Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2019.10a
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  • Pages.785-788
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  • 2019
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Predict results and time using Machine Learning to reduce simulation costs

시뮬레이션 비용을 줄이기 위한 머신러닝을 활용한 결과 및 시간 예측

  • Kang, Mingyu (Dept of Computer Engineering, Jeju National University) ;
  • Kim, Ji-su (Dept of Computer Science & Statistics, Jeju National University) ;
  • Kwon, Hoon (Dept of Computer Engineering, Jeju National University) ;
  • Lee, Jeongcheol (Korea Institute of Science and Technology Information)
  • 강민규 (제주대학교 컴퓨터공학전공) ;
  • 김지수 (제주대학교 전산통계학과) ;
  • 권훈 (제주대학교 컴퓨터공학전공) ;
  • 이정철 (한국과학기술정보연구원 계산과학플랫폼센터)
  • Published : 2019.10.30
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Abstract

최근 계산과학 분야에서 시뮬레이션을 활발하게 이용하고 있다. 그리고 IT 기술의 발전에 힘입어 이제는 시뮬레이션을 별도의 복잡한 절차 없이 온라인으로 할 수 있게 되었다. LCAODFTLab은 EDISON 플랫폼에서 제공하는 나노물리 분야의 시뮬레이션 프로그램이다. LCAODFTLab은 온라인 환경에서 사용자에 의해 주어진 원자구조에 대한 전자구조 시뮬레이션을 제공한다. 이처럼 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 시뮬레이션은 얼마나 정밀하고 복잡한가에 따라 비용이 발생한다. 이러한 비용은 대체로 사용자에게 부담이 되고, 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 아주 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 EDISON 플랫폼 사용자의 데이터와 머신러닝을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이는 방법을 소개한다. 이를 통해 사용자는 큰 비용을 지불하지 않고 결과를 예측할 수 있고, 대략적인 수행시간을 알 수 있다.

Keywords