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No. 16 View. 22735 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템 2021. 01. 28 과학기술사이버안전센터 송중석 박사 인터뷰 안녕하세요, 과학기술사이버안전센터 송중석입니다. 저는 인공지능과 네트워크 보안, 보안관제 등을 연구하고 있고 이번에 소개할 사이버공격 실시간 추적 가시화 시스템을 개발했습니다. ■ 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템이란 (영상2 0:02:13~17) 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템이란 대규모 사이버위협 정보를 가시화함으로써 보안관제 전문 인력에게 직관적인 정보를 제공하는 시스템입니다. (인터뷰 화면) 이 시스템은 특히 국가 안보를 위해 사용되는데요 국가 사이버 보안장비인 TMS(침해위협관리시스템) IDS·IPS(침입탐지 방지시스템) 등이 탐지한 보안 로그를 실시간 처리합니다. 이를 토대로 공격을 의심하게 하는 이상 행위를 탐지하고, 이상 행위와 공격자 간 상관관계 등을 자동으로 가시화해 사이버 공격 근원지와 유발지를 실시간으로 탐지하고 역추적할 수 있습니다. ■ 증가하는 사이버 공격과 기존 시스템의 한계 (인터뷰 화면) 일평균 수만 건의 보안이벤트가 발생합니다. 저희 과학기술사이버안전센터가 추적하기로는 일일 약 1-2천 만 건의 보안이벤트가 발생하고 있고요, 사이버 공격은 가히 폭발적으로 증가하고 있다고 말할 수 있습니다. (보안관제요원 근무화면) 그런데 기존의 사이버 공격 추적 시스템은 이렇게 대량의 이벤트를 다루기 어렵습니다. 게다가 추적 정보를 통계값이나 표·그래프 등으로 제시하기 때문에 보안관제 요원들이 단편적인 텍스트 정보만을 다뤄야 해서 보안 업무가 비효율적인 측면이 있었습니다. 해킹과 같은 침해위협은 우발적이고 다양한 형태로 발생하는 점을 고려하면 실용적이지 않은 거죠. (인터뷰 화면) 즉, 기존의 시스템은 비교적 출현 빈도가 높은 특정 보안 이슈만을 다루거나 보안관제 신속성을 떨어뜨리는 문제가 컸습니다. ■ 본 시스템의 필요성과 활용가치 (박사님 설명하시는 모습 등) 그러나 본 사이버 공격 실시간 추적 가시화 시스템은 텍스트 정보 분석환경에서는 불가능한 종합적이고 직관적인 분석환경을 제공합니다. 이로써 기존의 시스템으로는 탐지 불가능한 신・변종 사이버위협을 탐지할 것으로 기대하고 있습니다. (영상3 00:25~) 또 이상 행위를 3차원 그래픽으로 가시화한 정보로 제공하고 축적되어 있는 보안 분석 정보들과의 상관관계를 분석해 제공함으로써 (센터 근무하는 모습 등) 보안관제 인력이 보다 높은 수준으로 사이버위협 탐지업무를 수행하도록 지원합니다. (영상2 0:02:18~25) 나아가 궁극적으로는 국가 공공 보안관제 체계에 대한 침해시도를 신속하게 탐지하고 대응하는 데 활용되어 국가 사이버안보를 강화할 것으로 기대하고 있습니다. ■ 시스템의 주요 구성 원리 본 시스템은 공격받는 주요 IP를 중심으로 정보를 가시화하는 “내・외부 공격자 가시화 시스템”과 전체 IP의 관계성을 중심으로 가시화하는 “공격자 상관정보 가시화 시스템”의 기술로 구성됩니다. 내・외부 공격자 가시화 시스템은 24시간으로 실시간으로 추적분석해 공격 행위를 시각화하는 기술이며 공격자 상관정보 가시화 시스템은 공격 이벤트별 추이, 공격자별 상관관계를 분석한 후 약 100만 개의 IP 정보를 3차원으로 가시화하는 기술입니다. (인터뷰화면) 최신 사이버 공격에 신속하게 대응하기 위해서는 정보를 종합적으로 이해할 수 있는 수단 마련이 필요하다고 생각했습니다. 이 시스템은 위험도가 높은 IP 선별, IP별 행위 정보의 정의, 정의된 행위정보의 장기간 표현 등의 아이디어가 적용돼 신유형의 위협에 신속히 대응하고 종합적인 분석 정보를 제공합니다. ■ 시스템 활용 현황과 계획 (영상1 00:22~ → 파란네모박스들 크게 동그라미 치고 ‘61개 공공·연구기관’ 이라 표기) KISTI 과학기술사이버안전센터는 본 시스템을 활용해 61개 공공・연구기관으로부터 수집되는 정보를 가시화하고 있으며, 보안관제 전문인력들이 발견된 특이점에 대해 상세히 분석하고 있습니다. 또 정보보안 전문업체가 본 시스템을 기술이전 받아 자체 솔루션 개발에 활용하고 있습니다. (수상 현수막) 지금도 여러 기관으로부터 문의를 받고 있고 실용성을 기대하는 답변을 많이 들어요. 그래서 보람을 많이 느끼고 있습니다. (인터뷰화면) 앞으로는 보다 많은 신・변종 사이버위협 탐지를 목표로 내부 알고리즘을 개선하고 추가 방법론을 적용할 예정이며, 기술이전 등 기술 확산을 적극적으로 해나갈 계획입니다. ■ 앞으로의 목표 (센터 현판) 과학기술사이버안전센터는 보안관제 서비스와 연구개발을 동시에 수행하는 국내 유일의 연구센터입니다. (인터뷰화면) 이러한 과학기술사이버안전센터만의 특성과 역량을 잘 활용해 국내를 넘어 세계 최고의 정보보호 기술을 개발하고 싶고요, 이를 산업계와 국가정보 보호 체계에 적용·활용함으로써 안전한 연구 환경, 안전한 사이버 환경 구축에 기여하겠습니다.
No. 15 View. 18153 교통량 분석장치 및 교통량 분석방법 2021. 01. 28 연구데이터공유센터 이용 박사 인터뷰 Q. 자기소개 : 학력/경력, 맡은 연구분야/과제, 관심 분야 등 안녕하십니까, KISTI 연구데이터공유센터의 이용입니다. 2013년부터 빅데이터 분석, IoT 사물데이터 수집·분석, 딥러닝 기반 시각지능 기술을 연구해오고 있습니다. 현재 책임연구원으로, 다양한 도시현안 해결에 필요한 영상 데이터 분석 및 시각지능 적용 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 증가하는 다양한 도시 영상 데이터에 대한 모니터링 및 활용 요구에 부응하기 위해 학습데이터 제작부터, 인공지능 모델 생성, 활용 서비스 및 시스템에 관한 연구개발을 수행하고 있습니다. Q. ‘교통량 분석장치 및 교통량 분석방법’은 어떤 기술인가요? 본 기술은 기존의 도로 교통량 분석 방법을 개선하기 위한 개발한 기술입니다. 현재의 주된 교통량 측정 방식은, 현장에 인력을 파견하는 수동 계수 방식, 노면에 코일을 매장해 전자유도원리로 측정하는 루프센서 방식, CCTV로 영상을 직접 모니터링 방식이 있습니다. 이러한 방법들은 낮은 정확도, 막대한 인력과 인프라 관리 비용, 집계 소요시간 등의 한계점으로 지속적으로 증가하는 교통량 정보 생산 및 활용에 대한 니즈에 대응하기 어렵습니다. 본 기술은 이러한 한계점을 극복하고, 보다 경제적이며 효과적인 교통량 분석을 위한 새로운 방법을 제안합니다. 첫째, 기존에 설치되어 있는 교통 CCTV를 그대로 활용하여 이 장치들로부터 나오는 실시간 도로영상을 그대로 활용하여 새로운 장비 설치에 대한 부담이 없습니다. 둘째, 차선인식을 통해 차선별 교통상황을 모니터링하고, 차선별 교통량을 집계하여 보다 정밀하게 교통량을 분석하고, 차선별 노면관리에도 활용할 수 있는 정보를 제공합니다. 셋째, 차종인식을 통해 승용차, 버스, 트럭, 바이크를 구별하고, 지역별로 차종의 흐름을 정밀하게 분석할 수 있습니다. 특히, 트럭들이 많이 통행하는 지역을 관리하여 노면파손 관리를 보다 효과적으로 수행하기 위한 정보를 제공할 수 있습니다. 본 기술에서 제안하는 교통CCTV 기반의 차선별, 차종별 교통량 측정 기술은 딥러닝과 영상분석 기술에 기반하고 있으며, 다양한 차선영상의 형태에 자동적으로 적응할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 특히, 직선 또는 곡선 형의 차선에 상관없이 스스로 차선을 인식하고 교통량을 측정하는 스마트한 기능을 가지고 있어, 별도의 추가적 설정없이 기존의 도로CCTV영상에 적용하여 바로 차선별, 차종별 교통량 측정을 시작할 수 있습니다. Q. 본 기술의 기대효과는 무엇인가요? 일반적으로 교통량 측정을 위한 장치는 새로운 장비나 운영시스템을 요구하나, 이 방식은 기존에 설치되어 있는 CCTV인프라를 그대로 활용하여, 부가적인 정밀 교통정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 차선의 형태에 자동으로 적응하기 때문에 어떠한 곳에 설치된 CCTV영상에도 적용할 수 있습니다. 따라서, 기존의 지자체별 도로관제센터 등에서 수집되는 영상에 적용하면 바로 실시간으로 더 정교한 교통량 정보를 생산하여, 차세대 도시 교통제어 및 도로노면 관리에 큰 도움을 줄 수 있습니다. Q. 어떤 동기(경험과 목적)로 본 기술을 개발하게 되었나요? 본 기술의 개발은 스마트 도시 구축과 관련한 연구 과정에서 지자체 교통 담당기관과의 논의 중에 정리한 요구사항으로부터 시작되었습니다. 지자체에서는 교량 및 노면관리를 위해 과적차량 통행 정보를 필요로 했으며 기존의 비정기적 측정 방식에 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 기술 개발을 시작하였으며 내부에서 수행하던 인공지능 기술 개발과 접목하여 보다 지능적인 도로 교통량 분석기술을 개발하게 되었습니다. Q. 기술을 개발하시면서 어떤 점이 가장 보람차고 즐거우셨나요? (혹은) 어떤 난관이 있었고, 그를 어떻게 극복하셨나요? 본 기술 개발을 하면서 실제 공개된 데이터를 통해, 이 연구에서 제안한 방식이 제대로 교통량을 집계하는 모습을 보면서 정말 쓸만한 기술이 만들어졌구나 했으면 가장 기뻤습니다. 다만, 야간 영상 등 여전히 잘 인식되질 않는 상황에 대해 고려가 필요했습니다. 특히, 야간 영상은 화질 개선을 통해 성능을 개선할 수 있습니다. Q. (해당 시)본 기술은 현재 어떻게 활용되고 있나요? : 활용 현황, 활용 사례, 활용처, 기술이전 사례 등등 Q. 본 기술을 향후 어떻게 개선·활용할 계획이신가요? 현재 본 기술은 대내외 기술 전시회 등을 통해 소개하고 있습니다. 코로나로 인해 다소 홍보가 어려운 상황이나 지속적인 홍보를 통해 지자체 및 관련 기업들이 활용할 수 있는 방안을 찾도록 하겠습니다. Q. 박사님의 최종 목표는 무엇인가요? 앞으로 보다 다양한 분야에서 활용할 수 있는 영상 인식기술을 개발하고, 이를 실제 활용할 수 있는 서비스 형태로 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
No. 14 View. 11527 바이오 시그널의 학습을 통한 질병예측 방법 및 가시화 기술 2021. 01. 28 R&D투자분석센터 김선호 박사 인터뷰 안녕하세요 저는 한국과학기술정보연구원 데이터분석본부 R&D투자분석센터에서 인공지능분과를 담당하고 있는 김선호라고 합니다 Q. 바이오시그널의 학습을 통한 질병예측 방법 및 가시화 기술이란. 바이오시그널의 학습을 통해 질병을 예측하고 가시화하는 기술을 말합니다. 바이오시그널이란 우리 몸에서 내보내는 전자신호 예를 들어서 뇌파와 심전도, 근전도 등 그러한 타임시리즈 시그널이 있는데 이것들을 기계학습 기법을 이용해서 학습하고 모델링해서 새로운 환자나 어떤 질병에 대해 진단하고 예측하고 더 나아가 모델링을 통해 유효한 패턴을 찾는 기술입니다 Q. 기술의 주요 기작은. 기술은 크게 두 가지로 설명드릴 수 있는데요 첫 번째 기술은 뇌파, 심전도, 근전도 등 다양한 바이오시그널을 기계학습을 통해 모델링하고 이를 통해 구축한 질병예측 모델을 이용하여 환자의 질병 여부를 빠르게 예측 진단하는 기술입니다 그리고 두 번째는 그로부터 바이오·제약산업 의료기기제조사 헬스케어 산업 등 관련 산업에 인사이트를 제공하며 정상인과 질병인이 가진 바이오시그널의 차이를 명확히 함으로써 질병 진단과 조기 예측에 필요한 유효 시그널 패턴을 확인하는 기술입니다 Q. 기술의 장점은. 이 기술의 장점은 크게 두 가지 측면에서 설명할 수 있는데요 첫 번째는 바로 빠른 진단 속도입니다 그리고 두 번째는 설명가능성인데요 이 두 가지 모두 휴대형 소형 의료 기기를 만드는 데에 필수적인 기술 요소입니다 Q. 빠른 질병 진단 속도란. 첫 번째로 빠른 질병 진단이란 것은 예를 들어 일반적으로 치매를 진단하기 위해서 뇌파를 분석해야 하는데 수면뇌파의 경우 9시간 정도의 방대한 분량의 뇌파를 분석해야 합니다 뇌파를 측정하고 분석하는 단계에서 많은 시간과 노력이 필요하게 되겠죠. 그만큼 많은 양의 컴퓨터 자원이 요구된다는 뜻이기도 하지요. 환자에게도 그리고 의료진에게도 힘이 들겠죠? 하지만 본 기술을 적용하게 되면 환자의 뇌파를 측정하면서 실시간으로 질병을 예측하거나 진단할 수 있게 됩니다 또한 가시화를 통해 유효 시그널 탐색이 가능하므로 전체 데이터를 모두 볼 필요 없이 질병 진단에 필요한 유효 패턴의 출현과 빈도만 분석하면 되기 때문에 분석에 필요한 시간을 획기적으로 줄일 수 있게 됩니다 일단 바이오 시그널 모델이 구축되면 실제 진단 단계에서는 간단한 센서와 간단한 통신 장비로만 만들어진 저사양 하드웨어로 실시간 진단이 가능하기 때문에 휴대형 소형 의료 진단 장비를 만들 수 있게 됩니다 (휴대형소형의료진단장비 이미지) 들고 다니거나 입고 다니거나 포터블한 하드웨어로 쉽게 만들 수 있다는 것을 의미합니다 그래서 우리가 쉽게 집에서 체중계로 체중을 재고 혈압계로 혈압을 재듯이 실시간으로 집에서 간단히 진단 예측할 수 있는 장비를 만들 수 있게 된다는 의미입니다 Q. 기계학습과 가시화를 통한 설명가능성이란. 두 번째 장점으로 기계학습과 가시화를 통한 설명가능성을 들었는데요 인공지능 기술은 어떤 결론을 도출하는 과정이 블랙박스화되면서 설명가능성이 부족하게 됩니다 그런데 의료기기와 같이 어떠한 결과에 대해서 설명을 해야 하는 장비에는 이러한 설명가능성이 필수적인데요 본 기술에서는 정상인과 질병인을 구분하는 유효 패턴을 추출해서 그 패턴의 출현 빈도와 상태를 분석해서 진단하게 되고 결과를 유추하는 단계에서도 그러한 설명가능성 문제를 해결했다고 볼 수 있습니다 Q. 기술을 개발하며 어려웠던 점은. 본 기술을 개발하면서 가장 어려웠던 점은 실제 치매 뇌파 데이터를 구하는 일이 가장 힘들었습니다 이러한 데이터는 만드는 것도 어려울 뿐만 아니라 의료 데이터기 때문에 수집하고 공유하는 데에 따른 법적인 문제도 있고 어렵게 구축한 데이터를 다른 연구원과 공유하려는 연구자들이 많지 않았기 때문에 새로운 데이터를 직접 구하는 게 상당히 어려웠습니다 하지만 이 기술은 단지 바이오시그널을 이용한 진단뿐만 아니라 이를 응용하면 환경, 보안, 금융, 의료 등 보다 많은 적용 가능 분야가 생깁니다 그래서 활용 가치를 확장해서 계속 연구할 계획입니다 Q. 현재 그리고 앞으로 저는. 저의 주요 연구 관심 분야는 인공지능 자연어처리 데이터마이닝 HCI 등이고요 현재는 치매예측 재난예측 미래유망기술 발굴 양자컴퓨터 등 다양한 분야의 연구를 수행하고 있습니다 앞으로 인공지능을 더 깊이 연구하고 싶습니다 이 기술을 더 발전시켜서 인공지능을 더 연구해서 우리들의 친구나 가족 반려기계가 되어 줄 인간다운 기술을 개발하는 것이 목표입니다
No. 13 View. 11782 기계학습 기반 치매예측 데이터 처리 기술 2021. 01. 28 미래기술분석센터 전홍우 박사 인터뷰 Q. 자기소개. 안녕하세요, 미래기술분석센터 전홍웁니다. KISTI 입사 10년차고요, 2015년부터 치매DTC융합연구단 활동을 하고 있습니다. 치매DTC융합연구단은 한국과학기술연구원 주관으로 3개 출연연이 모인 치매 전문 융합연구단입니다. *한국과학기술연구원(KISTI), 한국생명공학연구원(KRIBB), 한국화의학연구원(KIOM) 학사부터 박사학위까지 자연어처리를 전공했고, 대학원생일 때부터 지금까지 자연어처리를 생명공학 분야에 적용하는 연구를 해왔습니다. 특정 질병에 대한 논문을 분석해서 새로운 원인이나 치료법을 찾는 연구를 하면서, 위암, 전립선암, 유방암에 대해 연구했고, 현재는 치매예측연구를 진행하면서 ‘기계학습을 통한 치매예측 데이터 처리 기술’을 개발했습니다. Q. 기계학습 기반 치매예측 데이터 처리 기술은. 치매를 조기에 예측하고 선제적 치료를 돕기 위한 기술입니다. 현재 사용되는 치매 처방약은 치료제가 아니고 질환의 진행 속도를 늦추는 약입니다. 이런 현실에서 가장 중요한 것은 약을 복용하는 최적의 시기를 찾는 것입니다. 이 기술은 치매 환자의 진료내역, 생활패턴 변화, 기존 연구에서 밝혀낸 지식들을 분석해 진료나 약 복용에 대한 최적의 시기를 예측합니다. 기술은 크게 두 가지 연구로 접근하고 있습니다. 첫 번째는 진료 내역을 기반으로 한 치매예측입니다. 국민건강보험공단이 한국인의 의료기록이 담긴 다양한 주제의 코호트 데이터를 제공해 주고 있습니다. 이 중에서 노인 코호트 데이터를 활용해 한국인 환자의 치매를 유형별로 분석하고, 여기에 개인 병력을 대입함으로써 개인별 치매 패턴을 파악합니다. *코호트 데이터(cohort data): 연령 등 특정한 인구통계상의 인자를 공유하는 집단별 데이터 두 번째는 IoT 센서를 기반으로 한 생활능력정보 분석에 의한 치매예측입니다. 스마트폰과 스마트워치를 통해 어느 개인의 이동 동선 등 활동 정보를 감지하고, 집안에 각종 IoT 센서를 부착해 생활능력의 변화를 분석하는 등 치매질환에 관련된 정보를 분석합니다. 분석하는 항목은 요리, 집안일, 약 먹기, 문단속, 가전제품사용, 몸단장 항목으로 실제 의사가 진료할 때 사용하는 질의 항목과 동일합니다. 해당 연구로 의사가 환자를 진료할 때에 환자나 가족의 답변에만 의존하지 않고 실제 환자의 생활능력 변화를 확인할 수 있습니다. 최종적으로는 이 두 방법의 연구로 얻은 분석 결과를 융합해 치매 진행상황을 실시간으로 모니터링하고 질병이 악화되는 시점을 예측하여 최적의 시기에 최적의 치료가 가능하도록 합니다. Q. 기술의 주요 특징은. 남성과 여성은 치매위험인자가 다릅니다. 심지어 정반대입니다. 남성은 저체중, 여성은 비만이 치매의 주원인이라고 합니다. 이와 같이 유형별로 치매위험인자가 다르므로, 그에 맞는 치매예측모델이 필요합니다. 그래서 현재 한국인의 성별, 연령대별, 소득별, 지역별 유형을 구분하여 치매조기예측모델을 개발하고 있습니다. 중요한 특징은 생물학적 실험을 하지 않고, 의료기록 데이터만을 이용했음에도 기존의 생물학적 실험이나 의료 이미지를 통한 결과와 대등한 결과를 제시했다는 것입니다. 또 이 기술로 유형별 치매위험인자를 파악함으로써 기존 연구들을 검증하고, 새로운 위험인자를 발견할 수도 있습니다. 치매가 의심되는 환자나 고위험군에 속하는 연령대의 경우 치매를 조기에 발견하는 게 더욱 중요한데요, 이들 개개인의 병력 정보를 노인 코호트 데이터와 대입해서 유사한 유형을 찾고, 이에 따라 치매 패턴을 분석해서 개인별로 치매 발병 시기를 예측할 수 있습니다. Q. 치매를 연구하게 된 계기는. 치매 전단계로 경도인지장애라는 증상이 나타나는데, 경도인지장애는 일반적으로 의사가 환자의 인지능력, 신체능력, 생활능력을 MMSE, CERAD와 같은 문진 검사를 통해 진단합니다. *MMSE: Mini-Mental State Examination *CERAD: Consortium to Establish a Registry for Alzheimer’s Disease *경도인지장애: 치매 발병 이전에 나타나는 증상 이런 문진은 점수화된 지표는 따르더라도 결국 환자 본인이나 주변인들의 답변, 진술을 근거로 판단하게 되는 것이라 객관적이지 않기 때문에 많은 전문가들은 보완해야할 부분이 있다고 봅니다. 어떤 사람들은 건망증이 심해지면서 치매일 지도 모른다는 불안감에 사로잡혀서, 검진이 필요하지 않은 시점에도 병원을 자주 방문한다고 합니다. 저는 이런 불확실성을 줄이고 싶었고, 완치가 안 되는 치매를 완전 정복해서, 사람들이 보다 안심하고 사는 사회를 만드는 데 기여하고 싶었습니다. Q. 연구를 하면서. 사람들을 직접 만나가며 데이터를 수집하는 일이 처음입니다. 직접 독거노인 가정에 방문하여 데이터 수집 센서를 설치하고 데이터를 서버로 전송하여 분석하는데 시설에 거주하시는 어르신 분들이 장비 전원을 차단하시고 또 위치를 옮겨놓으시기도 해서 몇 번의 시행착오를 겪었습니다. 우여곡절 끝에 데이터를 수집하게 됐는데 또 다른 문제가 있었어요. 어르신들이 처음에는 연구에 도움이 되고자 참여하셨지만, 감시당하는 기분에 불쾌감을 호소하시는 분들이 늘어났습니다. 그래서 소통하고 친밀감을 높이는 것도 중요하겠다 싶어, 매일 전화로 안부인사도 드리고 음료수나 간식을 챙겨가서 이야기도 나누는 등 다양한 노력을 기울이고 있습니다. Q. 기술 활용을 위해. 말씀드렸듯이 아직까지 치매는 치료제가 없어 완치가 불가한 질환입니다. 그렇기 때문에 더욱, 치매를 조기에 예측하는 게 매우 중요하고, 그런 점에서 본 기술이 적극적으로 잘 활용되었으면 합니다. 기술 활용을 위해 다양한 준비가 필요한데 그중에서도 병원이나 치매안심센터 등 관련 파트너의 긴밀한 협조가 필수적입니다. 현재 러 하드웨어 업체, 소프트웨어 업체와 과제 상용화를 계획하고 있으며, 고려대학교 병원, 강북구 치매안심센터와 공동연구를 진행하고 있습니다. 그리고 생활능력정보를 분석하기 위해서는 1~2년 정도가 아니라 그보다 장기적인 추적관찰을 통해서 수집된 코호트 데이터가 필요합니다. 병원과 환자분들의 협조 아래 데이터가 지속적으로 수집·축적될 수 있다면, 그 데이터를 활용해 치매예측이 보다 수월해지고 안정될 것이라 생각합니다. Q. 박사님의 최종 목표는 무엇인가요? 저는 자연어처리 전공자로서 텍스트만으로도 어떤 지식이나 상황을 예측할 수 있는 내용은 무궁무진하다고 믿습니다. 다만, 텍스트 이외의 데이터를 활용하지 못하면서 자연어처리기술에 한계가 있다고 느낀 적이 있습니다. 그런데 이번 과제를 수행하면서 활용하는 데이터의 범위를 논문, 특허 등의 텍스트뿐만 아니라 생활능력 데이터, 영상, 음성 데이터까지 확대함으로써 각 데이터의 가치를 확인했고 각 데이터가 융합돼 시너지 효과를 내며 가치가 커지는 걸 경험했습니다. 향후 어떤 과제를 수행하든 지식의 굴레를 벗어나 다양한 데이터를 융합·활용하는 연구를 수행하고 싶습니다. 이런 게 바로 Data Scientist가 해야 할 일이라고 생각합니다. Q. 끝으로. 저를 비롯해서 이 과제에 참여하는 KISTI 연구원들 모두 의학 전공자가 아닙니다. 저희는 데이터만을 분석해서 미래를 예측하는 Data Scientist일 뿐입니다. 연구를 통해 저희가 할 수 있는 일은 모든 공공데이터와 각종 센서로부터 개인 생활습관에 관한 데이터를 수집하고, 이를 지식화해 보다 객관적인 예측모델을 만듦으로써 환자의 고통을 최소화할 최적의 시기를 찾는 것입니다. 우리에게 치매는 두려운 존잰데요, 이 기술로 조금이나마 두려움과 걱정을 덜고, 많은 사람들이 건강하게 살아갔으면 합니다.
No. 12 View. 12467 코로나19 치료제 후보 약물 탐색에 나선 슈퍼컴퓨터 5호기 '누리온' 2020. 10. 12 KISTI는 국가슈퍼컴퓨터 5호기 '누리온'으로 코로나19 바이러스 구조 연구, 치료 약물 효능 탐구 등 치료제 개발과 바이러스 종식을 위한 연구를 활발히 수행·지원해 오고 있습니다. 누리온의 코로나19 관련 연구 활동을 소개합니다. (음성, 화면자막) 코로나19 치료제 후보 약물 탐색에 나선 슈퍼컴퓨터 5호기 '누리온'. (화면자막) 세계 각국은 치료 및 예방을 위한 연구개발에 박차 (음성) 코로나 19 전쟁이 한창인 요즘 세계 각국은 진단 키트와 더불어 치료제 백신 개발을 위한 연구 개발에 박차를 가하고 있습니다. (음성) 코로나19 치료제는 코로나 바이러스의 스파이크 단백질과 인체 세포가 결합하는 것을 막거나 바이러스 복제시 필요한 효소를 억제하는 방식으로 개발되고 있습니다. 이러한 치료제 개발을 위해서는 수없이 많은 약물 후보 중 효과가 있는 물질을 찾아야 하며 일반적인 탐색 방법으로는 많은 시간이 들어가게 됩니다. 키스티는 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온을 사용해 코로나 바이러스의 구조를 분석하고 약물 효능을 계산하는 연구를 수행하고 있습니다. (화면자막) 1 일본 Fugaku 415,530.0 2 미국 Summit 148.600.0 3 미국 Sierra 94,640.0 4 중국 Sunwa TailhuLight 93,014.6 5 중국 Tianhe-2A 61,444.5 6 이탈리아 HPC5 35,450.0 7 미국 Selene 27,580.0 8 미국 Frontera 23,516.4 9 이탈리아 Marconi-100 21,640.0 10 스위스 Piz Daint 21,230.0 ... "17 KISTI Nurion 13,929.3" (음성) 누리온은 대한민국의 최상위 슈퍼컴퓨터로 2020년 6월 기준 전세계에서 17번째로 빠른 슈퍼컴퓨터입니다. (음성) 일반적인 pc라면 수개월이 걸릴수도 있는 계산을 단시간에 수행함으로써 국가적인 위기 상황에서 누리온의 활약이 두드러집니다. (화면자막) Bound: 약물이 원하는 위치에 결합되어 움직이는 상태 No Drug: 약물 없는 상태 Unbound: 약물이 원하는 위치에 결합되지 않고 돌아다니는 상태 (음성) 누리온 자원을 이용하여 약물과 바이러스 복제에 필요한 효소와의 상호작용을 연구하거나 (화면자막) "코로나19 스파이크 단백질 3차원 구조" 이미지 (음성) 코로나 바이러스의 표면에 존재하는 스파이크 단백질에 정밀한 구조를 밝혀내는 연구를 수행하고 있습니다. (음성) 이런 연구들은 바이러스의 감염 과정을 정교하게 밝히고 치료제나 백신을 개발하는데 도움이 될 수있을 것으로 예상됩니다. (음성) 또한 키스티는 코로나 바이러스 관련 연구를 하는 누구나 누리온을 이용할 수 있도록 자원을 할당해 두고 상시 신청과 접수 프로그램을 운영하고 있습니다. 더불어 2020년 7월 14일부터 키스티는 미 백악관이 주도하는 코로나19 고성능 컴퓨팅 컨소시엄에 가입하여 전세계 연구자들에게 코로나19 치료제 및 백신 개발을 지원하고 있습니다. 키스티는 누리온이 코로나19의 빠른 종식에 기여할 수 있도록 성능향상을 지속하겠습니다. (화면자막) KISTI www.kisti.re.kr
No. 11 View. 13906 국가연구데이터플랫폼 DataON 소개 2020. 07. 21 연구데이터공유센터 일원이 직접 소개하는 DataON (화면자막) 데이터 강국으로 가는 길, dataon (화면자막) 송사광 센터장(Kisti 연구데이터공유센터) (화면자막, 음성) 안녕하세요. KISTI 연구데이터공유센터 센터장 송사광입니다. 국내 모든 연구자들을 위한 연구데이터 공유 플랫폼 DataOn을 소개합니다. DataON은 오픈사이언스 시대에 발맞춰 공유기반의 혁신을 마련하기 위한 국가연구데이터플랫폼입니다. (화면자막) 오픈사이언스 시대 (화면자막, 음성) 4차 산업혁명으로 오픈사이언스 시대가 열려, 새로운 지식과 기술의 창출을 위해 모든 종로의 과학적 지식이 개방되고 공유되는 것이 더욱 중요해졌습니다. (화면자막) 국가연구개발사업의 관리 등에 관한 규정(2019.09,01 시행) [제 2조의 정의] 1. "국가연구개발사업"이란 중앙행정기관이 법령에 근거하여 연구개발과제를 특정하여 그 연구개발비의 전부 또는 일부를 출연하거나 공공기금 등으로 지원하는 과학기술 분야의 연구개발사업을 말한다. 18. "연구데이터"란 연구개발과제 수행 과정에서 실시하는 각종 실험, 관찰, 조사 및 분석 등을 통하여 산출된 사실 자료로서 연구결과의 검증에 필수적인 데이터를 말한다. 19. "데이터관리계획"이란 연구데이터의 생산, 보존, 관리 및 공동활용 등에 관한 계획을 말한다. [제7조_연구개발과제의 선정] 10. 데이터관리계획에 따른 연구데이터 생산, 보존, 관리의 충실성 및 공동활용 가능성 [제25조_연구개발정보의 관리] 25. 중앙행정기관의 장은 연구데이터의 생산,보존,관리 및 공동활용 등에 관한 시책을 수집, 추진할 수있다. (화면자막, 음성) 2019년 9월에는 DMP라 불리는 데이터관리계획이 시행되면서, 공공자금이 투입된 국가연구개발사업에 참여한 자는자신의 연구성과물을 타 연구자에게 개방해야 한다는 책임을 지니게 됐고, (화면자막) "전세계 코로나 정보수집 사이트 국내에...오픈사이언스 시대" "국가 '연구 데이터' 검색부터 다운로드까지... 공유 플랫폼 서비스 개시" "과기경쟁력 원천 '연구데이터'가 한 곳에...'국가연구데이터플랫폼' 오픈" (음성) KISTI는 국가연구데이터플랫폼 DataON을 통해 연구자들이 연구데이터를 공유,활용하는 오픈사이언스 활동을 지원하기로 나섰습니다. (음성) DataON은 국가 경쟁력의 핵심자원인 연구데이터 수집,공유,분석,활용을 지원하는 플랫폼으로, 연구개발 전 과정을 편리하게 지원합니다. (화면자막) DataON 이용은 누가? 정책입안자, 국가R&D연구자, 기업연구자, 시민과학자 DataON에서 무엇을? 데이터등록, 데이터 검색, 데이터 분석, 연구자 모집, 연구커뮤니티 참여 (음성) 모든 국개 연구자, 기업인, 시민 과학자 누구나 자신의 데이터를 등록하고, 필요한 데이터를 검색하고, 분석할 수 있으며 연구자를 모집하거나 연구 커뮤니티에 참여하는 기능을 이용할 수 있습니다. (음성) 또한 KISTI가 운용하는 슈퍼컴퓨팅 인프라를 지원받거나 DataON이 연계하는 세계 각국의 연구성과물을 원스톱으로 확인할 수 있습니다. 연구데이터가 활발히 공유,활용되어 향후에는 산,학,연의 R&D혁신을 만들어 내는 지름길이 열리길 기대합니다. (화면자막) 김성찬 연구원(KISTI 연구데이터공유센터) (화면자막, 음성) 안녕하세요, 연구데이터공유센터 김성찬입니다. 저는 DataON 개발을 총괄하고 있습니다. DataON의 주요 기능과 장점을 소개합니다. 첫째, 정부출연연구소, 대학, 국내외 연구데이터 전문센터가 생산한 다량의 연구데이터를 손쉽게 수집,검색,활용하도록 도와 불필요한 시간, 비용 낭비를 없애고, 데이터 자체의 활용성을 높입니다. 특히 이미지 자료 검색도 가능해 유용합니다. (화면자막) DataON에 On해야 하는 이유 [My Canvas] : 연구데이터 분석 및 결과 파일 저장 [출판연구데이터]: 등록 후 승인 된 연구데이터 첨부파일 열람 [관심연구데이터]: 검색결과 스크랩 자료 관리(즐겨찾기개념) [공유연구데이터]: 개인 간 공유 자료 관리 공간 [커뮤니티]: 내가 가입한 커뮤니티의 공유데이터 게시판에 업로드한 자료 [FTP]: 파일 전송 및 관리(대용량 업로드 지원) (화면자막,음성) 둘째, 이용자 개별 클라우드 저장 공간인 마이드라이브를 제공해 데이터 처리 효율성을 높였습니다. (화면자막) DataON에 On해야 하는 이유: GPU 활용, AI분석환경제공 (화면자막,음성) 셋째, CPU를 활용한 AI분석이 가능하도록 공개된 분석도구와 빅데이터를 손쉽게 활용할 수있는 클라우드 분석환경을 제공해 연구자들의 연구편의를 크게 제고합니다. (화면자막) DataON에 On해야 하는 이유: 공동,융합 연구 활성화 → 새로운 발견 새로운 가치 창출 (화면자막,음성) 넷째, 이용자 간 교류를 돕는 커뮤니티 지원 기능이 있어 공동연구-융합연구를 활성화해 새로운 연구 가치를 창출합니다. (음성) 다섯째, 정부 및 정책입안자 분들은 DataON으로 연구자들의 연구 행태를 분석할 수 있어 연구개발 예산을 효율적으로 투자, 편성할 수 있습니다. (화면자막) 신영호 연구원(KISTI 연구데이터공유센터) (화면자막,음성) 안녕하세요, 연구데이터공유센터 신영호입니다. DataON은 2018년도 시범서비스를 거쳐, 현재 2단계 구축을 진행하고 있습니다. 기획,개발 단계에서부터 출연연과 분야별 전문센터, 학회 등 연구자들의 의견을 적극적으로 수렴하고, 해외 주요 연구데이터플랫폼들을 벤치마킹한 결과를 바탕으로 설계했습니다. (화면자막) 해외기관과의 연계,협력: ARC[스위스], ARDC[호주] → 미국 및 아시아 국가와의 연계 추진 중 (화면자막,음성) 유럽의 OpenAIRE, 호주의 ARDC와 같은 세계적인 플랫폼과의 연계를 성공적으로 수행하였고, 일본, 미국, 중국 등의 연구데이터플랫폼과 연계를 계속하여 계획 및 추진하고 있습니다. (화면자막) 데이터 연계: Kobic 국가생명연구자원정보센터, KRISS 한국표준과학연구원, KIGAM 한국지질자원연구원, KISTI 한국과학기술정보연구원, NIA 한국정보화진흥원, 한국항공우주연구원 서비스 연계: National Science & Technology Information Service, NDSL, 한국DOI센터, DATA 플랫폼 연계: ardc, OpenAIRE, NII RCOS (화면자막,음성) 또한, KOBIC 등 전문데이터센터, 한국지질자원연구원 등의 출연연과도 연계를 완료 및 지속적으로 추진하고 있습니다. (화면자막) dataon 연구데이터 3,300,000건 확보 세계 연구데이터 74%이상 확보 목표 (음성) 현재 해외2개 처, 국개 6개 처와의 플랫폼 및 리포지토리 연계를 완료했으며, 3백3십만 건 이상의 연구데이터를 확보했습니다. 계획한 연계추진이 완료되는 시점에는 세계 연구데이터의 74%이상에 이르는 연구데이터를 DataON에서 서비스할 수있을 것으로 전망하고 있습니다. (음성) 앞으로도 저희 KISTI 연구데이터공유센터는 이용자의 피드백을 적극적이고, 지속적으로 수용함으로써 서비스를 개선 및 확장하고, 더 나은 DataON을 만들어갈 계획입니다. (화면자막,음성) dataon은 우리나라의 높은 과학기술력을 유지하고 발전시키는 데 꼭 필요한 '데이터 공유 문화'조성에 기여할 것입니다. 연구데이터 공유 문화 정착에 앞장서겠습니다! (음성) 화이팅! (화면자막) KISTI www.kisti.re.kr
No. 10 View. 10252 안전하고 편리한 사회를 위한 가상 세계 구현! 슈퍼컴퓨팅 M&S 기반 디지털트윈 기술 2020. 07. 21 가상설계센터 김명일 센터장 인터뷰 (화면자막) 슈퍼컴퓨팅 M&S 기반 디지털트윈 기술 가상설계센터 김명일 센터장 (화면자막) 김명일 센터장(KISTI 가상설계센터) (화면자막,음성) 안녕하세요, 가상설계센터 센터장 김명일입니다. (화면자막) Q. 가상설계센터는 어떤 연구를 하나요? (화면자막,음성) 저희 센터는 생활을 더 편리하게 하고 산업기술 경쟁력을 강화하기 위한 디지털트위 요소기술을 개발하고 있으며, 그 중에서도 슈퍼컴퓨터를 활용한 가상 시뮬레이션을 중점적으로 수행하고 있습니다. 지난 2007년부터 19년도까지, 560여 개의 제조기업들이 부품이나 공정의 성능을 개선하는 작업을 도와왔고, (화면자막) KISTI, 대전시 '디지털 엔지니어링 뿌리산업' 주관기관에 선정 KISTI, 대전 뿌리산업 혁신성장 지원 추진 참여기관: 대전테크노파크(시제품 제작, 성능 분석 및 BNG협의체 구축/운영), 한밭대학교(부품M&S,소재분석 및 BNG전문인력 양성) 협력기관: 엔지니어링 SW전문기업(MIDAS, Virtual Motion, MFRC, VM Tech, FunctionBay), 지역 대표 뿌리기업(JINHAP, HANCO, KD TECH, SUNJIN Technologies 선진기술(주)) KISTI 한국과학기술정보연구원 사업구성 1. D-ENG 기술지원 : 뿌리 실무 위원회 2. D-ENG 인프라 구축: 뿌리 자문 위원회 3. D-ENG 플랫폼 구축: 엔지니어링 협의체 (화면자막,음성) 최근에는 대전광역시와 함께 '디지털 엔지니어링 기반 뿌리산업 혁신성장 고도화 사업'을 추진하기로 했습니다. (음성) 저희 센터는 출연연 유일의 M&S와 디지털 트윈을 기반으로 기업을 지원하는 전문 센터입니다. (화면자막) Q. 슈퍼컴퓨팅 M&S 기반 디지털 트윈 기술이 무엇인가요? (화면자막,음성) 디지털트윈은 물리적 세계와 동일한 디지털 세계를 만드는 기술로, 실제를 그대로 복사한 디지털 환경을 구현하는 것인데요. 이를 실현하기 위해서는 3D모델링, 인공지능, 5G네트워크 등 첨단 기술이 필요하지만 그 중에서도 모델링과 시뮬레이션, 즉 M&S가 필수적으로 요구됩니다. 이 과정에서 대규모의 공학 계산을 위해 슈퍼컴퓨터를 활용하는 것이 슈퍼컴퓨팅 M&S기반 디지털 트위 기술의 큰 특징입니다. (화면자막) Q. 슈퍼컴퓨팅 M&S에 대해 설명해 주세요. (화면자막,음성) 슈퍼컴퓨팅 M&S는 슈퍼컴퓨터를 활용해 가상의 공간에서 제품이나 공정의 성능을 검증하고 예측하는 기술입니다. 일반적으로는 CAE. ComputerAided Engineering이라고도 합니다. 모든 제조업에 적용 가능하고, 대표적으로 각종 기계부품이나 자동차, 선박 등이 출고 전 성능, 안전도, 정확도를 예측하는 시험에 사용됩니다. (화면자막) Q. 본 기술은 어떤 장점이 있나요? M&S효과: 제품 개발 시간/비용 획기적 절감 (화면자막,음성) M&S는 제품 설계 단계에서 비교적 짧은 시간에 성능 최적화가 가능하도록 해서 신제품 개발에 필요한 비용과 시간을 획기적으로 단축시켜 줍니다. 그리고 디지털 트윈은 제품 생산과 플랜트의 운영 측면에서 설비의 고장을 예측하거나 에너지 최적화 등을 거의 실시간에 가깝게 할 수있다는 장점이 있습니다. 이 두 가지 기술을 결합한 M&S 기반 디지털트윈은 IoT 센서나 IT자원의 빅테이터 분석으로 처리할 수 없는 문제들을 M&S데이터에 대한 분석을 통해 해결하고자 하는 것입니다. 이 기술은 장비, 부품 등 제조 산업의 경쟁력과 하수처리장, 양식장 ,발전소 등 우리의 삶의 질에 영향을 끼치는 다양한 분야들과 밀접히 연관되어 활용됩니다. (화면자막) Q. 기술의 주요 원리는? (화면자막,음성) M&S는 크게 전 처리, 해석, 후 처리 단계로 완성됩니다. (화면자막) 전처리: 3D 형상 제작 → 격자생성 → 분석 조건 입력 해석: 해석옵션 → 고성능컴퓨팅 후처리: 결과값 조합 → 분석용 자료 제작 (화면자막,음성) 우선 전 처리 단계에서는 대상 제품의 3D 형상을 제작하고, 격자를 생성하고, 필요한 조건들을 입력합니다. 해석 단계에서는 해석이 필요한 옵션을 설정하고 고성능 컴퓨터를 이용한 해석을 수행합니다. 마지막으로 후처리 단계에서는 계산된 결과 값을 조합해서 분석에 필요한 이미지나 동영상을 제작합니다. (음성) 또한 디지털트윈을 구현하기 위해서는 M&S뿐만 아니라 머신러닝/딥러닝을 활용한 빅데이터 분석, 고장예지진단, 센서기술, 네트워크 기술, AR/VR 등과 같은 다양한 기술이 활용됩니다. (화면자막) Q. 기술 개발, 활용 시 어려운 점이 있나요? (화면자막,음성) 기술을 어떠한 산업, 기업에 적용하려면, 그 분야에 대해 잘 이해해야 합니다. 산업별 특징은 물론 제품이 활용될 환경이라든가 사용 주체별 특징도 알아야 하고, 고려해야 할 것들이 굉장히 많습니다. 이를테면, 저희 센터는 선박해양플랜트연구소의 용수시험파력발전소 디지털트윈 과제에 참여하고 있는데요. 제주 바다에 설치된 이 발전소 진동수주실의 압력을 예측하는 모델을 개발하기 위해 파도, 터빈 등에 대해 공부해야 하고요. 양식장 디지털트위 개발을 위해서는 물고기와 양식업에 대해 공부해야 합니다. 이처럼 매번 새로운 분야와 기술을 학습해야 한다는 점이 어려운데, 그만큼 스스로 학습 기회를 넓힐 수 있다는 장점도 있어서 좋기도 합니다. (화면자막) Q. 최근에는 어떤 사업에 참여하고 있나요? (화면자막,음성) 올해 하수처리 전문기업인 부강테크, KAIST와 함께 'AI 기반 폐수처리시설 통합환경 관리기술 개발'사업에 참여하게 됐습니다. 3년간 M&S와 인공지능 기반의 폐수처리 시설 유지관리 기술을 개발해서 대덕지역의 하수 또는 폐수처리장의 악취문제와 에너지 저감 문제를 해결할 예정입니다. KISTI는 폐수처리시설의 정보 데이터를 토대로, 슈퍼컴퓨터와 M&S기술을 이용해서 AI기반 탈취탑 성능예측 소프트웨어, 탈취제 살포 최적화 소프트웨어, 악취의 대기확산 예측 모델 등을 개발할 계획입니다. 저희 가상설계센터는 이번 사업을 통해 폐수처리시설 디지털트윈 구축의 핵심기술인 3D 모델링에서부터 IoT 센서데이터와 M&S 데이터를 활용한 AI예측모델까지 개발해서 실제로 대덕산단 폐수처리장에 적용할 예정이라 기대가 매우 큽니다. (화면자막) Q. 이번 사업 참여로 어떤 효과가 기대되나요? (화면자막,음성) 우선은 대덕지역의 악취물질 배출을 낮춰 사회문제 해결에 기여하게 될 것이고, 폐수처리장의 에너지 절감, 설비가동효율 개선 등을 목표하고 있습니다. 더 나아가서는 하수처리장 디지털트위 기술을 전국 400여개의 공공 하수처리시설에 적용해서 효율을 약 10% 가량 향상시켜 연간 운영비용을 약 5,500억원 절감하도록 하고 싶습니다. (화면자막) Q. 지금까지 가상설계센터는 (화면자막,음성) 국내 중소기업의 M&S 활용 활성화를 통한 제조경쟁력 향상을 목표로 지난 15년을 달려왔습니다. M&S 활용에 장벽이 되는 고가의 소프트웨어와 하드웨어 문제를 해결하기 위해 오픈소스 기반의 M&S 소프트웨어인 HEMOS와 슈퍼컴퓨터 6호기 누리온과 연계된 HEMOS-CLOUD를 자체 개발해서 제공하고 있습니다. 또한 기술력이 부족한 국내 600여 중소기업 M&S 기술을 활용해서 신뢰성 높은 제품을 개발하도록 돕고 있습니다. (화면자막) Q. 앞으로 가상설계센터는 (화면자막,음성) 슈퍼컴퓨팅 M&S, 인공지능 기술을 연계융합하여 제조업뿐 아니라, 발전소, 양식장, 하수처리장 등의 디지털트윈 구축을 위한 핵심기술을 개발하고 또한 이를 위한 플랫폼 구축을 목표로 더욱 노력하겠습니다. (화면자막) KISTI www.kisti.re.kr
No. 9 View. 8398 시내버스 외 대중교통 노선 개편, 운영 효율화를 위한 대중교통 네트워크 최적화 시스템 2020. 07. 21 데이터기반문제해결연구단 서민호 단장 인터뷰 (화면자막) 대중교통 네트워크 최적화 시스템 데이터기반문제해결연구단 서민호 단장 (화면자막) 서민호 단장(KISTI 데이터기반문제해결연구단) (음성) 안녕하세요 저는 데이터 기반 문제해결 연구단을 맡고있는 서민호입니다. (화면자막, 음성) 저희 연구단은 데이터를 활용해서 사회현안을 해결하기 위한 예측, 예방, 저감 응용분야로써 (화면자막) 침수예측솔루션, 미세먼지 모니터링 솔루션, 대중교통 최적화 솔루션, 지진피해 예측 솔루션 (화면자막, 음성) 침수, 미세먼지, 감염병, 교통, 지진 등을 연구 중인데, 저는 교통분야를 주로 연구하고 있습니다. (화면자막) 대중교통 네트워크 최적화 솔루션에 관하여 (화면자막, 음성) 최근에는 사회현안인 대중교통 최적화 문제 솔루션 알고리즘을 연구하고, 대중교통 최적화 의사결정을 위한 웹 솔루션을 개발하고 있습니다. (화면자막) Q. '대중교통 네트워크 최적화 시스템'이 무엇인가요? (화면자막, 음성) 시내버스 운영 관점에서 설명을 드리자면, 시민의 이동수요에 맞춰 버스공급을 적정 수준으로 유지하는 것이라 볼 수있습니다. 이동수요 대비 버스공급이 많으면 예산이 낭비될 것이고, 또 수요 대비 공급이 너무 적으면, 시민이 불편할 것이기 때문에 수요와 공급 사이에 어떤 적정한 수준이 존재한다는 가정 하에 그 수준을 찾아내는 것이 네트워크 최적화라고 정의할 수 있습니다. 대중교통 네트워크 최적화 시스템은 이러한 최적 수준을 결정하기 위해 시내버스 수요와 공급을 확인, 분석, 시뮬레이션하는 시스템입니다. (화면자막) Q. 시스템을 구축하게 된 배경은요? (화면자막, 음성) 데이터 기반으로 접근하기 이전에는, 관련해서 민원이 발생하면 그것을 해소하려 기존 노선을 늘리거나 하는 정도로 조치가 이뤄졌었는데요. 사실상 이러한 조치가 정말 적정한지, 변동사항으로 추후 차량 혼잡 문제 등이 발생할지에 대한 수치화된 검토가 어려운 상태에서 의사결정을 진행해 왔다고 볼 수있습니다. 따라서 대중교통 네트워크 최적화 시스템은 이동수요 및 공급효과를 시뮬레이션을 통해 확인하고, 결과가 예상될 때 노선 개선 및 개편 의사결정이 진행되도록 지원하고자 하는 목적으로 개발됐습니다. 교통 빅데이터의 가공, 분석, 지도 기반 가시화, 통행량 배정 등으로 교통 시뮬레이션, 변경 효과 분석 등을 지원할 수있습니다. (화면자막) Q. 주요 기능과 원리는 무엇인가요? (화면자막, 음성) 시스템에는 이동수요, 노선현황, 시뮬레이션, 운영분석의 4대 메뉴가 있습니다. 이동수요/노선현황 메뉴는 현황분석을 위한 메뉴로, 빅데이터 가공 및 처리, 지도 기반 데이터의 가시화 기술을 적용했습니다. (화면자막) 데이터기반 대중교통 수요분석 [이동수요] - 교통카드 이용데이터 수집,분석 - 노선 구간별 이용비중 - 정류장 → 정류장 이동수요 - 지역 → 지역 이동수요 (화면자막, 음성) 이동수요는 교통카드 이용 데이터로 버스 노선의 시간대별 정류장간 이동수요량을 분석합니다. 정류장을 기준으로 여러 노선들 간 이용비중도 확인 가능하며, 정류장에서 정류장까지의 이동수요뿐 아니라, 지역에서 타 지역으로 이동하는 수요량 분석도 가능합니다. (화면자막) 데이터기반 대중교통 현황분석 [이동수요]노선별 서비스 수준분석, 버스노선에 대한 수요 분석, 노선별 경제성 수준 및 운행시간 분석 - 버스공급현황확인: 노선경로, 할당 차량 대수, 운행 횟수, 첫차와 막차시간 (화면자막, 음성) 노선현황 메뉴에서는 현재의 노선 경로, 할당 차량 대수, 운행 횟수, 첫차와 막차 시간 등 버스 공급 현황을 확인할 수 있습니다. 특히, 지도상으로 특정 지역의 노선 현황을 중첩해서 보여줘 지역 내 현황을 확인 가능하며, 각 노선의 굴곡도, 총거리 등을 확인해 노선 단축, 배차 간격의 단축 잠재성 등을 확인할 수있습니다. (화면자막, 음성) 시뮬레이션 메뉴는 버스 노선 공급 방법을 변경해 통행량을 배정해 보는 기능으로, 마지막 메뉴인 운영분석과 함께 노선 개선의 효과를 분석해보는 기능입니다. (화면자막) 변경효과 분석 시뮬레이션[시뮬레이션] (화면자막, 음성) 교통 분야에서 통행량 배정이라는 알고리즘과 인공지능 최적화 기술이 주로 적용됩니다. 대규모의 버스네트워크 시뮬레이션을 위해서는 슈퍼컴을 활용한 시뮬레이션도 적용가능합니다. (화면자막) Q. 현재 시스템이 어떻게 활용되고 있나요? (화면자막, 음성) 인천광역시의 버스노선 개편 시에 직접 활용됐고, 이후에도 인천시에서 지속 사용될 예정입니다. 분석 솔루션의 우수성이 점차 강화된다면, 인천시 적용 사례를 기반으로 전국 160여개의 지자체 버스 행정에 활용될 수 있도록 기술이전 등을 추진할 계획입니다. (화면자막) Q. 시스템으로 어떤 변화를 기대하고 있나요? (화면자막, 음성) 데이터 기반으로 근거 있는 대중교통 의사결정을 지원함으로써 대시민 의사소통 강화, 운영예산절감, 일회성이 아닌 상시적인 데이터 조회 및 분석 기능 제공으로 대중교통 프로세스의 혁신을 기대합니다. 스마트시티의 주요 모듈에서 교통이 차지하는 비중이 작지 않은데요. 스마트시트를 위한 응용도 생각 중이고요. 최근 시민이 직접 참여하는 시민과학의 대상으로 대중교통이 연구될 때, 효율적인 연구도구로서 대중교통 네트워크 최적화 솔루션이 활용 가능할 것으로 기대합니다. (화면자막) Q. 시스템을 구축하시면서 가장 기억에 남는 일이 있나요? (화면자막, 음성) 업무방식을 변화하는 것이 쉬운 일은 아닌데요. 기존에는 민원 불편사항이나 버스업체 인터뷰 정도를 통해서만, 의사결정을 해왔던 지자체 협력원분들이 저희 연구진과 지속적으로 함께 연구를 하면서 변화하시는 것을 느꼈을 때가 있습니다. 특히 민원 관련해서 저희 솔루션으로 분석 결과를 확인한 후 판단하고, 새로운 제안을 하시는 모습을 봤을때 보람을 많이 느꼈습니다. (화면자막) Q. 본 시스템 관련 연구단의 최종 목표는 무엇입니까? (화면자막, 음성) 대중교통 최적화 분석 솔루션은 아직도 분석기능의 고도화, 인공지능 노선개선 추천 기능, 슈퍼컴을 활용한 네트워크 시뮬레이션 기능 등 추가개발 및 개선해야 할 기능과 연구테마가 많이 남아 있습니다. 또한 시내버스 뿐 아니라 도시철도, 택시 등 적용 수단을 확장하는 등 (고려할) 분야도 무궁무진하고요. 모두 데이터 특성이 하나하나 달라서 연구하고, 연계하고, 통합 시뮬레이션하는 솔루션을 개발해 가고 싶습니다. (화면자막) KISTI 한국과학기술정보연구원 www.kisti.re.kr
No. 8 View. 12121 오픈액세스 콘텐츠의 이용, 출판, 공개, 모니터링을 지원하는 국가 오픈액세스 플랫폼 KOA... 2020. 06. 01 오픈액세스 콘텐츠의 이용, 출판, 공개, 모니터링을 지원하는 국가 오픈액세스 플랫폼 KOAR를 소개합니다. 국가 오픈액세스 플랫폼(KOAR) 01:03 자율 기탁(Self-archiving) 지원 01:47 오픈액세스 콘텐츠의 검색과 이용 02:53 온라인 공동 저작도구 03:52 건전학술활동지원 및 오픈액세스 동향 정보 제공 04:33 KOAR(국가 오픈액세스 플랫폼) KISTI가 2020년 2월 오픈한 오픈액세스 플랫폼. 약 2천 2백만 편 이상의 오픈액세스 논문 검색, 출판 지원, 자율 기탁, 부실 의심 학술행사 및 학술지 정보를 종합 제공. 바로가기 : https://www.koar.kr (화면자막) KORA 국가오픈액세스 플랫폼 (화면자막) Pre-print, Post-print, article - 기탁 - 리포지터리 (음성) 학술 출판사가 유료로 제공하는 논문을 이용하고 싶지만 구독료를 지급할 수 없다면 그 논문을 이용할 수 있는 방법은 없을까요? 논문의 저자가 프리프린트 포스트 프린트 또는 출판 분을 공개 리포지터리에 자율기탁하였거나 해당 학술지가 웹페이지에 무료로 눈문을 공개한 경우라면 이용할 수 있습니다. (화면자막) - 리포지터리 - OA Journal - 저자 - APC - Hybrid Journal - 학술지 (음성) 이와같이 저자의 자율기탁을 통해 누구나 이용할 수 있도록 공개된 논문, 오픈액세스 학술지에 출판하거나 저자가 출판비용을 부담하여 누구나 이용할 수 있도록 한 논문, 학술지 웹페이지에 무료 공개 된 논문 등 오픈 액세스 콘텐츠를 자유롭게 이용할 수 있다면 연구자들의 정보활용의 폭은 더 넓어질 수 있습니다. (화면자막) 국가오픈액세스 플랫폼 KORA (음성) 한국과학기술정보연구원은 연구자들의 정보활용 장벽을 해소하고 자유로운 연구활동을 지원하기 위해 국가오픈액세스 플랫폼 KOAR를 운영하고 있습니다. (화면자막) KOAR : 논문의 검색과 이용, 공개, 출판 전 연구 과정을 지원하는 오픈 액세스 플랫폼 (음성) KOAR는 오픈액세스 논문의 검색과 이용, 공개, 출판 등 전 연구 과정을 지원하는 오픈 액세스 플랫폼입니다. (음성) 연구자들은 KOAR에서 오픈액세스 논문을 검색하여 원문을 이용할 있고, 직접 자신의 논문을 공개할 수 있으며 다른 연구자와 함께 논문을 작성하고 출판할 수도 있습니다. (화면자막) 자율기탁지원 (Self- archiving) (화면자막) 개인리포지터리 생성 → 출판 논문 → KOAR에 기탁/공개 개인리포지터리 생성 → PRE-PRINT → KOAR에 기탁/공개 (음성) 연구자들은 KOAR에 로그인하여 개인 리포지터리를 생성한 후 본인이 출판한 논문을 기탁하여 공개할 수 있습니다. 출판한 논문 외에도 출판 되지 않았거나 출판할 예정인 프리 프린트를 KOAR에 기탁할 수 있으며 이렇게 기탁된 논문은 KOAR를 통해 공개됩니다. (화면자막) KORA R&D (음성) 특히 국가 연구 개발 과제로 수행한 논문을 공공의 이익을 위해 기탁하여 국민 모두가 이용할 수 있다면 더욱 그 가치가 높아질 것입니다. (화면자막) 학술리포지터리 (음성) 오픈액세스출판을 선언한 학술지를 지원하는 학술리포지터리도 제공됩니다. (화면자막) 학회관리자, 원문등록 (음성) 학회관리자가 직접 학술지 홈페이지를 구성하고 원문을 등록할 수 있습니다. (화면자막) "정보관리학회지" "한국기록관리학회지" (음성) 현재 두 개 학회가 KOAR를 통해 학술지 서비스를 제공하고 있으며 향후 더 나은 오픈액세스 학술지가 코어를 통해 논문을 공개할 수 있도록 지원할 예정입니다. (화면자막) 오픈액세스 콘텐츠의 검색과 이용 (화면자막) 오픈액세스 논문 약 22,000,000편 (음성) KOAR는 국내외 여러 오픈 액세스 정보원을 통해 수집한 약 22,000,000편 이상의 오픈액세스논문의 검색 서비스를 제공합니다. (음성) 이용자는 KOAR 검색 서비스를 통해 원문을 바로 다운로드 하거나 원문에 접근할 수 있는 링크를 제공 받을 수 있습니다. (화면자막) KOAR → ARTICLE, PRI-PRINT, POST-PRINT 매주 200,000편 이상 원문 신규 추가 (음성) 오픈액세스학술지에 출판본뿐아니라 프리프린트, 포스트 프리트까지 매주 20만편 이상의 원문을 신규로 추가함으로써 전세계적으로 증가하고 있는 오픈 액세스 콘텐츠를 거의 실시간으로 제공하고 있습니다. (화면자막) GOLD, BRONZE, GREEN, GRAY 크롬익스텐션 (음성) 오픈액세스논문을 유형별로 식별해주는 크롬익스텐션 기능을 제공하여 이용자가 KOAR플랫폼 밖에서도 오픈 액세스 논문 여부를 편리하게 식별할 수 있도록 지원합니다. (화면자막) 온라인 공동저작도구 (화면자막) 온라인 공동저작도구 Collab : Collab Platform/ Collab Gate/ Collab Pen → 오픈피어리뷰 (음성) 다른 연구자와 논문을 공동으로 작성할 수 있는 온라인 공동저작도구 Collab은 오픈액세스 출판을 지원합니다. Collab은 온라인 공동저작 플랫폼인 Collab Platform, 웹 문원 수집 및 공유도구인 Collab Gate, 논문 작성 및 편집 도구 워드플러그인 Collab Pen으로 구성되어 있습니다. 향후 온라인 공동저작도구를 통해 작성한 논문을 코어에 공개하여 다른 연구자들의 오픈 피어리뷰를 받을 수 있도록 지원할 예정입니다. (화면자막) 건전학술활동지원 및 오픈액세스 동향 정보 제공 (화면자막) SAFE 부실의심 학술행사, 학술지 (X) → 건전한 학술출판활동지원 (음성) 연구자들에게 부실의심 학술행사나 학술지 정보를 공유하여 건전한 학술 출판 활동을 수행할 수 있도록 지원합니다. (음성) 뿐만 아니라 오픈액세스의 개념 및 유형 관련 동향 정보 등을 서비스하여 연구자들의 오픈액세스에 대한 인식 제고를 위해 노력합니다. (음성) KOAR는 오픈액세스 논문을 이용하고자 하는 연구자라면 누구나 무료로 이용할 수 있습니다. (화면자막) KOAR : PORTAL Searching, Collab Authoring, Repository Archving, B/D AID Reporting (음성) 오픈액세스논문의 검색에서부터 저장, 출판, 공개까지 연구 전 주기를 지원하는 오픈 액세스플랫폼 KOAR (음성) 세계최고의 오픈플랫폼을 키스티가 만들어가겠습니다. (화면자막, 음성) 키스티와 KOAR는 오픈액세스 기반으로 학술 논문을 자유롭게 이용하고 공유할 수 있는 열린 학술 생태계를 지향합니다. (화면자막) KISTI 한국과학기술정보연구원 www.kisti.re.kr

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