Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.66-75
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2022
The manufacturing industry is the foundation that drives economic growth, and manufacturing innovation is essential for sustainable growth advantage and the transition into a digital economy. Therefore, major countries actively support the field of simulations, which incorporate information and communication technologies into manufacturing, and announce various policies at the national level along with increasing investment. Simulation technology virtualizes product development processes to replace physical production and experimentation of products, dramatically reducing time and costs. In South Korea, the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) has supported manufacturing companies for about 14 years by providing relevant technologies. This study uses the input-output table for the Bank of Korea to analyze the economic ripple effect. First, we identified the domestic industrial sector dealing with the supercomputing-based simulation industry. Then we analyzed its ripple effects by dividing them into the production inducement effect, value-added inducement effect, employment inducement effect, and forward/backward linkage effect. Consequently, when the supercomputing simulation budget of KISTI (28.3 billion won, 2007-2020) was set as an input coefficient, the analysis showed 45.1 billion won as the production inducement effect, 24.7 billion won as the value-added inducement effect, and 282 individuals per 1 billion won as the employment inducement effect. This study is significant in that it derived the effects of the inputs by analyzing the economic ripple effects of the projects of KISTI, which have been supporting South Korean manufacturing companies for the past 14 years with supercomputing-based simulations.
최근 서비스로서의 머신러닝(MLaaS) 개념은 데이터 자체를 제외하고 네트워크 서버, 스토리지 또는 데이터 과학자 없이도 생산적인 서비스 모델을 구축할 수 있다는 점에서 기계학습을 다루는 대부분의 산업 분야와 연구 그룹들의 많은 관심을 받고 있다. 그러나 과학 분야에서는 양질의 빅데이터를 확보하는 가정 자체가 커다란 도전이 된다. 즉, 연구자 간 연구 결과물의 공유가 쉽지 않을 뿐 아니라 과학기술 데이터의 비정형성 문제를 해결해야하는 문제가 선행된다. 본 논문에서 제안된 KISTI-ML 플랫폼은 과학기술 데이터를 위한 AI 모델 고속 개발 도구로서, 머신러닝에 익숙하지 않은 연구자들을 위해 웹 기반 GUI 인터페이스를 제공하고 연구자는 자신의 데이터를 이용하여 머신러닝 코드를 손쉽게 생성하고 구동할 수 있다. 또한 승인된 커뮤니티 멤버들을 중심으로 데이터셋 및 특징 추출에 사용되는 데이터전처리, 학습 네트워크 설계 등이 포함되는 프로그래밍 코드를 공유할 수 있는 환경을 제공한다.
국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 활용 극대화를 위해 컴퓨팅 인프라, 데이터 분석을 위해 사용되는 SW, Toolkit, API, 서비스 등과 같은 분석리소스를 연구데이터와 함께 배치하여 연합 활용될 수 있는 체계를 구축하는 것을 목표로 한다. R&D 과정에서 연구 출판물, 연구데이터에 대한 공유·활용 체계는 이미 잘 알려져 있다. 하지만 데이터와 밀결합된 소프트웨어, 컴퓨팅 인프라들을 공유하고, 활용할 수 있는 환경은 미미하고, 관리체계가 없는 실정이다. 본 연구에서는 데이터 중심의 R&D 연구 과정에서 필요한 디지털 연구 자원 정보를 체계적으로 관리하기 위하여 데이터모델을 설계한다. 이는 국가연구데이터커먼즈 서비스에서 디지털 연구 자원 정보들을 등록하고 관리하는데 활용될 예정이다.
KISTI 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon2는 SUN Blade 6275 시스템을 기반으로 구성된 초병렬 컴퓨팅 시스템으로 이론최고성능(Rpeak) 300TFlops를 보이고 있으며 3,200대의 컴퓨팅 노드와 인프라 노드로 구분된다. Tachyon2 시스템은 국내 산학연 연구자들을 위한 공공 목적의 시스템으로 만여 명의 사용자와 200여개의 기관이 사용 중에 있다. 이런 슈퍼컴퓨터와 같은 대형 HPC 환경에서는 대규모의 사용자 작업을 원활하게 수행하기 위해서는 IB의 안정성이 우선적으로 보장되어야 한다. 본 논문에서는 Tachyon2 시스템에서 발생하는 IB 상태를 파악하고 관리하기 위한 자동화 도구를 개발하였다. 이로써 인터커넥션의 상태를 주기적으로 모니터링 할 수 있고, 장애내역 또한 신속하게 파악할 수 있다.
ESP는 Effective System Performance의 약자로 NERSC에서 개발한 HPC 시스템에 대한 새로운 성능 측정 기준이다. 기존 HPC 시스템에서는 주로 성능 측정의 대상으로 시스템[프로세서]의 계산 성능에 주안점을 두었지만 시스템의 효율성은 무시되는 경향이 있었다. ESP는 실제 운영환경에서 배치 작업 스케줄러 및 병렬 작업 환경에 영향을 받는 시스템 효율성(ESP:Effective System Performance)을 측정하는 데 주안점을 두고 있다. KISTI 슈퍼컴퓨팅센터는 2003년 7월 국내 최고 성능의 슈퍼컴퓨터인 IBM p690+ 시스템의 도입을 완료하고 ESP를 사용하여 배치 작업 스케줄러인 LoadLeveler의 스케줄링 알고리즘에 따른 시스템 효율성 벤치마크를 수행하였다. 이 벤치마크를 통해서 효율적인 시스템 자원 활용을 위한 작업 스케줄링 알고리즘의 적용 근거를 마련하게 되었다.
공동 활용 GPU 클러스터 시스템은 PBS, SLURM과 같은 작업 배치 스케줄러 및 Kubernetes, Openstack과 같은 클라우드 플랫폼 소프트웨어를 통해 다수의 사용자에게 공동 활용 서비스를 할 수 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 5호기의 보조시스템인 뉴론을 SLURM 배치 스케줄러를 통해 다수의 연구자들에게 서비스하고 있다. 본 논문에서는 작업 배치 스케줄러에서 생성된 과금 통계 데이터를 R의 그래프 함수를 이용해 시각화하여 사용자 작업의 특성을 분석하고 효율적인 계산 자원 관리 정책을 수립할 수 있는 방안에 대해 논의한다.
본 연구에서는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 지정하여 지원하고 있는 우리나라 과학기술분야 전문정보센터를 대상으로 정보서비스 체계 전반에 대한 현황 및 문제점을 분석$\cdot$파악하고 이를 토대로 최신의 정보기술을 반영$\cdot$적용한 우리나라 과학기술분야 전문정보센터의 효율적인 정보서비스 방안을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 선행연구 분석, 설문조사, 해당기관 직접방문을 통한 관련자 면담, 해당기관 홈페이지의 관련 사이트 분석, 그리고 관련 전문가로 구성된 상시협의체의 회의를 통한 Brainstorming 방범 등을 병행하여 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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