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102020. 03
No. 455 View. 19631
KISTI의 과학기술연구망(KREONET), 2020 CENIC 네트워킹 혁신상 수상
KISTI의 과학기술연구망(KREONET), 2020 CENIC 네트워킹 혁신상 수상 - 사이언스 슈퍼하이웨이 플랫폼 구축 공로 - 일반 R&E 네트워크 과학 데이터 상용 데이터1 상용 데이터2 과학 데이터 상용 데이터1 상용 데이터2 Science DMZ 과학데이터 전용선 할당 Lightpath, SDN, VLAN 과학데이터 과학데이터 과학데이터 Commercial Data1, Commercial Data2 상용데이터1 상용데이터2 상용데이터1 한국천문연구원 대전상관센터 일반 R&E 네트워크 라우터 방화벽 VPN IDS Switch - 저장소(과학 빅데이터) Scinece DBZ ACL - Science DBZ Switch - DTN(NVMe)- 과학영역 저장소(과학 빅데이터) 방화벽 VPN IDS Switch - 업무영역 연세 전차 만원경 ↔ 40G - 한국천문연구원 대전상관센터 제주 전차 만원경 ↔ 10G - 한국천문연구원 대전상관센터 울산 전차 만원경 ↔ 10G - 한국천문연구원 대전상관센터 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)의 국가과학기술연구망(이하 KREONET)이 3월 9일(월) 미국 CENIC(미국 캘리포니아 연구교육망)의 ‘2020 CENIC 응용연구부문 네트워킹 혁신상(Innovations in Networking Award for Research Applications)’을 수상했다. 1988년부터 KREONET을 운영하고 있는 KISTI는 CENIC을 통해 지난 4년간 태평양연구플랫폼(Pacific Research Platform, 이하 PRP) 프로젝트에 참여하였으며, KISTI 연구진은 ScienceDMZ 기술을 통해 한-미간 100Gbps 대역폭 기반의 대륙 간 장거리 환경에서 99Gbps의 전송 성능을 달성할 수 있는 고성능 데이터 전송 환경을 구현하였다. 또한 국내에서 사이언스 슈퍼하이웨이(Science Super-Highway, 과학 빅데이터 전송) 플랫폼을 구축한 공로 등을 인정받아 상을 수상하게 되었다. 사이언스 슈퍼하이웨이 플랫폼은 과학 빅데이터 전송이 필요한 연구기관을 연결하는 수단으로서, 국내에서는 입자물리 분야의 대형강입자충돌기(LHC, Large Hadron Collider) 연구, 천문분야의 전파망원경(SKA ,Square Kilometer Array) 연구, 한국형 초장거리전파간섭계 프로젝트인 e-VLBI 프로젝트, 한국 초전도 핵융합 연구장치(KSTAR) 등의 시설에서 생성된 과학 빅데이터의 국제 간 전송에 사용되고 있다. 또한 사이언스 슈퍼하이웨이 플랫폼은 KISTI 슈퍼컴퓨터 누리온을 통해 생성된 데이터를 분석 및 저장하는데 활용되고 있다. 특히, 2019년 인류 최초의 블랙홀 발견 연구인 한국천문연구원의 e-KVN(한국우주전파관측망) 사업에 기여하였다. KISTI와 KREONET는 앞으로도 미국 인공지능 관련 연구 프로젝트인 CHASE-CI를 통해 CENIC과 협력 파트너 관계를 유지하면서 국제 공동연구를 수행할 예정이다. KISTI 최희윤 원장은 “지리적 거리가 더 이상 과학 빅데이터의 전송에 장애가 되지 않음을 입증하기 위해 CENIC과 협력한 것이 좋은 성과를 낼 수 있었으며, 사이언스 슈퍼하이웨이 플랫폼을 아시아로 확대하는 것이 목표”라고 말했다. PRP 프로젝트의 공동의장인 캘리포니아 샌디에이고 대학교(UCSD) 통신정보기술연구소(Calit2) 톰 디판티(Tom DeFanti) 교수는 “한국과 미국의 연구자들은 지금보다 더 빠른 속도로 과학 빅데이터를 전송할 수 있게 되었으며, 이는 네트워크 기술에 있어 중요한 성과”라고 말했다. -
052020. 03
No. 454 View. 22514 코로나19 관련 국가R&D 현황, 한눈에 본다! - NTIS, 국가재난(코로나19) 이슈 관련 큐레이션 서비스 마련 - 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 ‘KISTI’)은 코로나19로 인한 국가적 재난 상황에 적극 대응하고자 NTIS*에 국가재난(코로나19) 관련 국가R&D 현황 정보를 한눈에 살펴볼 수 있는 큐레이션 서비스를 상황 해제 시까지 상시적으로 운영한다. * NTIS(국가과학기술지식정보서비스, National Science & Technology Information Service): 사업, 과제, 인력, 성과 등 국가연구개발 사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하는 국가과학기술 지식정보 포털 이번 서비스는 KISTI가 지속 가능한 국가R&D 혁신을 지원하고자 지난해부터 추진한 ‘NTIS 5.0 기본 계획’에 따라 고도화된 큐레이션 서비스(이슈로 보는 R&D)의 일환이다. ㅇ NTIS 5.0은 인공지능(AI)과 데이터처리 기술을 적극 도입해, 연구수행실적, 소속, 전공 등의 이용자 정보와 검색 이력 정보를 토대로 이용자에게 필요한 정보를 빠르게 제공하는 한편, ㅇ 자연어 기반의 대화형 검색(챗봇) 서비스, 딥러닝 기반의 국가과학기술표준분류 자동추천 서비스 등을 중심으로 추진됐다. 국가적 이슈인 코로나19와 관련하여 ‘바이러스 감염병과 관련한 국가R&D’ 정보를 NTIS 메인 홈페이지(www.ntis.go.kr) 중앙의 스페셜 이슈 코너에서 이용할 수 있으며, ㅇ 코로나바이러스, 감염병 예방, 바이러스 진단, 백신치료, 원격의료, 역학조사, 인공지능 의사, 스마트헬스 등 바이러스 감염병과 관련된 과제, 연구자, 특허, 논문 등의 국가R&D 현황을 각 주제별로 살펴볼 수 있다. ㅇ 본 서비스는 ScienceON*에서도 확인 가능하다. * ScienceON(사이언스온, scienceon.kisti.re.kr): 과학기술정보, 국가 R&D 정보, 연구데이터, 정보분석서비스 및 연구인프라를 연계·융합하여 연구자가 필요로 하는 지식인프라를 한 곳에서 제공하는 서비스 ㅇ NTIS는 앞으로도 국가적인 이슈 발생 시 스페셜 이슈 코너를 개설하여 해당 이슈와 관련되어 진행되었거나 진행 중인 국가R&D 현황을 신속하고 체계적으로 제공할 계획이다. KISTI 최희윤 원장은 “코로나19 확산에 따른 국민들의 불안감이 높아지고 있다”며, “앞으로도 국가적 이슈가 발생하면 관련 국가R&D 정보를 적시에 제공함으로써 국민들이 조금이나마 안심할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.
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262020. 02
No. 453 View. 24953 데이터 강국을 이끄는 데이터 전문인력 육성 전략 - 과학기술 빅데이터 분석가 양성 교육과정 중심으로 - KISTI ISSUE BRIEF 국가와 국민을 위한 데이터 생태계 중심 기관 데이터 강국을 이끄는 데이터 전문 인력 육성 전략 -과학기술 빅데이터 분석가 양성 교육과정 중심으로- CONTENTS 제18호 2020.02.24. CHAPTER 01. 데이터 산업과 전문 인력 분석 데이터 전망 데이터 산업 수요 전망 데이터 전문 인력 수요 전망 CHAPTER 02. 국내·외 데이터 전문가 양성 정책 및 국내 현황 분석 국내·외 데이터 전문가 양성 정책 국내·외 데이터 전문가 양성 교과과정 국내 데이터 관련 교육과정 현황 분석 CHAPTER 03. 과학기술 빅데이터 전무가 양성 과정 KSITI 데이터 관련 인프라 현황 빅데이터 전문가 양성 교육과정 기대효과 및 향후 계획 CHAPTER 04. 데이터 경제시대 전문 인력 양성 및 일자리 창출 데이터 경제 시대의 데이터 전문 인력 육성 기본 방향 빅데이터 전문 인력 육성에 대한 KSITI 역할 빅데이터 인력 양성에 대한 정책적 제언 KISTI ISSUE BRIEF 는 국가 과학기술정보분야 대표기관인 KSITI가 최근의 과학기술 정보 관련 현안 이슈를 발굴·분석하여 시사점 및 해결 방안을 제시하고자 발간합니다. KISIT 한국과학기술정보연구원 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)은 데이터 경제시대를 맞이하여 데이터산업에서의 전문인력 수요가 급증함에 따라 데이터 전문 인력 육성 전략의 필요성을 인식하여, 국내외 데이터 교육 정책과 프로그램을 소개하고, 데이터 전문인력 육성을 통한 데이터 강국으로 도약을 위한 정책적 제안을 담은 『KISTI 이슈브리프』를 발간하고 있다. 4차 산업혁명 시대에 진입하면서 가장 기본적인 자원이자 사회경제적 가치의 원천적 에너지인 데이터는 국가 경쟁력의 핵심요소이다. ㅇ 데이터와 데이터 분석 기술 및 데이터 전문 인력 등을 확보하기 위한 국가 간 그리고 기업 간 경쟁이 더욱 심화될 것으로 예상됨. 전 세계적으로 SNS의 활성화, IoT 활용 등에 의해 발생 및 수집되는 데이터의 규모와 경제적 가치는 기하급수적으로 증가할 것으로 전망되고 있다. ㅇ 2025년에는 약 175 제타바이트(Zettabyte)에 이를 것으로 전망함. ㅇ 2018년 데이터산업백서에 따르면 데이터에 대한 가치는 높아지고 있으며, 데이터 관련 산업은 2022년까지 연평균 5.3% 성장세를 유지하며 약 18조원대의 시장규모가 될 것으로 예상됨. 신산업 부상과 기술혁신에 따라 중소․중견기업 현장에서는 변화에 대응하기 위한 빅데이터, 슈퍼컴퓨터, 인공지능 관련분야에서 전문성 있는 인력이 필요한 실정이다. ㅇ 데이터가 경제산업 경쟁력의 핵심요소로 부상하며 국가 간 그리고 기업 간 데이터 확보 경쟁이 심화되고 빅데이터 분석·활용 기술 기반의 신산업이 등장함. ㅇ 2018년 데이터직무 인력은 7만 7,105명으로 전년 대비 5.3% 증가한 것으로 나타나며, 데이터 분석 전문인력의 수요는 지속적으로 급증할 것으로 예상됨. ㅇ 2018년 데이터산업 현황조사에서 전 산업의 데이터직무별 인력 부족률은 데이터 분석가의 경우가 26.7%로 가장 큰 인력부족을 보이고 있음. 세계 주요국들은 데이터의 중요성을 인식하고 데이터 활용 인프라 강화 및 데이터 전문 인력양성 등에 대한 관련 정책을 수립·추진하고 있다. ㅇ (미국) 백악관 주도의 ‘빅데이터 R&D 이니셔티브’발표와 방대한 디지털 데이터 활용을 위한 기술 개발을 촉진하고 빅데이터 교육과 포괄적이고 장기적인 전략으로 신규 인력양성을 추진하고 있음. ㅇ (유럽연합) 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기반으로 데이터 주도 경제 추진을 위한 실행계획을 발표함. - 유럽데이터과학학술원(EDSA)은 데이터 과학과 관련하여 교육 수요분석, 교육과정 개발, 교육 수행 등을 추진하여 유럽의 데이터 경제에 필요한 인력을 양성함. ㅇ (중국) ‘빅데이터 산업 발전계획’을 통해 데이터 강국 건설을 목표로 2017년 기준 97개의 대학에서 데이터 과학 전공을 개설함. ㅇ (일본) 경제를 재건하기 위해 ‘일본재흥전략’을 발표하며, ‘창조적 IT 인재육성 정책’을 수립함. 특히 경제발전에 기여할 수 있는 고급 IT 인재를 양성하여 2020년까지 ‘세계 최고 수준의 IT 활용사회’를 실현한다는 목표로 인재육성 및 교육을 추진함. ㅇ (한국) 정부는 최근 4차 산업혁명을 선도하고 DNA(Data, Network, AI)기반 디지털 선도국가 진입을 위한 세계 최고의 인공지능 및 소프트웨어 전문 인력 양성 전략을 발표함. - 인공지능 SW 전문 인력 1,270명을 양성하고, 전 국민 대상의 AI 및 SW 교육 기회를 제공함을 목표로 추진함. - 전 국민에게 AI·SW 교육 기회를 제공하기 위해, 초·중등학교 AI 시범학교를 선정하여 양질의 AI·SW 교육을 제공하고, 대학원 또는 아카데미 등을 통해 전문인력 양성을 추진함. KISTI는 공공성과 전문성이라는 강점을 가지고 기관의 데이터 관련 인프라를 활용하여 자체 R&D 전문 인력을 기반으로 한, 데이터 및 슈퍼컴퓨터와의 연계융합으로 데이터 관련 교육을 제공하는 유일한 기관이다. ㅇ KISTI는 국내 최대의 과학기술정보·데이터와 세계적 수준의 슈퍼컴퓨터 등의 인프라를 기반으로 지능형 데이터 분석을 수행·지원하는 국가 데이터 생태계 중심기관 역할을 수행 중임. ㅇ KISTI는 약 1억 4천만건의 과학기술 데이터 구축 및 제공, 세계 14위의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온 구축과 서비스, 대용량 연구데이터 전송 가능한 R&D 네트워크 서비스 환경 구축, 수요대응 지능형 빅데이터 플랫폼 개발과 인공지능 분석기술 기반 서비스 제공, 데이터 과학 관련 연구개발에 참여한 400여명의 연구 인력을 보유함. KISTI는 2018년부터 과학기술 빅데이터 전문가 양성을 위한 6개월 교육과정을 개설하여 운영하고 있다. ㅇ 과학기술, 인문사회 등의 전공과 컴퓨터공학, 수학, 통계학 전공을 겸비한 빅데이터 융합형 인재양성과 빅데이터 관련 직무수행에 필요한 분석도구와 기술을 실제로 활용할 수 있는 실무역량강화 중심의 교육 커리큘럼 구성 및 운영함. ㅇ KISTI가 보유한 과학기술 분야별(기상기후, 생명과학, 재난재해 등) 빅데이터와 공공데이터 활용 및 분석 과정을 위주로 교육하여 다양한 데이터를 경험할 수 있도록 교육체계를 구축함. ㅇ 다양한 전공의 강사와 멘토진을 구성하여 교육생들과의 네트워크 형성의 기회를 제공함으로써 장기적으로 데이터산업에서의 직무 수행을 위한 개인역량을 강화하여 청년실업 문제해결과 데이터관련 산업 일자리 창출 기여 가능함. ㅇ 빅데이터 분석가 양성 훈련대상을 청년층에서 장년층으로 확대 운영하여 직무분야와 경력에 기반한 빅데이터 수집과 분석역량을 강화하여 중소·중견기업 구인난 해소 및 구직을 원하는 구직자의 일자리 창출에 기여할 수 있음. 데이터 경제 시대의 데이터 전문 인력 육성에 대한 기본 방향은 다음과 같다. ㅇ 데이터 경제 중요성이 제기되는 글로벌 상황에서 데이터 강국이 되기 위해서는 신산업 분야, 미래유망산업, 국가전략산업 등에 필요한 빅데이터 활용과 분석이 가능한 전문가 양성이 최우선되어야 함. ㅇ 기업에서 필요로 하는 데이터 분야의 역량을 갖춘 맞춤형 인재를 적시에 공급할 수 있는 인력양성체계를 구축하여, 산업현장에서 실무에 즉시 투입될 수 있는 실무 중심의 교육프로그램을 구성하여야 함. 데이터 경제를 이끄는 빅데이터 인력 양성에 대한 정책적 제언으로, ㅇ 국가 차원의 상황파악, 개선 및 해결방향을 설정하여 데이터 인력 양성 기본계획 수립이 선행되어야 하며, 민간 기업에서도 정부의 인재양성 계획을 기반으로 적극적인 교육·연구 지원과 더불어 기업 자체에서 필요한 인력은 자발적으로 양성하는 프로그램을 구축해야 함. ㅇ 정부부처와 공공기관에서 생산하는 공공데이터의 일부를 교육에서 활용할 수 있도록 양질의 데이터로 가공하여 일반 국민들이 쉽게 사용할 수 있도록 해야 함. ㅇ 장기적으로 전국 주요거점 지역에 AI·빅데이터 지역 허브센터를 설치하고, 국가 AI·빅데이터연구원을 설립해 지역센터를 관리·운영해야 하고, 국가 연구원은 AI·빅데이터 인력양성을 주요 역할로 삼아야 함. ㅇ 우리나라가 데이터 강국으로 도약하기 위해 세계 최고의 데이터 전문가 양성과 더불어 전 국민 대상 데이터 경제 생태계 인식 제고 확산이 필요하며 사회구성원 전반에 대한 데이터 교육 체계 구축 및 운영이 필요함. KISTI 최희윤 원장은 “데이터, 슈퍼컴퓨팅, 인공지능 등의 요소기술 역량 모두를 겸비한 데이터 전문 인력은 미래 경제사회 발전과 국가 경쟁력 강화에 중요한 역할을 담당할 것이”라며 “KISTI가 보유한 데이터 인력 양성과 관련된 과학기술정보 및 데이터 등의 인프라를 적극 지원하여 우리나라가 데이터 강국으로 도약하는데 기여하겠다”고 밝혔다.
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252020. 02
No. 452 View. 22838
KISTI 개발 소프트웨어, 대형 국제공동실험에 10년간 활용 쾌거
KISTI 개발 소프트웨어, 대형 국제공동실험에 10년간 활용 쾌거 - 국제 거대실험의 데이터처리 소프트웨어로 사용 - 'Belle II' 검출기 실험 모식도 SuperKEKB e-7 Gev 2.6A ↔ e+ 4 Gev 3.6A Belle II < 'Belle II' 검출기 실험 모식도 > 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)은 KISTI의 메타데이터 관리 소프트웨어 AMGA(ARDA Metadata Grid Application)가 오는 3월부터 본격 가동 될 Belle II 국제 거대실험의 데이터처리 소프트웨어로 사용될 예정이라고 24일 밝혔다. 2008년 노벨물리학상 수상에 기여한 Belle의 후속 실험인 Belle II는 물리학 표준모형을 넘어선 새로운 입자 및 물리현상의 존재 여부를 찾는 일본 고에너지연구소(KEK)의 가속기 실험이다. 현재 전 세계 약 26개국, 1,000여명의 연구자들이 참가하고 있으며, 한국에서도 9개 기관, 50여명이 참여하고 있다. KISTI가 개발한 AMGA는 2011년 프랑스 핵입자물리연구소(IN2P3), 스페인 바로셀로나 대학, 유럽입자물리연구소(CERN) 등의 컨소시엄 팀이 개발한 미들웨어 메타데이터 시스템을 제치고 Belle II 실험에 채택되는 성과를 거두었다. AMGA는 여러 저장소에 분산되어 있는 실험데이터의 요약정보를 관리하는 소프트웨어로서 연구자들이 보다 손쉽게 실험데이터를 활용할 수 있도록 도와준다. Belle 실험 장비를 전면적으로 업그레이드한 Belle II 실험은 Belle 실험보다 50배나 더 많은 데이터를 생성하기 때문에 새로운 데이터처리 시스템이 필요해졌다. KISTI 고에너지물리 조기현 박사팀은 2009년부터 Belle II 분산 데이터처리 시스템 개발에 참여해 왔으며 AMGA의 Belle II 실험 메타데이터 서비스 채택에 크게 기여하였다. 그 동안 업그레이드 작업과 시험 가동을 마친 Belle II 실험 장비의 3월 본격 가동에 맞추어, Belle II 데이터처리 시스템의 운영체제도 Scientific Linux 6.0에서 CentOS 7.0으로 업그레이드되었고, AMGA도 새 운영체제에 맞게 업그레이드되어 성공적으로 성능테스트를 마쳤다. Belle II 실험 시뮬레이션 워킹그룹 리더인 숭실대학교 물리학과 김양수 교수는 “KISTI가 개발한 AMGA 소프트웨어가 지난 10년간 Belle II와 같은 대형 국제공동실험에 활용되고 있다는 사실에 Belle II 실험에 참여하는 한국 연구자로서 자긍심을 느낀다"고 말했다. KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부 황순욱 본부장은 “이제부터 향후 10년간 본격 가동 예정인 Belle II 실험에서 생산되는 대용량 실험데이터 처리에 AMGA가 잘 활용될 수 있도록 계속해서 지원하겠다”고 언급했다. -
192020. 02
No. 451 View. 22110
KISTI-KAIST, 슈퍼컴퓨팅 및 데이터(AI) 분야 협력체계 구축
KISTI-KAIST, 슈퍼컴퓨팅 및 데이터(AI) 분야 협력체계 구축 - 과학기술 및 산업기술 혁신 선도를 위한 업무 협약 체결 - 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)과 한국과학기술원(총장 신성철, 이하 KAIST)은 오늘(18일) KISTI 대전 본원에서 슈퍼컴퓨팅, 인공지능(AI) 분야 연구 및 교육 프로그램 협력을 위한 업무 협약을 체결했다. 주요 협약내용은 △슈퍼컴퓨팅 및 데이터 활용 공동연구 △슈퍼컴퓨팅 및 데이터 전문가 인력 양성 △연구인력 교육·교류 및 학술 정보 교류 △공동연구센터 설립 등이다. 이번 협약을 통해 양 기관은 슈퍼컴퓨팅 및 인공지능 연구개발 능력을 동반 향상시키고 이를 기반으로 공동연구개발을 수행하여 과학 및 산업 기술 분야의 발전에 이바지할 것으로 기대된다. 이에 KISTI는 실질적인 협력을 추진하기 위해 협력위원회(공동위원장 : 한재흥 KAIST 항공우주공학과 교수, 염민선 KISTI 슈퍼컴퓨팅응용센터장)를 구성하여 우선적으로 시작할 공동연구 주제 “빅데이터 기반 대규모 유전자네트워크 모델링, 엑사스케일* 난류 연소 시뮬레이션 및 차세대 인공지능 기술을 위한 빅데이터 처리기술 개발” 등을 발굴하였다. * 엑사(exa)는 100경(10의 18승)을 뜻한다. 또한, 협력위원회는 슈퍼컴퓨팅, 데이터 전문가 양성 커리큘럼과 교육 프로그램에 대한 협력 방안 수립 및 공동연구센터 설립을 위한 세부사항을 논의할 예정이다. 공동연구센터가 설립되면 양 기관의 슈퍼컴퓨팅과 데이터·AI 관련 역량을 집중하여 아직까지 풀지 못하고 있는 문제 또는 실패 가능성이 매우 높은 과학공학 및 산업분야 궁극의 문제들을 발굴하여 해결을 시도할 예정이다. KISTI 최희윤 원장은 “데이터 생태계 중심 기관인 KISTI가 보유하고 있는 슈퍼컴퓨터, 데이터, 플랫폼 등의 인프라, 이들 인프라에 대한 KISTI의 활용 및 분석 능력과 KAIST의 연구 역량을 융합할 경우 과학공학 및 산업기술분야의 발전에 크게 이바지할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. -
052020. 02
No. 450 View. 28057
KISTI, ‘ScienceON’ 더 똑똑해진 서비스로 리뉴얼 오픈
KISTI, ‘ScienceON’ 더 똑똑해진 서비스로 리뉴얼 오픈 - R&D에 필요한 지식인프라 연계·융합 서비스 강화 - - 학술정보 서비스 일원화, 시나리오 기반 지식인프라 활용서비스로 편의성 증대 - SCIENCE ON 리뉴얼 홈페이지 화면 SCIENCE ON 로그인 회원가입 ABout 이용문의 사이트맵 통합검색 지식은프라검색 활용서비스 MyON 베타서비스 지식은프라 과학기술정보데이터 전세계 학회·출판사·정보기관의 논문·특허·보고소·연구데이터 등의 정보를 확보·연결하여 연구자들이 언제 어디서나 활용할 수 있도록 지원합니다. 과학기술정보데이터 지식인프라맵 ScienceON 제공 지식인프라 14억건(과학기술정보/데이터,서비스) NTIS 과학기술인 등록번호 131만명 국가 R&D 보고서 원문 248,668건 연구데이터 820개 데이터셋(국내), 182만개 데이터셋(해외) 지식인프라 슈퍼컨퓨팅활용 국내 과학기술 연구자들에게 국가·사회 연안과 과·학공학 문제 해결 등에 필요한 첨단 슈퍼텀퓨팅 인프라를 제공합니다. 슈퍼컴퓨터 성능 26 초거대문제 연산횟수 7,500조 회 KRONET 전송속도 1,280Gbps 활용연구자 483,840명 EXSON플랫폼 활용 1,928개(대학광좌), 64,804명(누적사용자) GSDC 활용 데이터분석780만건 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)이 과학기술 지식인프라 ScienceON(http://scienceon.kisti.re.kr)을 이용자의 편의성 증대에 초점을 맞춰 R&D 활동에 필요한 지식인프라가 원스톱으로 서비스 가능하도록 오늘(5일)부터 더욱 개선하여 선보인다. 2019년 1월을 시작으로 지난달 서비스 개시 1주년을 맞이한 ScienceON은 KISTI 지식인프라를 한 곳에서 제공하는 서비스로서 과학기술정보, 국가R&D정보, 연구데이터, 정보분석 및 연구 인프라를 연계 제공하여 연구개발 전주기를 지원한다. 또한 개편된 ScienceON에서는 나만의 연구환경을 설정·공유할 수 있어 연구에 필요한 노력과 시간을 줄일 수 있도록 하였다. 특히 국가과학기술정보센터 NDSL(http://ndsl.kr)에서 서비스하던 논문, 특허, 보고서, 동향 등을 ScienceON으로 일원화하여 1억 3천만 건의 과학기술정보를 통합적으로 제공할 뿐만 아니라 연구데이터 및 연관된 지식인프라와 연계하여 이용자들이 데이터 기반의 R&D활동을 편리하게 수행할 수 있도록 지원한다. 또한 주제탐색, 특허, 기술, 시장분석, 자원활용 등 25종의 활용 시나리오 별로 서비스를 패키지화하여 신규 연구자 및 일반 이용자가 쉽게 과학기술 지식인프라을 접할 수 있도록 하였고, 대학원생, 중소기업 종사자를 위한 맞춤형 지식인프라 활용서비스도 제공한다. 예를 들어, 중소기업 이용자는 ScienceON을 통해 연구아이템을 발굴하고 R&D 기획안을 작성하는데 필요한 정보와 지식인프라를 주제탐색 패키지 서비스를 통해 활용하고, 이를 기반으로 신규 연구과제를 제안할 수 있다. 이를 위해 ScienceON은 3종의 서비스와는 별도의 이용자 인증절차 없이 지식인프라를 원스톱으로 활용할 수 있도록 이용자 통합인증체계를 개발 적용하였으며, 올해 10종의 서비스에 통합인증체계를 확대 적용할 예정이다. KISTI 최희윤 원장은 “이번 서비스 개편은 지난해 1월 오픈한 ScienceON 서비스에 이용자 편의성을 더욱 강화한 형태”라며 “연구자들이 R&D과정에서 KISTI의 과학기술 지식인프라를 더욱 쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. -
032020. 02
No. 449 View. 40961 빅데이터와 AI기술로 미래 10대 유망기술 예측 - 초연결사회와 지구온난화 대응 기술 부상 예측 - 2020년 KISIT 빅데이터, AI기술 미래 10대 유망기술 초연결사회와 지구온난화에 대을한느 기술들이 미래에 크게 부상할 것으로 예측 1. 수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술 2. 차세대 친환경 냉난방시스템 핵심소재 기술 3. 이산화탄소 자원화 기술 4. 자율주행 고도화를 위한 차량 제어 기술 5. AI기반 머신 비전 기술 6. 초고성능 콘크리트 기술 7. 생물다양성 연구 8. 고압직류송정(HVDC)기술 9. 휴머노이드 로봇 기술 10. 초분광 영상 기술 통상적으로 과학기술의 미래예측에는 주로 해당 분야 전문가들의 견해를 수렴하는 방식인 델파이 기법 등이 주로 활용되며, 이 경우 미래예측의 정확도는 세계적으로 30%대에 머무는 것으로 알려져 있다. 이는 과학기술의 미래에 대한 불확실성이 매우 크다는 것을 의미함과 동시에, 과학기술의 발전과 확산을 이끄는 거시적 트렌드를 파악하는 방법론의 개발이 좀 더 고도화되어야 한다는 것을 의미한다. KISTI는 최근 과학기술의 미래 성장가능성에 대한 딥러닝 기반의 예측모형을 개발하고, 이를 활용하여 2020년대 중반까지 크게 성장할 것으로 전망되는 미래유망기술 10선을 도출하였다. KISTI 미래기술분석센터와 명지대 데이터사이언스 연구실(김도현 교수)이 공동 개발한 이 미래예측모형은 기술의 미래를 가늠할 수 있는 핵심 정보를 빅데이터 기반으로 구성하고, 딥러닝 기술을 접목한 것이 특징이다. ○ 이번 연구에서 활용한 데이터는 최근 12년 간 전 세계에서 출판된 과학기술과 인문·사회과학 분야를 포괄한 약 1천 6백만 건의 논문 정보이다. 이들 문헌들의 인용관계를 통해 약 4천 5백 개의 유사한 주제로 묶인 ‘기술군’을 생성하였다. ○ 연구진은 이 기술군의 네트워크 구조정보, 연구내용과 연구분야 정보를 인공지능으로 수치화하여, 딥러닝 예측모형을 완성하고 7년 뒤의 고성장 기술군을 도출하였다. ○ 구체적으로, 대상 기술군에 대해 유사도 기반 문헌 연결망을 구성하여 ‘모티프’ 기법을 활용한 네트워크 임베딩 벡터를 생성하고, 상층에서는 분류코드 정보의 분포에서 연구분야 임베딩 벡터를, 하층에서는 인공지능기반 언어처리모형을 활용, 문헌의 초록 텍스트 임베딩 벡터를 각각 추출하였다. 이들 벡터를 결합하고 단기적 변동 정보를 추가하여 기술군의 7년 후 성장 가능성을 예측하는 최적의 딥러닝 예측 모형을 구성하였다. 학습된 딥러닝 모형의 성능은 약 86.7% 정도의 상당히 높은 예측 정확도를 얻었다. 최종 도출된 10대 유망기술에는 ‘수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술’, ‘차세대 친환경 냉난방 시스템 핵심소재 기술’, ‘이산화탄소 자원화 기술’, ‘자율주행 고도화를 위한 차량 제어 기술’, ‘AI 기반 머신 비전 기술’, ‘초고성능 콘크리트 기술’, ‘생물다양성 연구’, ‘고압직류송전(HVDC) 기술’, ‘휴머노이드 로봇 기술’, ‘초분광 영상 기술’이 포함되었다. ① ‘수소에너지 활용을 위한 재생에너지 저장·변환 기술’은 재생에너지로 물을 전기분해해 수소를 생산하고 이를 연료전지에 활용하는 기술이며, 재생에너지의 저장 및 온실가스 감축에 기여한다. ② ‘차세대 친환경 냉난방 시스템 핵심소재 기술’은 전기식 에어컨의 대체기술인 흡착식 냉난방기 기술에서의 안정적인 나노흡착제 개발 기술로서 온실가스 저감에 크게 기여한다. ③ ‘이산화탄소 자원화 기술’은 이산화탄소를 포집하여 바이오연료, 화학제품, 건축자재 등의 유용자원으로 전환하는 기술로서, 탄소저감 이외에 다양한 부가가치 창출이 가능한 기술이다. ④ ‘자율주행 고도화를 위한 차량 제어 기술’은 주행 중 급변하는 상황을 인식하여 차량의 능동적 자세제어 및 안전을 확보하는 기술로서, 데이터 처리성능 및 지능화가 매우 중요하다. ⑤ ‘AI 기반 머신 비전 기술’은 이미지를 획득하고 처리하여 자동화된 판단을 수행하는 제반 기술로, 딥러닝 기반 이미지 처리·분류 기술의 획기적 발전과 스마트 팩토리 등 4차 산업 발전으로 적용 영역이 급속히 확대되고 있다. ⑥ ‘초고성능 콘크리트 기술’은 장수명 건축·구조물에 대한 사회적 수요에 대응하여 기존 콘크리트 대비 우수한 염해저항성, 탄산화 방지 등 내구성을 높여 구조물의 노후화와 열화현상을 지연하는 기술이다. ⑦ ‘생물다양성 연구’는 생물종을 발굴하고 이들의 서식 환경에 속하는 모든 생물과의 상호작용, 종 내의 유전자와 한 집단 내 개체들 사이의 유전적 변이 연구 등을 포괄한다. ⑧ ‘고압직류송전(HVDC) 기술’은, 생산된 교류전력을 직류로 변환하여 고압으로 송전하고 다시 교류로 재변환하여 전력을 공급하는 방식으로, 전력손실이 적고 안정적인 전송이 가능한 차세대 송전방식이다. 국가 간 전력망 구축, 신재생에너지 계통 연계 등 관련 수요가 급속 확대 중에 있다. ⑨ ‘휴머노이드 로봇 기술’은 이족보행을 포함하여 인간의 다양한 작업을 수행할 수 있도록 제어가 가능한 인간형 로봇 제작 기술이며, 최근 다양한 돌발 상황에 대한 인지, 판단, 예측, 위험회피 등의 지능화 관련 기술이 급속히 발전하고 있다. ⑩ ‘초분광 영상 기술’은, 이미지 픽셀 당 세분화된 대역의 스펙트럼 정보를 획득하여 특정 대상이나 물질의 식별·발견을 용이하게 하는 기술이며, 최근 소형 이미지 센서 기술, 1천개 이상 분광 밴드 수의 극초분광 이미징 기술, 머신러닝 기반 대규모데이터 분석 기술 등이 결합되어 크게 발전하고 있다. KISTI 이준영 책임연구원은 “이번 연구는 딥러닝기술을 통해 높은 수준의 정확도를 보이는 예측모형을 개발했다는 점에서 큰 의미가 있다. 앞으로 이번 연구와 같은 데이터 기반의 예측 결과와 전문가들의 통찰력을 접목하는 선순환 구조의 구축이 필요하다”는 점을 지적하였다. 나아가 “세계적으로 기술예측을 포함한 R&D 전략수립에 데이터 기반 분석의 활용이 확대되고 있다. 우리나라도, 이에 대응하기 위한 관련연구 활성화가 요구되며, ‘이용 가능한’ 데이터 인프라의 확대 및 활용체계 구축에 지속적인 투자가 중요하다”고 밝혔다. 본 연구결과는 빅데이터 기반 과학기술산업 이슈 분석채널인 KISTI DATA INSIGHT 제11호(http://mirian.kisti.re.kr/insight/insight.jsp)에 전문이 수록되어 있다.
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302020. 01
No. 448 View. 31183
KISTI, 한국산업기술진흥원과 빅데이터 기반 혁신성장 생태계 조성을 위한 MoU 체결
KISTI, 한국산업기술진흥원과 빅데이터 기반 혁신성장 생태계 조성을 위한 MoU 체결 - 데이터 기반 기술사업화 분석 모델의 활용·확산을 위한 공동 협력 - 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)과 한국산업기술진흥원(원장 석영철, 이하 KIAT)이 30일 서울 역삼동에 위치한 KIAT 한국기술센터에서 빅데이터 기반 혁신성장 생태계 조성을 위한 업무협약(MoU)을 체결하였다. KISTI는 중소·중견기업의 성공적인 기술사업화 지원을 위해 빅데이터와 기계학습 알고리즘을 적용한 ‘데이터 기반 기술사업화 지원 플랫폼’을 개발하여, 기술사업화 전 과정에서 원활한 비즈니스 의사결정을 지원하고 있다. ㅇ 기술사업화 플랫폼은 지난 20여 년 동안 축적한 KISTI의 기술사업화 기술·노하우를 하나로 모은 것으로, 기술사업화 지원의 효율성을 극대화하고자 패키지 형태로 구축한 플랫폼이다. ㅇ 플랫폼에는 유망기업 선별에서부터 글로벌 시장경쟁력 평가, 유망 기술/아이템 발굴·추천, 기술사업화 역량진단, 기업성과 모니터링 등 다양한 KISTI의 기술사업화 모델들이 탑재되어 있다. 기술사업화 플랫폼의 가장 큰 특징은 기업이 매출증대를 이뤄내도록 실질적인 방법과 방향을 제시한다는 점이다. 빅데이터 기반의 기업·기술시장 분석을 토대로 구체적인 개선방향을 제시하는데 초점을 맞춰 실질적인 매출증대를 이끌고 있다. ㅇ 플랫폼은 현재 대전시의 중소기업 지원사업인 ‘생생기업 해커톤 캠프’와 김해시, 그리고 연구개발특구진흥재단의 여러 사업에 실제로 적용되어 사업화 성과를 거두고 있다. 대전시의 한 기업은 제품 생산성을 10배 가까이 끌어올리며 300억 원 이상의 매출증대를 기록하기도 했다. 한국산업기술진흥원은 산업기술 정책연구·기획, 기술사업화 지원, 산업기술 인프라 고도화 등의 업무를 수행하는 종합기술지원기관으로, 미래산업기술 예측 및 정보 분석 업무를 보다 효율적으로 수행하기 위해 KISTI와 상호 협력할 예정이다. 두 기관의 협력으로 미래 산업 기술의 예측·분석을 위하여 양 기관이 보유한 기술사업화 데이터, 분석 모델 및 플랫폼의 공동 활용이 이루어질 예정이다. 또한 기업 혁신성장을 위한 신규 사업을 발굴 및 추진하여, 중소·중견기업의 사업화 역량을 강화하고자 한다. KISTI 최희윤 원장은 “본 업무협약을 통하여 데이터 기반의 기술사업화 지원이 보다 효과적으로 이루어지도록 협력하고, 앞으로 더 많은 중소기업이 글로벌 강소기업으로 성장할 수 있도록 지원을 강화하겠다”고 밝혔다. -
232020. 01
No. 447 View. 31898 글로벌 인공지능 정책과 전략적 과제 - 대한민국이 AI 강국으로 가는 길 - KISTI ISSUE BRIEF 국가와 국민을 위한 데이터 생태계 중심 기관 글로벌 인공지능 정책과 전략적 과제 -대한민국이 AI강국으로 가는 길- CONTENTS 제17호 2020.01.21. CHAPTER 01. 지능정보사회와 인공지능(AI) AI 진화와 역사 딥러닝(Deep Learning)혁명 지능정보사회에서의 AI CHAPTER 02. 인공지능이 바꾸는 미래사회 AI에 대한 사회적 논란과 문제 AI의 미래 전망 CHAPTER 03. 글로벌 인공지능정책 및 R&D현황분석 세게 주요국의 AI 국가 핵심전략 대한민국의 AI 국가전략 국·내외 AI R&D 현황 분석 CHAPTER 04. 인공지능 강국으로의 도약을 위한 전략적 과제 AI 강국의 조건 우리나라가 IT강국 넘어 AI강국으로 가는길 AI 강국을 향한 KISTI의 노력 KISTI ISSUE BRIEF 는 국가 과학기술정보분야 대표기관인 KSITI가 최근의 과학기술 정보 관련 현안 이슈를 발굴·분석하여 시사점 및 해결 방안을 제시하고자 발간합니다. KISIT 한국과학기술정보연구원 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)은 지능정보사회에서 인공지능의 역할과 기능이 점차 중요해짐에 따라 국내·외 인공지능 정책을 분석하여 우리나라가 인공지능 강국이 되기 위한 전략적 과제를 제시한 『KISTI 이슈브리프*』를 발간하였다. * KISTI 이슈브리프 : KISTI는 국가과학기술정보 분야 대표 연구기관으로서, 최근의 국가·사회 이슈에 대해 폭넓은 조사와 정보/데이터 기반 분석 기법을 통해 문제 해결을 위한 지식과 시사점, 대응 방안을 제공하고자 “KISTI 이슈브리프”를 발간함. (https://www.kisti.re.kr/promote/post/issuebrief) 지난 60여 년 동안 큰 발전을 거듭해온 인공지능(AI)은 1950년 앨런 튜링의 선도적 논문 “컴퓨터 기계와 지능”에서 “기계들은 생각할 수 있는가?”라는 질문과 테스트 제안으로 태동되었다. ㅇ 1950~1980년대 태동기를 거쳐 1980~2000년대 초로 이어지는 수학적 모델링 기법의 획기적 발전이 진행된 방법론 형성기를 지나, 2010~현재까지는 AI 알고리듬의 혁신적 발전과 딥러닝(Deep Learning) 혁명에 힘입어 AI 산업화 성공에 이름. ㅇ 인간 뇌의 정보처리 과정을 흉내 내어 물체인식, 자연어 처리 등과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위하여 계층적으로 깊은 인공신경망(Deep Artificial Neural Networks)이 도입됨. 2010년 이후 기계학습 분야의 혁신적 기법인 딥러닝은 AI의 폭발적인 발전의 길을 개척하였다. ㅇ 2012년 AI 분야(컴퓨터 비전)의 올림픽이라 불이는 대용량 이미지 인식대회(ILSVRC ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)는 대용량의 이미지셋을 주고 이미지 인식과 분류 등울 하는 이미지 인식 알고리듬을 평가하는 대회로, 2010년에 시작되었음. )에서 7계층의 인공신경망 AlexNet이 가장 높은 정답 적중률로 우승함에 따라 딥러닝은 주목을 받기 시작함. ※ AlexNet은 약 26% 이였던 직전 연도 최고의 인식 오류율을 약 16%까지 낮춰 당시 혁신적인 성과로 인정받게 되었음(2015년 이후에는 AI가 사람(5%)을 능가하고 있으며 2017년도에는 RENet이 2.3%까지 낮아진 상황임). ㅇ 딥러닝은 제조, 의료 또는 금융 등과 같은 다양한 산업 분야에 적용되어 새로운 패턴을 발견하고 추론하여 핵심적 결정을 유도함. 현재 우리사회는 정보통신기술을 통해 생성, 수집 및 축적된 데이터와 AI가 결합되어 가치를 창출하고 발전하는 지능정보사회이다. ㅇ 4차 산업혁명이라는 거대한 패러다임의 변화 속에서 AI는 로봇기술, 빅데이터, 소프트웨어 등과의 융합으로 산업은 물론 노동, 복지, 고용, 교육, 국방, 과학기술 등 다양한 분야에 진입, '지능화'를 촉진하여 사회 전반에 혁명적 변화를 가져올 것임. 지능정보사회에서 지능기술과 지식의 융합으로 분야별 지능화가 촉진되고 새로운 패러다임 변화가 일어나 경제시스템과 사회구조 및 과학기술에서의 혁신적 변화가 진행되었다. ㅇ ICT 분야 전문가들은 2018년부터 약 10년 동안 AI 기술의 영향으로 급격한 사회 변화가 있을 것으로 예상되며, 지능기술들이 민간 영역뿐만 아니라 공공 영역에 깊숙이 스며들 것으로 전망함. ㅇ 경제사회에서는 기계와 컴퓨터가 결합하여 제조업의 서비스화/신뢰·협력 중심 사회로의 진입할 것이며, 과학기술 분야는 데이터와 AI 기술이 일으키는 새로운 과학기술 혁명이 일어날 것임. AI가 확산됨에 따라 예상되는 변화와 그에 따른 위험 요소 그리고 윤리에 대하여 AI 연구자뿐만 아니라 사회 각층에서 검토되고 있다. ㅇ 기존의 법·제도로 대응이 어려운 AI 기술과 기업의 출현이 빈번히 발생하고 있음에도 불구하고, 문제점에 대한 대응책 부재는 AI 발전에 큰 장애요인으로 작용함. ※ 2020년 1월 데이터 3법(개인정보법·신용정보법·정보통신망법 개정안)이 제정됨에 따라 개인 또는 기업이 수집·활용할 수 있는 개인정보의 범위가 확대되어 빅데이터 산업이 활성화될 것으로 전망됨. ㅇ AI로 인한 위험이 예상되는 AI 개발에는 윤리규정이 필요하다는 사회적 논의가 국제적으로 진행되고 있음. 미국, 중국, 일본 등 주요 선진국은 AI로 촉발된 사회 전반에서의 변화에 대비하고, 성장의 기회로 활용하기 위해 정부 주도 전략 수립의 필요성을 강조하고 있다. ㅇ (미국) 트럼프 대통령은 2019년에‘AI 분야에서 미국의 리더십 유지’라는 행정 명령서에 서명하고, AI R&D 최우선 투자, 정부 소유 AI 관련 리소스 개방, STEM STEM(Science, Technology, Engineering and Mathematics) 교육 등을 통해 국가 전반의 AI 역량을 높이기 위한 5대 전략을 제시함. ㅇ (중국) AI 정책에서는 정부의 역할을 기존 정부 주도의 Top-Down 방식이 아닌, 업계 연결, 정책지원, 시장 감독, 환경구축, 법제정 등으로 한정하고, AI R&D를 위한 AI 시스템의 기술적 인프라 구축에서부터 경제, 사회, 시장, 교육, 기업 등 모든 측면을 포괄하는 차세대 AI 발전계획 및 전략을 제시함. ㅇ (한국) 2019년 12월 글로벌 AI 선도국과의 격차를 조속히 해소하여 AI 강국으로 도약할 수 있도록 우리 고유의 전략을 마련함. ※ AI 시대에 변혁의 당사자인 국민, AI 경쟁력 확보 주체인 기업, 미래 방향성을 제시할 학계 등 민간이 혁신을 주도하고, 정부는 이를 뒷받침하여 국가적 역량을 결집시켜 나갈 계획임. 국내·외 AI R&D 현황은 기술시장에서의 AI에 대한 높은 관심도로 인해 2010년 이후부터 컴퓨터 공학 분야를 능가하고 있다. ㅇ 미국이 세계 최고 수준의 AI 연구의 질적 수준을 유지하고 있는 가운데 중국은 양적으로 미국과 대등한 수준으로 위치함. ㅇ AI 및 기계학습에 대한 대학 교과과정은 전 세계적으로 증가하고 있으며, 특히 2017년에 중국 칭화대 AI와 ML(Machine Learning, 기계학습)의 통합과정 등록 수는 2010년과 비교하여 16배에 증가함. ※ 구글 알파고 대 이세돌 대국(딥마인드 챌린지 매치, ‘16년 3월)은 AI에 대한 폭발적인 관심을 불러왔고 이는 각국 정부의 대대적인 투자로 이어졌음. ICT 융합 분야에서도 기술 격차가 크고 AI 선진국에 비하면 기술과 시장규모에서 척박한 국내 여건에서 우리나라가 인공지능 강국이 되기 위해서는 ‘데이터 구축 및 유통’, ‘법제도 정비’ 그리고 ‘AI 인력양성’ 등은 반드시 갖추어야 하는 조건이다. ㅇ AI 국가 전략의 성공적 추진을 위한 KISTI의 역할로는 AI의 핵심 인프라로 국내·외 과학기술정보 및 데이터 구축, 국가 연구 데이터 플랫폼 및 과학기술 지식인프라 통합 서비스 구현 등 지능정보 기술 제공이 있고, ㅇ AI R&D에 특화된 슈퍼컴퓨팅 자원의 사용자 활용 환경 구축과 데이터 기반 AI R&D 연구 환경에 대한 지원책을 마련하고, 관련 교육 및 훈련 프로그램을 운영하며, ㅇ 과학기술 분야별 빅데이터 활용 및 분석과정을 중점적으로 교육 시행 등이 있음. KISTI 최희윤 원장은“데이터 공유·활용과 대용량 초고속 슈퍼컴퓨터의 활용역량 그리고 빅데이터 분석역량 등이 AI 발전에 중요해질 것이며, KISTI도 국민이 체감할 수 있는 AI 국가전략 성공을 위해 적극 기여하겠다”고 밝혔다.
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212020. 01
No. 446 View. 30317 HPC ASIA 2021 국제학술대회 한국 유치 성공 - 2021년 1월 제주에서 HPC Asia 2021 학회 개최 - 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI)은 1월 15-17일 후쿠오카에서 열린 HPC Asia 2020 학회에서 HPC Asia 2021를 한국에 유치하는데 성공했다고 밝혔다. HPC Asia는 슈퍼컴퓨팅 관련 최신 정보 교류를 위해 1995년 대만에서 처음 개최된 후, 아시아·태평양 지역 최고의 슈퍼컴퓨팅 관련 학회로 자리매김하였다. 매년 300여명이 참석하는 국제학술대회인 HPC Asia에서는 아태지역 HPC(High Performance Computing) 관련 분야의 연구자, 개발자 및 사용자, 슈퍼컴퓨팅센터 관계자가 모여 고성능 컴퓨팅과 관련된 아이디어, 연구 결과 및 사례 연구 등을 공유한다. HPC Asia 2021 공동 의장인 황순욱 KISTI 국가슈퍼컴퓨팅본부장과 염헌영 서울대학교 컴퓨터공학부교수는 이번 HPC Asia 2020에 참석해 HPC Asia 2021의 한국 유치를 공식 선언하고 홍보하였다. KISTI는 2018년 미국 댈러스에서 개최된 슈퍼컴퓨팅 콘퍼런스(SC18)에서 열린 “HPC Asia 운영위원회”에서 “HPC Asia 2021”의 한국 유치를 제안한 바 있다. 이번에 유치한 HPC Asia 2021은 2021년 1월 20일부터 22일까지 제주에서 개최될 예정이다. 황순욱 본부장은 “다가오는 엑사스케일 컴퓨팅시대를 맞이하여서 HPC Asia 2021 한국 개최는 한국의 고성능컴퓨팅 기술의 글로벌 위상 제고는 물론, 국내․외 HPC 분야 기술 교류 활성화에도 큰 도움이 될 것"이라며, “향후 KISTI는 국가슈퍼컴퓨팅센터로서 국내․외 HPC 커뮤니티와의 긴밀한 협력을 통해 내년 HPC Asia 행사를 성공적으로 개최될 수 있도록 만반의 준비를 다하겠다”고 밝혔다.
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