 천체의 운동 정보 등의 다양한 데이터를 융합하고 이를 딥러닝 모델의 학습 데이터로 활용하고 있다. KISTI에서 현재 개발하고 있는 딥러닝 모델은 태풍 진로 및 강수 예측 모델 등이 있다. ㅇ 또한 전체지구를 대상으로 하는 기상/기후 예측을 위한 차세대 수치모델인 MPAS*의 연산 속도를 증가시키기 위해 NCAR와 GPU 코드를 공동으로 개발하고 있는데 이들 모델들이 기상/기후 예측 관련 커뮤니티 및 딥러닝 관련 학회에서 호평을 받았다. * MPAS : Model for Prediction Across Scales □ KISTI가 엔비디아로부터 제공받는 연구 지원 사항은 ▲4만 달러 상당의 P100 GPU 4대 무상 제공 ▲성능 테스트를 위해 엔비디아 본사에 위치한 V100 등 최신 GPU 기술에 대한 원격 접근 제공 ▲차세대 엔비디아 GPU(V100 후속) 및 CUDA 소프트웨어 환경에 대한 사전 접근 제공 ▲엔비디아 개발자 기술 그룹의 애플리케이션 엔지니어링 기술 지원 ▲하드웨어 및 소프트웨어 구현, GPU 클러스터 활용, 버그 수정 등 다양한 기술 지원 제공이다. □ KISTI 조민수 재난대응HPC연구센터장은 “자연재난에 효과적 대응을 위한 의사결정에 필요한 정보를 제공하기 위해서는 신속하고 정확한 예측 결과를 생산하는 것이 중요한데, GPU 가속기 기술을 활용함으로써 신속성과 정확성을 높일 수 있었다.”라며 “기상/기후 예측 분야에서의 딥러닝 기술 개발에 GPU 기반 솔루션을 적극 활용할 계획이다”라고 밝혔다.KISTI, 대용량 과학 데이터 전송 속도 1/3 단축 - 미들웨어‘빅데이터 익스프레스’개발-
□ 한국과학기술정보연구원(원장 직무대행 문영호, 이하 KISTI)은 대용량 과학데이터를 전송하는 미들웨어「빅데이터 익스프레스(Big Data Express)」를 미국 페르미국립가속기연구소(Fermilab), 오크리지국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)와 공동 개발했다고 밝혔다. ㅇ「빅데이터 익스프레스(Big Data Express)」는 대용량 과학데이터를 신속하고, 효율적으로 전송하는 기술이다. □ 과학적인 발견 및 실험에서 생산되는 데이터의 규모가 급속히 증가함에 따라 데이터의 생산, 확보, 저장, 전송 등 데이터 처리 기능이 매우 중요해지고 있다. ㅇ 가속기 및 관측 장비 등 대형 연구 장비에서 생산되는 데이터의 규모가 페타급*으로 증가함에 따라 단일 기관에서 대용량 데이터 처리가 불가하여 국제공동으로 데이터 공유를 위한 전송기술의 고도화가 필요하다. * 1페타바이트(PB) : 1기가바이트(GB) 영화 100만 편, 1시간 짜리 영화를 114년 동안 봐야하는 용량 ※- CERN(유럽핵입자물리연구소) 대형 강입자 충돌기(LHC) 실험 : 연간 50PB 생산 - 대형 시놉틱 관측 망원경(LSST) : 연간 10PB 생산 - 천문망원경 SKA 프로젝트 : 연간 60PB 생산 ㅇ「빅데이터 익스프레스(Big Data Express)」는 대용량 과학데이터 전송의 효율성을 극대화 하는 기술로, 기존 데이터 전송방법들이 가진 문제점**을 극복하기 위한 목적으로 개발되었다. ** ① 데이터 전송구간에 존재하는 다양한 장비로 인해 전체적인 데이터 전송의 비효율성 문제 발생 ② 데이터 전송방법 간 상호 간섭을 최소화하는 효율적인 방안 필요 ③ 다양한 데이터 전송 노드 간 효율적인 통신 방안 제공 불가 ㅇ KISTI 자체 테스트에 따르면 과학데이터 전송에 자주 사용되는 GridFTP*** 보다 1/3 정도 높은 성능을 보였으며, 과학데이터 전송 시 가장 문제되는 것 중에 하나인 LOSF문제**** 테스트의 경우 GridFTP 보다 약 100배 정도 빠른 전송 속도를 보였다. * GridFTP : 그리드 컴퓨팅 환경에서 데이터 전송을 빠르게 하기 위한 FTP 기술 ** LOSF(Lots Of Small File) : 다수의 파일을 전송할 경우, 빠른 데이터 전송속도에 비해 상대적으로 느린 메모리 I/O 속도 차이로 인해 전체적인 데이터 전송 속도가 느려지는 문제 □ KISTI는 이번 공동연구를 통해 데이터 전송 SDN(Software Defined Network) 네트워크인 아메바넷(AmoebaNet)을 개발하였으며, 국제공동연구 결과인 「빅데이터 익스프레스(Big Data Express)」 미들웨어는 14일(미국 현지시간) 미국 덴버에서 열린 ‘슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스 2017’에서 대륙 간(한국-미국) 데이터 전송을 성공적으로 시연했다. □ 「빅데이터 익스프레스(Big Data Express)」를 통해 대형 연구 장비를 비롯한 과학기술분야의 대용량데이터 공유가 신속하게 이루어질 수 있으며, 국내 연구자들은 원하는 과학데이터를 복잡한 설정 필요 없이 손쉽게 전송하거나 받을 수 있다. □ KISTI 노서영 대용량데이터허브실장은 “거대과학에서 요구되는 대형실험장비 및 관측 장비에서 생산되는 대용량 과학데이터를 국내 연구자들이 손쉽고, 신속하게 전송받아 분석할 수 있는 연구환경을 제공할 수 있다”며 “이를 통해 국내 데이터집약형 연구의 가속화가 기대된다.”고 밝혔다. [참고 자료 : 그림 설명] [ BigData Express 아키텍쳐 ] BigData Express Client Data transfer requests/status BigData-Express Middieware Service Site A Service Interface AAA BigData Express Scheduler Resource Broker Network Agents Storage Agents DTN Agents SDN Controllers Super Computer Paratel file system DTNs SDN-based LAN Large Data Center SDN-base Site-to-Site Path Service AAA Service Path Reservation Resource Broker Network OS SDN-based Site-to-Site Path Service Site B Service Interface AAA Resource Broker Network Agents SDN Controllers BigData Express Scheduler Storage Agents GW SW Storage SDN-based LAN DTNs Storage Large Data Center [참고 자료 : 사진 설명] - 사진은 첨부 참조 빅데이터익스프레스(1) 빅데이터익스프레스(2) 빅데이터익스프레스(3) [빅데이터 익스프레스(1)/(2)] - 빅데이터익스프레스 미들웨어가 탑재된 전송 서버를 점검하는 연구원 [빅데이터 익스프레스(3)] - 빅데이터익스프레스 미들웨어 설정을 점검하는 연구원KISTI, 인공지능(AI)으로 미래유망 특허제품 찾는다
□ 빅데이터 시대와 더불어 우리에게 다가온 인공지능은 특허로 보는 제품트렌드 예측연구의 지형을 바꾸어 놓고 있다. □ 한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 자체 개발하여 운영 중인 TOD(Technology Opportunity Discovery) 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 미래에 비즈니스 가치가 큰 유망특허제품을 예측하였다. ○ TOD 시스템이란 과학계량학 및 빅데이터 처리기술 등에 기술경영이론을 접목한 지능형 신사업 기회 발굴시스템이다. TOD 시스템을 통해 특허와 상표권에 존재하는 수십만 개 제품 간의 관계분석 및 기업별 제품포트폴리오 분석을 자동적으로 수행할 수 있으며 신사업 전략수립에도 활용할 수 있다. □ 이번 연구는 KISTI 기술인텔리전스연구실과 건국대학교 산업공학과 윤장혁 교수 연구팀이 공동으로 수행하였다. 연구진은 기업이 어떤 속성의 특허가 최장 20년까지 소유권을 유지하는지를 인공신경망을 통해 학습하였다. 학습된 인공지능 패턴을 최근 특허들에 적용하여, 향후 장기간 소유권이 유지될 가능성이 높은 특허를 판별하였다. ○ KISTI 이재민 박사는 “이처럼 인공지능으로 예측된 비즈니스 가치가 큰 특허에 대해 TOD 시스템으로 적용제품을 판별하면 최종적으로, 미래유망 특허제품의 예측이 가능하다”고 말했다. □ 이러한 과정을 통해 도출된 미래유망 특허제품은 주로 전기전자, 정보통신, 의료바이오 및 운송 분야에 분포하였으며, 세부적으로 센서, 휴머노이드, 인체이식성 인터페이스, 가상현실용 디스플레이, 자율주행차 등 4차 산업혁명 관련 아이템들도 다수 도출되었다. ○ 전기전자분야에서는 반도체장비, 반도체 소자, 측정센서, LED, 프린팅소자 및 디스플레이 관련 다수의 미래유망 특허제품들을 확인할 수 있다. 세부적으로 전자빔 리소그래피(집적회로설계) 등 반도체 생산관련 장비들, 핀펫(FinFET) 등 반도체 소자, 그리고 터치센서, 이미지센서 등의 측정센서들을 확인할 수 있었으며, 카트리지 및 잉크와 관련된 프린터 제품들 그리고 LED 관련 제품도 포함되었다. 특히, 가상현실을 지원하는 근안용디스플레이 및 콕핏(Cockpit) 등의 특수목적형 디스플레이가 포착된다. ○ 정보통신분야에서는 무선비콘(Beacon), NFC(Near Field Communication) 안테나 및 통신소자 등 근거리통신소자, 휴먼인터페이스 및 휴머노이드 로봇, 소셜네트워크 시스템 등이 눈에 띈다. ○ 의료바이오분야에서는 생체 측정기기 및 센서, 의료소재, 약물전달 관련 제품들이 다수 예측되었으며, '이식성'이 대표키워드로 부각된다. 예로서, 이식형전기자극장치관련 제품군, CT(컴퓨터 단층촬영), PET(양전자 단층촬영) 등 측정기기, 골고정체(bone anchor), 경피약물전달장치 등이 있다. ○ 운송 분야에서는 미래의 자동차인 전기자동차 및 자율주행차 관련 아이템들이 다수 포착되며, 컴퓨팅장치, 안전장치, 진단장치 등이 포함된다. 항공기 관련 터빈부품도 다수 관찰되었다. □ KISTI 김재수 첨단정보융합본부장은 “최근 TOD 시스템을 민간 기업에 기술이전 하였고, 새로운 분석모델을 개발하여 탑재하는 등 지속적인 고도화를 추진하고 있다.”며 “KISTI가 개발한 빅데이터 분석 기반의 TOD 시스템과 분석콘텐츠는 기술혁신형 기업의 신사업 아이템 발굴과 신사업 전략수립에 도움이 될 것으로 기대한다.”라고 밝혔다.본 저작물은 “공공누리 제4유형(출처표시, 상업적 이용금지, 변경금지)” 조건에 따라 누구나 이용할 수 있습니다.