KREONET

2018년 12월호 KREONET Webzine 2018.12

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01.KREONET 소식 & 행사

• 2018 KREONET Workshop 개최
  • 일시/장소:제주도 메종글래드 호텔/11월 14일(수)~11월 16일(금)
  • 내용:KREONET Workshop은 국가과학기술연구망(KREONET) 이용기관 및 이용자/연구자를 대상으로 첨단네트워크 기술정보 및 성과 공유를 통해 미래인터넷 기술을 선도하고 새로운 비전을 제시하는 교류 협력의 장을 마련하기 위해 매년 개최되는 행사입니다. 특히 금번 'KREONET Workshop 2018'은 KREONET 30주년을 맞이하여 'KREONET, 30th Anniversary! Science Super Highway, Con-necting to Data'라는 주제로 KREONET 30년 간의 발자취를 기념하였고, 지난 30년간 KREONET 발전에 공헌하신 분들에게 공로상을 수여하였습니다. 행사 첫날(11월 14일)에는 KREONET이 제공하는 다양한 서비스들에 대해 소개하고 KREONET의 발전 방향에 대해 논의하는 시간을 가졌습니다. 둘째날 Plenary세션에서는 우리 기관(한국과학기술정보연구원) 최희윤 원장님의 환영사를 시작으로, 국가과학기술연구회 원광연 이사장님, 제주대학교 송석언총장님, 제주특별자지도 전성태 부지사님 등 많은 귀빈들이 참석해 행사를 빛내주셨습니다. 그리고 KREONET 첨단연구 지원사례에 대해 회원기관 연구자분들의 발표가 있었으며, 4차 산업혁명 관련한 좋은 이야기를 들을 수 있는 기회도 가질 수 있었습니다. 또한, 행사기간 동안 다양한 커뮤니티(실무자협의회, SDN/NFV 포럼, 천문데이터 네트워크 클러스터, 네트워크형 과학혁신클러스터, KREONET 자문위원회 등) 회의 세션이 진행되어 다양한 주제의 유익한 정보를 제공하는데 노력하였습니다. 바쁜 시간에도 먼 제주도까지 오셔서 자리를 빛내주신 참석자분들께 다시 한 번 감사의 말씀을 드리며, 앞으로도 KREONET Workshop에서는 KREONET을 사랑하는 많은 사용자들에게 더욱 다양하고 풍성한 정보를 제공하여 유익한 시간이 될 수 있도록 노력하겠습니다.

02.2019년 KREONET 홈페이지 개편

• 국가과학기술연구망(KREONET) 홈페이지가 개편될 예정입니다!
  • 내용:기존에도 KREONET 홈페이지가 있었지만 많은 사용자들께서 홈페이지를 통한 정보의 부족, 홍보 미흡, 서비스와의 연계성 부족 등의 다양한 의견을 주셨습니다. KREONET에서는 이러한 의견을 적극 반영하기 위해 노력하였고, 그 결과 개편된 KREONET 홈페이지를 2019년 1월에 오픈할 예정입니다.
  • 새롭게 개편된 홈페이지에서는 다음과 같은 내용으로 사용자에게 다가가려 합니다.
    • 기존의 KREONET 서비스 및 첨단연구 지원 사례에 대한 항목은 유지하되 최신의 정보로 업데이트 됩니다.
    • 기존의 미흡했던 KREONET 홍보자료(브로슈어, Webzine, 언론자료 등)가 대폭 보완됩니다.
    • 기존 KREONET 행사등록에 관련한 부분을 좀 더 직관적으로 바꾸어 행사 참가신청 및 조회가 간단하게 이루어집니다.
    • KREONET에 대한 고객에 의견을 적극 수렴하기 위해 '설문조사'항목을 추가하여 사용자들의 다양한 의견을 수용할 수 있는 수단이 마련됩니다.
    • 기존 운영되지 않던 KREONET 영문 홈페이지가 개편되어 오픈됩니다.
    • (2019년 이후 추진) KREONET wiki 서비스를 구축하여 '연구망 구축사례' 등 실제 사용자들이 요청하는 다양한 정보가 제공됩니다.

03.KREONET R&E Together

• 국가 과학기술융합을 위한 AI PaaS Network 구축

  국가과학기술연구망(KREONET)은 4차 산업혁명의 핵심 키워드인 빅데이터와 인공지능(AI)에 대한 핵심 추진 사항으로 "AI PaaS Network"모델을 제안합니다.

  4차 산업혁명이라는 새로운 바람은 과학기술 연구 분야에도 영향이 있습니다. 기존의 이론 중심에서 대형 실험장비(슈퍼컴퓨터, 입자가속기, 전파망원경 등)의 대용량의 과학데이터를 고성능컴퓨팅에 의한 시뮬레이션하는 환경으로 변화하고 있으며, 과학데이터를 분석하는 기법도 대용량 데이터 기반의 AI를 활용하는 방식으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화에 발맞춰 KREONET은 대용량 데이터 기반의 과학적 연구와 AI 기반의 분석 기법 활용이 가능하도록, 대용량 데이터 전송전달체계와 AI 플랫폼 연동 체계를 포함하는 'KREONET 기반의 AI 인프라/활용(AI PaaS Network) 방안'을 제안하려 합니다.

  AI PaaS Network 구성 및 기술

  • 데이터 네트워크 체계:데이터 전용 고속도로 개념의 무손실/안전한 대용량 데이터 전달이 가능한 네트워킹 기술 및 인프라 체계
  • AI 플랫폼 연계 체계:데이터 네트워크 체계와 연계하여 GPU 컴퓨팅 및 AI 프로그래밍 처리가 가능한 일원화된 연계 체계
  • AI PaaS Network SW 체계: 데이터 네트워크 및 AI 플랫폼 연계를 위한 SW 구성 체계

  기대효과

  • 정부출연(연)에서 수행되는 다학제 AI 연구의 생산성을 제고할 수 있음 (다양한 연구분야에서 수행되는 머신러닝 기법은 다른 연구분야에도 충분히 적용될 수 있는 개연성이 있음)
  • 정부출연(연)의 머신러닝 연구들을 융합함으로써 상호 연구 생산성을 제고하며, 머신러닝을 위한 컴퓨팅 자원을 공유하는 효율적 플랫폼을 제공할 수 있음
  • IT 전문 정부출연(연)과 과학기술 전문 정부출연(연)의 기능적 융합을 통하여, IT 기술부문에서의 AI SW 개발 환경을 제공하고, 과학기술 활용 부문에서의 AI 알고리즘의 활용에 대한 다학제 융합을 가능하게 할 수 있음

  KREONET AI PaaS Network(Kubernetes Centos7, Rook/Ceph-Block/Object/FS Swift API compatible with KISTI, Cloud & Rackspace)

  KREONET R&E Together

  • 출연연A: 100G NVMe 6.2TB, 40G 160TB
  • 출연연B: 3 FIONA8s, 100G NVMe 2.4TB, GPU x 6
  • 출연연C: 2 FIONA4s, 100G NVMe 3.2TB, GPU x 8
  • 대학C: 100G NVMe 1.4TB, 40G 120TB
  • 출연연E: 2 FIONA4s, 100G NVMe 2.4TB, GPY x 6
  • 대학B: 100G NVMe 6TB, 20G 10TB
  • 출연연D: 100G NVMe 6.4TB, 10G 10TB
  • 대학A: 6FIONA4s, 100G NVMe 6.4TB, GPU x 4

  KREONET에서는 이와 같은 주제로 2018년 하반기부터 4차례의 'KREONET R&E Together 추진 TF'회의를 개최하였습니다. 실무자협의회 위원들로 구성된 TF에서는 2019년부터 대전에 있는 정부출연(연) 및 대학에 ScienceDMZ 구조 및 DTN 노드에 대한 테스트베드를 구축하기로 하였으며, 다양한 사이트에 어떻게 적용할 것인가에 대한 논의가 있었습니다. 앞으로도 KREONET은 'Science BigData Super Highway'라는 목표를 달성하기 위해 다방면으로 노력할 것입니다.

  *AI PaaS Network : Aritificial Intelligence Plattform as a Service Network

04.KREONET 협력활동·융합클러스터 사업

※ (KREONET의 각종 대외 협력활동에 대한 소개를 하는 공간 입니다.)

네트워크형 과학협력 혁신클러스터 - '각 연구분야를 하나의 융합연구로 이끌어내려는 시도'

• 내용:KREONET에서는 각 사용기관의 자체적인 기술 및 활동으로는 해결할 수 없는 대용량 연구데이터의 전송, 공유, 분석 및 활용에 이르는 전주기 R&D 활동에 대해 다각도로 논의하고, 협력하여 왔습니다. 전주기 R&D를 가능케 하는 새로운 협업플랫폼의 구상 및 방안을 도출할 목적으로 지난 2년간 '네트워크형 과학협력 혁신클러스터 사업'을 진행하였습니다.
• '네트워크형 과학협력 혁신클러스터 사업'은 유전체, 핵융합, 네트워크의 3개 연구분야에 대해 한국과학기술정보연구원을 포함하여 다음과 같은 13개 기관이 참여 하였습니다.
  • 유전체 연구부문: 서울대학교, 숭실대학교, 성균관대학교, 국립암센터, 국립보건원, 이화여자대학교, 한국생명공학연구원(이상 7개 기관)
  • 핵융합 연구부문: 국가핵융합연구소, 포항공과대학교, 한국과학기술원(이상 3개 기관)
  • 네트워크 연구부문: 한국과학기술정보연구원, 남서울대학교, ㈜이노솔루텍(이상 3개 기관)
• 금번 프로젝트를 통해 각 연구그룹별로 인적 소셜 네트워크를 구축하여 연구 협력 방안을 모색하였고, 고성능 네트워크를 통해 시간적, 공간적 제약 없이 대용량의 과학기술 연구데이터를 공유하기 위한 빅데이터 전송 구조를 설계하고, 물리적 지원을 통한 구현 및 검증하여 실제 빅데이터 기반 과학기술 협업을 지원하는 등 다양한 성과가 있었습니다.
• 또한, 유전체 연구부문에서는 과학기술정보통신부와 보건복지부의 유전체 데이터 공유 모델의 실증을 통해 해양수산부, 농림축산식품부 등이 공동참여하는 '국가 다부처 유전체 데이터 공유 모델'을 제시하였습니다.
• 그리고 핵융합 연구부문(특히, KSTAR) 실험에서는 관련 연구자간 고속의 전용망 구축을 통해 시·공간의 연구제약을 극복하고, 추가적인 연구를 통해 KSTAR 연구장비의 원격 제어가 가능한 '원격컨트롤 룸'의 설계 구축 방안도 제시하였습니다.
• 앞으로도 KREONET 각각의 연구기관에서 해결하기 어려운 국가차원의 문제 해결을 지원하기 위해 대용량 연구데이터의 수집, 분석 및 공유를 위한 모델을 설계/구축/실증하여 국가 과학기술 분야 융합 연구 발전을 위해 더욱 노력할 것입니다.

*KSTAR : Korea Superconducting Tokamak Advanced Research