Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.11a
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  • Pages.102-105
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A scalable and automated feature data extraction system for AI analysis of computational science data

계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 확장성 있는 특징 데이터 추출 자동화 시스템

  • Ahn, Sunil (Korea Institute of Science Technology and Information)
  • 안선일 (한국과학기술정보연구원)
  • Published : 2020.11.05
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Abstract

AI 분석 과정에서 특징 데이터 추출은 분석 성능에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 가장 많은 시간을 소요하는 과정 중의 하나이다. 계산과학 데이터는 HPC를 활용하여 생산되므로 데이터가 크고 복잡할 뿐 아니라 데이터의 수도 방대한 경우가 많다. 이 때문에 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정은 복잡성이 크고, 소요 시간도 매우 크다. 본 논문은 먼저 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정에 대한 요구사항과 이슈들을 분석한다. 그리고 확장성을 고려한 계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 특징 데이터 추출 자동화 시스템을 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 한국과학기술정보연구원 과제번호(K-20-L02-C05)와 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(No.NRF-2011-0020576)의 연구비 지원으로 작성되었습니다.