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김기현 (한국과학기술정보연구원) 문정훈 (한국과학기술정보연구원) 권우창 (한국과학기술정보연구원) 박병연 (한국과학기술정보연구원) 석우진 (한국과학기술정보연구원) 홍원택 (한국과학기술정보연구원) 이상권 (과학기술연합대학원대학교) 조진용 (한국과학기술정보연구원) 윤태진 (한국과학기술원) 최재헌 (한국과학기술원) 김대겸 (한국생명공학연구원) 황동아 (한국생명공학연구원) 최선웅 (한국생명공학연구원) 김종호 (한국한의학연구원) 김준엽 (한국항공우주연구원) 김기형 (한국항공우주연구원) 정병훈 (한국항공우주연구원) 이도섭 (한국핵융합에너지연구원) 유영근 (한국화학연구원) 박은숙 (한국화학연구원) 천재홍 (한국환경정책·평가연구원)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제6호
발행연도
2021.6
수록면
1,006 - 1,022 (17page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.6.1006

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최근 ICT 기술을 선도하는 핵심 분야는 단연 빅데이터와 AI이며, 과학기술 분야에서도 기존에는 시뮬레이션 중심의 연구 수행 형태에서 대용량 데이터 기반의 AI 분석 기법을 이용한 연구 환경으로 변화하고 있다. 이러한 변화는 데이터의 사이즈의 변화에 따른 데이터 전송 속도의 문제와 AI를 연구하기 위한 컴퓨팅 환경 부족의 문제와 직면하였다. 또한 기존의 클라우드 컴퓨팅 기술은 다수의 사용자가 사용할 경우 데이터 전송량의 급증으로 데이터 전송 지연, 장애대응의 문제가 발생하였다. 이를 위해 분산처리 환경의 컴퓨팅 기술을 사용하여 문제를 해결한다. 따라서 과학기술연구망에서는 연구 환경의 변화에 맞추어 빅데이터를 고속으로 전송할 수 있는 ScienceDMZ 환경 구축 및 부족한 컴퓨팅 인프라 환경을 개선하고자 한다. 본 논문에서는 출연연구소 8개의 기관과 협력하여 ScienceDMZ 기반의 빅데이터 전용 네트워크를 구축하고 구축된 인프라 위에 컨테이너 기반의 분산처리가 가능한 AI 연구 환경을 제공하는 플랫폼을 개발하여 기존의 문제들을 해결하고자 한다. 국내의 ScienceDMZ 환경 구축 사례를 통해 대역폭 대비 80% 이상의 성능 향상의 결과를 보이며, AI 플랫폼의 CPU, GPU 컴퓨팅을 이용한 싱글, 병렬, 분산 컴퓨팅의 성능 비교를 통해 분산 컴퓨팅 성능의 우수성을 보이고자 한다.
#ScienceDMZ #Distributed Computing #DTN #Kubernetes #Big Data #AI

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 동향 및 관련 논문
Ⅲ. R&E Together 인프라 구축 및 개발
Ⅳ. 적용 사례
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
IDC, “Korea Artificial Intelligence Forecast,“ 2019–2023,” 2020. google schola CIO, “Edge Computing Market to 2024 is growing steady at 26.5%,” 2019. google schola H.M. Park, T.H. Hwang. “Changes and Trends in Edge Computing Technology,” KICS Inf. and Commun. Mag., vol. 36, no. 2, pp. 41-47, 2019. google schola E. Lee, “Edge computing for improving the security of national defense cloud computing,” M.S. Thesis, Graduate School of Engineering, Hanyang Univ., 2020. google schola E. Dart, L. Rotman, B. Tierney, M. Hester, and J. Zurawski, “The ScienceDMZ: A network design pattern for data-intensive science,” Scientific Programming, vol. 22, no. 2, pp. 173-185, 2014. google schola

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