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DELL Technologies 5450 Great America Parkway,Santa Clara, CA 95054 벤치마킹미국샌프란시스코 □ 연수내용◇ 세계 3개 PC판매기업으로 꼽힌 DELL◯ Dell은 1984년 'PC's Limited'라는 이름으로 설립된 PC제조 및 판매기업으로 1980년대에서 1990년대 동안 개인용 컴퓨터와 서버 분야에서 가장 큰 판매사였다.창립자인 마이클 델(Michael Dell)의 이름을 따서 사명을 변경한 DELL은 미국 및 전세계에서 14만5,000명 이상의 직원을 고용하고 있는 세계 최대의 기술 기업 중 하나이다.◯ 본사는 텍사스 위치하며 휴렛팩커드(HP), Lenovo와 함께 세계 3개 PC판매기업으로 꼽힌다. 2006년 포춘지는 포춘 500에 DELL을 25번째로 가장 큰 회사로 순위를 올렸다. 시가총액이 452억 달러로 미국에서 38번째로 큰 기업이다. ▲ 연수단을 맞이해준 스테판 부사장[출처=브레인파크]◯ 주 제품은 개인용 컴퓨터, 서버, 기억 장치, 네트워크 스위치, 소프트웨어, 텔레비전, 컴퓨터 주변기기 등이며, 기술 관련 제품을 제조하여 시장에 내놓아 판매하고 지원하고 있다.◯ 1994년 큰 유통업체에 공급을 중단하고, 1996년 웹사이트나 전화를 통해 소비자 직거래를 최초로 시작하며 공급망 관리 및 전자상거래의 혁신을 이룬 것으로도 유명하다.◯ 직접 판매 모델과 주문제작 및 주문구성식 접근으로 중간 유통 단계가 없어져 경쟁 업체들보다 상대적으로 낮은 가격에 동급의 사양으로 PC를 판매할 수 있었다. 주문을 받은 다음에 제작에 들어가는 방식이라 재고품 문제도 해결할 수 있었다.▲ 브리핑 현장[출처=브레인파크]◇ 2007년 창업자가 다시 대표로 복귀하며 IT솔루션기업으로 체질 개선◯ Dell의 창업자인 마이클 델은 2004년 전문경영인에게 회사운영을 맡기고 자선사업에 나와있었으나 이사회의 요청으로 2007년 다시 대표직에 복귀했다.당시 미국에서 호황을 누리던 IT 산업의 거품이 빠지면서 많은 기업이 도산했고 델 역시 주가 하락 등을 면치 못했기 때문이다.◯ 다시 경영자로 돌아온 마이클 델은 소비자의 의견을 수렴하고 불만을 처리하기 위한 서비스인 '아이디어스톰'을 신설한다. 이와 함께 2009년 Perot Systems를 인수하며 IT서비스 시장에 진출했다.스토리지(저장장치), 네트워크 장비 등 다양한 분야의 기업을 인수하면서 엔터프라이즈 사업을 본격적으로 준비하기 시작했다. 주력 사업인 PC 제조를 넘어 종합 IT 솔루션 기업으로 체질을 바꾸기 위해서다.◯ 2013년, 마이클 델은 사모펀드인 실버레이크와 손잡고 주식회사 델의 모든 주식을 구매하기로 결정했다. 이를 통해 상장을 폐지하고 비상장 기업으로 돌아갈 것이라고 발표했다. 주식 인수작업은 2014년 마무리되었다.◯ 사실 창업자가 주도하는 자진 상장폐지는 매우 드문 사례다. 일반적인 상장폐지는 앞서 언급한 것처럼 기업 경영이 어려워 퇴출당하는 경우가 대부분이다.자진 상장폐지라 하더라도 사모펀드가 거품이 낀 기업을 인수해 회사를 분할 및 매각한 뒤 알짜배기만 남겨 재상장해 이득을 얻는 것이 일반적이기 때문이다.◯ 이런 사례와 달리 마이클 델은 주주의 간섭없이 회사를 운영하고, 단기적인 이익이 아닌 미래의 사업을 목표로 기업을 운영하기 위해 상장폐지를 결정했다.이를 통해 델 컴퓨터는 주주총회 같은 번거로운 절차 없이 경영자의 판단만으로 미래 사업을 진행할 수 있게 되었다. PC 제조업에서 IT 솔루션 기업으로 탈바꿈 하기 위한 투자도 더욱 적극적으로 진행할 수 있게 되었다. 이러한 마이클 델의 결정을 IT 매체들은 '세계 최대의 스타트업이 탄생했다'고 평가하기도 했다.▲ 역사상 가장 의미있는 기술 인수로 평가받는 EMC 인수[출처=브레인파크]◯ 최대주주였던 마이클 델은 여전히 최고경영자 자리에 계속 머무르면서 회사를 이끌었다. 특히 그가 델 컴퓨터의 미래 먹거리로 여긴 서버, 스토리지 등 엔터프라이즈 분야의 사업이 성장하면서 델의 명성을 이어가고 있다.◯ 이런 성장에 힘입어 마이클 델은 2015년 글로벌 1위 스토리지 솔루션 기업인 EMC를 670억 달러에 인수한다고 발표했다. 엔터프라이즈 솔루션 분야에서 입지를 확고히하기 위해서다.잘하는 분야였던 서버 등에는 꾸준히 투자하고, 못하는 분야였던 스토리지는 인수로 점유율을 확보한다는 전략이다. 마이클 델이 EMC를 인수한 일은 '역사상 가장 의미있는 기술 인수'라는 평가를 받기도 했다.◯ 특히 이 인수를 통해 EMC의 자회사인 가상화 솔루션 기업 VM웨어의 지분까지 보유하면서 클라우드 솔루션 기업으로 진화할 가능성까지 내비쳤다.실제로 VM웨어는 클라우드 시스템 관리 소프트웨어 시장과 데이터센터 자동화 소프트웨어 시장의 선두 기업으로, 델의 하드웨어와 만나 시너지 효과를 낼 것으로 기대받고 있다.◇ 작은 기업이 가진 사고방식을 가진 큰 기업, DELL◯ 발표를 맡은 스테판(Stefan)씨는 2011년 ‘Forest and Network’라는 회사가 DELL에 인수되면서부터 DELL에서 일하기 시작했다. 이전에도 IBM, Cement과 같은 대기업에서 일했고 스타트업 창업 경험도 있다.◯ DELL에 계속 남아있는 이유는 열정이 만들어내는 혁신 때문이며 DELL은 작은 기업의 사고방식을 갖고 있는 큰 기업으로 127개국 파트너들과 함께 일하고 있다. DELL 기술과 DELL에서 어떤 일을 하는지, 어떤 변화를 거치고 있는지에 대한 브리핑이 이어졌다.◇ 디지털 기술화 시장◯ 조직의 디지털 기술화 준비단계는 다음과 같이 나눠볼 수 있다.• Digital Laggards: 디지털 플랜이 없는 단계. 제한된 이니셔티브 & 제자리 투자• Digital Followers: 극소수의 디지털 투자 단계. 미래를 향한 잠정적인 계획만 가지고 있다.• Digital Evaluators: 디지털 변환과 미래를 위한 계획을 점차적으로 수용한다.• Digital Adopters: 성숙한 디지털 계획, 투자 및 혁신을 준비한다.• Digital Leaders: 디지털 변환이 비즈니스 DNA에 뿌리깊게 자리한다.◯ DELL 기술은 문제 해결 제공자, 자동화, AI, 오픈 네트워킹으로 볼 수 있다. 기술적인 측면, 자산, VMware를 비롯하여 DELL의 기술을 만들어 낸 여러 회사들을 볼 때 DELL의 서버, 저장 기술, 높은 전환율, 네트워킹은 세계 최고이다.이 분야에서 앞서고 있는 회사는 DELL을 포함하여 Humerus, Big Switch 등 3~4개의 회사들이 있는데, 이는 이들이 DELL의 파트너이기 때문에 가능했다.◯ 디지털 기술화 시장에서 소비자 기술은 무척 중요하며 DELL에게도 중요한 계획이다. 디지털 전환은 클라우드 시스템으로 인해 가능하다.모두가 공용 클라우드(아마존, 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등)에 대해서는 알지만 사적 클라우드에 대해서는 잘 알지 못한다.◯ 어플리케이션(application)은 어디서 작동되는가? 이 모든 어플리케이션을 어떻게 조화시킬 것인가? 어플리케이션을 변형시켜서 어떤 비즈니스적인 이익을 얻을 수 있는가? 이는 회사가 스스로 업데이트 시킴으로써 겪어야 할 과정이다.◯ 제품을 만들 때 IT 인프라가 중요하다. 이 인프라가 제품을 만들 수 있게 해준다. IT 인프라 혁신은 자기만의 페이스가 있으며 이 페이스는 점점 빨라지고 있다.최근 2년 동안 발생된 데이터의 양은 엄청나며 5G가 활성화됨에 따라 더욱 많아질 것이다. 그래서 우리가 생각해야 할 것은 엄청난 양의 데이터를 가지고 어떻게 할 것인가? 이다.◇ 디지털 전환의 장애물◯ 기업의 91%가 겪는다고 분석된 디지털 전환의 장애물은 △시간 △기술 △펀드 △리스크 4가지로 볼 수 있다.• 시간: 빠른 변화 속도로 인해 긴박감이 생겼다.• 기술: 디지털 사용 능력과 기술 능력을 포함하여 인력 준비 부족이 발전을 방해하고 있다.• 펀드: 위태로운 시스템은 그대로인데 펀딩만 혁신하고 있다.• 리스크: 디지털 비전과 전략 부족으로 인해 비즈니스 리스크가 증가했다.◯ 변화 과정에서 이 리스크들을 감당해야 하며 분석해야 한다. DELL도 같은 과정을 겪었다.◇ 디지털 리더십으로 가는 길◯ 변화는 3가지 측면으로 나눌 수 있다. △사람 △기술 △처리 과정이다. 이 모든 것이 일어나야 원하는 변화를 이끌어낼 수 있다. 변화를 이루고 나서 필요 없어지는 것들이 아니라 결과에 도달한 후에도 계속해서 일어나야 하는 일들이다.◯ 그리고 모든 변화는 4가지로 이루어진다. 첫째 현대적 인프라, 현대적 기업과 운영방식, 현대적 서비스 제공 등 IT 변환이 있다. 이러한 IT 변환은 매출이 2배 이상 증가할 가능성을 높인다.◯ 둘째, 빠른 사용자 경험, 지능적인 관리방식, 신뢰할 수 있는 환경 조성 등 노동방식의 전환으로 이때 직원들을 우선시해야 한다.◯ 셋째, 보안은 비즈니스 전략의 주요 부분이며 새로운 태도를 취해야 한다. 환경 규정을 지키는 등 디지털화에서 보안 문제는 정말 중요하다. 데이터 저장에 관한 정부 규제, 보안 문제 때문에 DELL은 사적 클라우드를 만든다.▲ 허유지 부장[출처=브레인파크]◯ 하지만 모든 것을 사적으로 할 수 없기 때문에 멀티 클라우드를 고려한다. 그렇게 되면 공용에서 사적으로, 사적에서 공용으로 서로 호환될 수 있는지의 문제점이 생긴다.또한 디바이스가 신뢰할 수 있는 장치인지, 하드웨어를 신뢰할 수 있는지 등의 보안 관련 도전 과제들도 있다. 인프라를 현대화할 때 우리에게 주어진 도전 과제는 장비 그 자체가 아니라 이런 것들이다.◯ 넷째, 어플리케이션은 기존의 어플리케이션의 현대화, 새로운 어플리케이션 개설, 필요한 기술 습득을 말하는 것으로 비즈니스는 소프트웨어에 의해 정의되며, 차별화되며, 주도된다.모든 것은 어플리케이션과 관련되어 있다. 어플리케이션에 투자하여 호환되고, 다른 환경에서도 작동하는 어플리케이션을 가상화해야한다. 어떤 클라우드를 작동시키기 위해 어떻게 어플리케이션을 조직할지 생각해야 한다.◇ 디지털 전환의 구성 요소▲ 디지털 전환의 구성요소[출처=브레인파크]◯ 디지털 전환을 구성하는 가장 기초는 Services와 Consumption으로 DELL Technology와 DELL 재정 서비스를 이용할 수 있다. 다른 국가에서 물건을 판매할 때 모든 회사는 재정적인 측면에서 파트너십을 맺어야 한다.혼자 모든 자금을 감당할 수 없기 때문이다. 반면 DELL은 워낙 큰 회사이기 때문에 금융 서비스가 있어서 자금을 스스로 부담할 수 있다. 컴퓨팅 서비스도 제공하고 있다.◯ 다음으로 인프라 구축으로 VMware를 이용할 수 있다. VMware를 통해 사용자 조정 서버와 컴퓨팅을 작동하고 저장·집중하는 것, 데이터를 저장하고 백업하는 것이 가능하다. 클라우드 구축은 7개 기업이 모여 DELL 기술 클라우드를 발표했고 개시될 예정이다.◯ 마지막으로 어플리케이션은 5~6년 전 DELL에서 오픈 네트워크라는 개념을 논의하였고 전체 작동 시스템을 오픈 소스로 만들었다. 이 작동 시스템을 보고 DELL에서 배달받기까지 기다리지 않고 어플리케이션을 사용할 수 있게 했다. Humerus, Big Switch 등 여러 파트너들과 집계 작동 시스템을 열었다.오픈 소스 커뮤니티에 이런 작동 시스템을 소개했고, SONIC에 마이크로소프트 관련 엄청난 기여를 하고 있다. 우리에게 작동 시스템 그 자체는 혁신이 아니다. 그 안의 어플리케이션이 혁신으로 이어지는 길이다.◇ DELL EMC HPC와 AI 이노베이션 랩의 목표와 업무◯ 다음으로 Joshua씨의 발표로 DELL EMC HPC와 AI 이노베이션 랩에 대한 소개가 이어졌다. DELL EMC HPC와 AI 이노베이션 랩은 투자, HPC와 AI 이노베이션 랩, 기술적 회의・투어・원격접속을 중심으로 다음과 같은 목표를 가지고 있다.◯ 첫째, 디자인, 발전, HPC와 DL 시스템 통합: 유연한 레퍼런스 아키텍처, 연구 컴퓨팅, 제조, 생명과학, 석유 및 가스에 맞춘 시스템◯ 둘째, 공동R&D활동의 중심: 공동의 혁신을 위해 파트너들과 기술 협력과 CSC, COEs, 고객들과 연구 조정◯ 셋째, 어플리케이션 성능 연구 및 모범 사례 개발: : 백서, 블로그, 프레젠테이션◯ 넷째, 프로토타입, 선진기술 분석: : NVMe, FPGAs, Containers, DL workloads, 새로운 메모리 기술, HPC+Cloud 등▲ DELL EMC HPC 와 딥 러닝 솔루션[출처=브레인파크]◯ 주요 업무는 다음과 같다.• HPC와 딥 러닝 워크로드를 위한 시스템을 디자인하고 개발: 이때 시스템은 계산, 저장, 네트워크, 소프트웨어, 서비스, 지원 시스템을 의미• 공장, 소프트웨어, 서비스 통합• 전력 및 성능 분석, 튜닝, 모범 사례 구축, 절충• 어플리케이션 성능 집중• 수직 솔루션 제공• 연구 및 개념 증명 연구• 백서, 블로그, 협상문 출판• 랩의 시스템 오픈, 제공◇ 이노베이션 랩이 갖춘 세계적 수준의 인프라◯ 랩이 갖춘 최고의 인프라는 다음과 같다.• Intel Scalable Systems Framework(OPA, KNL, Xeon)에 기반한 탑 500개 종류의 시스템• 424 Intel Xeon, 160 Xeon Phi(KNL) 서버• 1.1 PF가 넘는 성능의 결합• Lustre, Isilon H600, Isilon F800 and NSS 저장소• 액체 냉각 및 공기 냉각◇ 딥 러닝을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션’◯ 다음으로 이노베이션 랩의 주제에 의해 발전한 솔루션 사례와 프로그램에 솔루션이 어떻게 적용하는지에 대한 발표가 이어졌다. 솔루션 컨설턴트인 Guy Laporte씨는 딥 러닝을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션에 대해 소개했다.◯ 솔루션은 딥 러닝에 집중하고 있는데, 딥 러닝은 AI 자산이며 GPU를 기반으로 하기 때문에 소프트웨어 체계를 마련한다.◯ 딥 러닝을 통해 어떻게 방대한 양의 데이터를 관리하는가? 업그레이드 된 Data Science를 제공하기 위해 강한 컴퓨팅 파워를 가지고 있는 솔루션을 가져야 할 뿐만 아니라 데이터를 저장, 합병할 수 있는 전문지식 등이 필요하다.방대한 양의 소프트웨어 부품과 딥 러닝을 할 수 있는 요구를 충족시키는 것, 이 모든 것을 하나의 플랫폼에 모으는지가 도전 과제이다.◯ 딥 러닝 솔루션은 가장 강한 GPU를 가지고 있기 때문에 서버가 조금밖에 없어도 강한 솔루션을 가질 수 있다. 서버, 저장율, 네트워킹 부품이 있다.솔루션은 작은 숫자의 서버만 가지고 일을 하도록 디자인되어 있다. 솔루션은 적은 숫자의 서버로 시작하도록 디자인되었지만 서버를 추가하고 싶으면 네트워크에 서버를 스스로 추가하는 능력을 갖추고 있다.◯ 솔루션은 HPC(고성능 컴퓨팅) 클러스터 모델에 기반하고 있다. Head 노드로 시작하고, 딥 러닝을 사용하기 때문에 Compute 노드 그룹은 GBE로 작동한다. 클러스터에 고속의 상호교환을 원한다면 EDR 뼈대가 만들어진다.◯ 저장장치는 User Directory(사용자 조정)인데, 두 가지 옵션이 있다. Head 노드는 전통적으로 HPC에서 본 것보다 더 큰 노드이다. 데이터를 찾을 때 포털 역할을 하기 때문이다. 서버는 Compute 노드를 사용할 때보다 12배 더 크다. 저장소가 충분히 크지 않으면 축적율을 높일 수 있다.◯ 하드웨어 플랫폼을 구축한 후에는, 소프트웨어 환경을 조성해서 GPU의 이점을 이용하고 딥 러닝 프로그램을 실행해야 한다. 또한 딥 러닝을 이용하여 서비스를 HPC 클러스터로 통합시켜야 한다. 딥 러닝 플랫폼에 접근할 수 있는 셀프 서비스 제공이 목적이다.◇ 머신러닝과 딥 러닝의 적용 사례◯ 머신러닝과 딥 러닝의 분야별 적용 사례를 다음과 같다.• 헬스케어와 생명과학: 약물 상호작용, 암 감지, 만성 질환 예측, 신약 개발, 유전자 돌연변이, 위생시설• 재정 서비스: 사기 방지, 위기 관리, 투자 예측, 고객 서비스, 디지털 어시스턴트, 네트워크 보안• 정부 보안: 안면인식, 비디오 감시, 사이버 보안, 위성 이미지, 사건 예측, 응급 서비스• 미디어와 엔터테인먼트: 비디오 자막 삽입, 컨텐츠 기반 검색, 동시통역, 언어 처리, 콘텐츠 제안• 에너지: 풍력 발전, 태양 발전량 예측, 석유 생산 최적화, 일기예보, 소비 수요 예측• 교통수단: 자율주행, 보행자와 물체 감지, 차선 추적 및 교통 패턴, 예방적 유지보수, 위험 평가◇ AI, 머신러닝, 딥 러닝이 무엇인가?◯ AI와 머신러닝(Machine Learning), 딥 러닝(Deep Learning)을 무엇인지 정의해보면 AI는 기계 지능으로 머신러닝과 딥 러닝은 AI를 가능하게 만들어주는 기술이다.◯ 머신러닝은 작업 수행 방법을 학습할 수 있는 기능을 제공하는 알고리즘에 대량의 데이터를 공급하여 기계를 ‘트레이닝’하는 것이다.◯ 딥 러닝은 구성 요소(컨볼루션, 풀링)와 경험적 접근(중퇴 및 일괄 정상화)를 결합함으로써 코딩 효율을 향상시키는 것을 의미한다.◇ AI를 위한 레디 솔루션◯ 고객들은 결합된 하드웨어와 소프트웨어를 기반으로 한 새로운 솔루션을 설계하는 데까지 12-18개월이 걸리기 때문에 ‘Al는 너무 복잡하다.’라는 의견과 데이터는 천문학적인 속도로 증가하고 있기 때문에 통찰력을 갖고 신속하게 조치를 취하기 위해 수동으로 데이터를 활용하는 것은 불가능하기 때문에 ‘데이터의 이점을 충분히 활용하지 못했고 결과는 너무 느리게 나온다.’는 의견, AI, 머신러닝, 딥 러닝은 비교적 새로운 분야이기 때문에 깊은 전문지식과 가이드라인이 부족하여 ‘사내 전문지식이 없다.'는 어려움을 토로한다.◯ 그래서 AI를 위한 레디 솔루션은 AI를 최적화된 하드웨어-소프트웨어 스택(일시적으로 보존하고 싶은 데이터를 차례로 겹쳐 쌓듯이 수납해 가는 기억 장치)을 간소화하고 솔루션을 검증하였다.◯ 파워엣지 서버와 NVIDIA GPU, Isilon Scale-out NAS 저장소는 더 빠른, 더 깊은 통찰력을 가능하게 했고 워크샵, 컨설팅, 배포, 컨셉 증명, 지원과 자금 조달 가능성을 제공하여 검증된 전문지식을 쌓도록 했다.◇ Head Node VS Compute Node◯ Head Node는 서버에 기반하고 있는데, 이 서버는 소프트웨어가 저장소를 찾는 데 집중하게 한다.◯ Compute Node는 C4140서버는 밀집도가 높은 GPU 서버로, 오직 GPU를 위해 특수하게 디자인되었다. 딥 러닝을 위해 최대 GPU to GPU를 사용한다.◇ Compute Nodes – 파워엣지 C4140 서버◯ Compute Node의 C4140서버에 사용된 워크로드는 △머신 러닝과 딥 러닝 △기술적 컴퓨팅(연구/생명과학) △ 짧은 대기 시간과 고성능 어플리케이션(FSI)이다.◯ 이 서버의 핵심 역량은 다음과 같다.• 특허 출원 중인 인터리브 GPU 시스템 설계로 성능 향상 및 우수한 열 효율성• NVIDIA Tesla “V100 with NVLink”를 사용하는 최대 500개의 TFLOPS/U+의 성능 저하 없는 (CPU+GPU) 가속 기술• 차세대 GPU를 위해 미래를 대비할 수 있도록 돕는 2.4KW PSUs• 사전 구성된 레디 번들로 구축 간소화◇ Bright Cluster Management for Data Science◯ 데이터 사이언스 프로젝트를 가속화하기 위해 필요한 것으로 단일 인터페이스에서 하드웨어, 운영 시스템, 빅데이터 및 딥 러닝 소프트웨어를 프로비저닝함으로써 데이터 사이언스 클러스터를 단일 독립체로 관리하는 것과 파워엣지 서버와의 통합으로 관리 및 구성을 간소화하는 것이 있다.◇ HPC를 위한 델 EMC 레디 솔루션◯ HPC를 위한 레디 솔루션은 무엇인가?• 사용 가능한 배포, 지원 및 원격 관리 서비스를 갖춘 도메인별 시스템• 시스템 배포 및 운영을 위한 검증된 소프트웨어 스택• compute, 네트워크, 저장소를 포함하여 HPC 시스템 디자인의 모든 부분을 분석• 도메인 관련 성능 정의 및 간행물◯ HPC를 위한 실행 가능한 레디 솔루션은 △연구 △생명과학 △디지털 제조업 △ NSS 저장소 △Lustre 저장소가 있다.◯ Dell EMC Integration의 Bright Cluster Manager가 제공하는 추가기능은 다음과 간다. 첫째, 현재 소프트웨어는 iDRAC을 거쳐 델 EMC 서버를 관리한다.◯ 둘째, Bright Cluster Manager는 BIOS에서 사용할 수 있는 각 서버의 정보를 다음과 같이 모은다.• 1. 서버의 BIOS 시스템 프로파일 표시• 2. 사용자가 단일 소스에서 설정을 변경할 수 있도록 지원한다.• 3. 최적의 클러스터 성능을 위해 이기종 서버 프로파일 관리한다.◯ 셋째, fw/BIOS 업데이트를 수행할 수 있다. 그 후 단일 사용자 GUI로 관리 용이성을 나타낸다.◯ 넷째, 모니터링: GPU 이용을 모니터링할 수 있다.◯ 다섯째, 델은 소프트웨어 유틸리티를 서버에 많이 제공한다.◯ 통합 및 설치는 델 EMC 시스템 관리 도구와 OpenManage 업데이트, 지원되는 주변 장치에 대한 델 EMC 네트워크와 저장소 드라이버 업데이트를 하면 된다.◇ DELL EMC의 OpenHPC◯ 오픈 소스 HPC 소프트웨어 스택은 2016년 6월부터 기술운영위원회의 멤버로 기능 영역 ‘리소스 관리’의 유지 관리자로서 SLURM 구성 향상에 기여했다.Pull Request를 제출하고 문제를 식별하여 소프트웨어 기능 및 사용 편의성을 향상시켰다. 그리고 소프트웨어 스택의 구성 부품 30개 이상이 검토되었다.• OpenHPC 소프트웨어 스택 v1.3.1 입증됨: Head Node R740/R640, Compute Nodes C6420• OpenHPC 소프트웨어 스택 v1.3.5 입증됨: Head Node R740, Compute Nodes MX740c◇ HPC 디지털 제조업을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션’◯ Computer Aided Engineering(CAE)에 초점을 둔 HPC 레디 솔루션으로 주로 엔지니어링 시뮬레이션 도메인에 초점을 맞췄다.• 1. Computational Fluid Dynamics (CFD) 계산유체역학• 2. Finite Element Analysis (FEA) 유한요소해석• 3. Computational Electromagnetics (CEM) 컴퓨터 전기자기학◯ ISV 파트너십은 Altair, ANSYS, Siemens, LSTC 등이 있다.▲ HPC 디지털 제조업을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션’ 제품군[출처=브레인파크]◯ Compute Building Blocks와 Management Building Blocks이 구성 요소 계산과 관리를 하고 HPC 네트워킹 제품으로 DELL EMC, Mellanox이 있다, HPC 저장 제품은 DELL EMC, Seagate, DataDirect이 있다.◯ Bright Cluster Manager 또는 OpenHPC, DELL Pro Support, Pro Support Plus, Deployment Services, ISV 어플리케이션을 활용할 수 있다.◯ HPC 디지털 제조업을 위한 ‘델 EMC 레디 솔루션은 컴퓨팅, 저장, 네트워킹, 통합 관리, 모니터링 및 서비스를 포함하는 포괄적인 제품으로 각 단계마다 선택할 수 있는 유연성이 장점이다.
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□ 연수내용◇ 컴퓨터공학을 기본소양으로 AI의 근간을 쌓는 미국 대학○ 미국 대학에서는 AI의 근간이 되는 컴퓨터공학이 이미 기본 소양으로 여겨지고 있다. MIT 학생 중 컴퓨터공학 전공과학을 듣는 학생은 지난해 기준 50%에 이르고 스탠퍼드대 공대생 중 컴퓨터공학 전공자는 45% 수준이다. MIT, 스탠퍼드, 카네기멜런, 워싱턴대 등은 공동으로 AI를 교육하는 프로그램을 운영하고 있다.○ 미국 캘리포니아 버클리대(UC버클리)는 2015년부터 데이터 사이언스를 연계한 대학원 전공 과정을 운영하고 있다.데이터 사이언스는 엄청난 양의 빅데이터를 분석하기 위해 AI 기술의 핵심인 딥러닝(심층 학습) 등을 활용하는 기술이다. 알파고를 통해 딥러닝의 유용성이 입증되면서 최근 가장 각광받고 있는 분야이기도 하다.◇ 세계에서 3번째로 노벨상을 많이 배출한 UC버클리○ 1868년 10개의 캘리포니아 대학교 중 최초로 설립된 UC버클리는 2019년 U.S. News & World Report 세계랭킹에서 4위에 랭크되었다.107 명의 노벨상(2018년 12월 기준) 수상자들과 연고가 있는 UC버클리는 세계에서 3번째로 노벨상 수상자를 많이 배출한 대학교인 세계적 명문대학이다.○ 버클리 졸업생들은 여러 유명 기업들을 창업한 것으로 유명하다. 애플(스티브 워즈니악), 인텔(고든 무어), 마이스페이스(톰 앤더슨), 갭(도널드 피셔), DHL(래리 힐블롬), 구글 보이스(크레이그 워커)와 구글 어스(존 행크), HTC(쉐어 왕), 썬 마이크로시스템즈(빌 조이), BBN 테크놀로지(리처드 볼트), 마벨 테크놀로지 그룹(세핫 수타르자와 웨일리 다이), VM웨어(다이앤 그린과 멘델 로젠블럼), 일본 소프트뱅크(손정의) 등이 버클리 졸업생에 의해서 설립된 대표적인 회사들이다.◇ 버클리 대학 내 인공지능 관련 연구인력이 모인 인공지능연구소○ UC 버클리는 연구 중심의 종합대학으로, 7,000개가 넘는 강의와 300개에 가까운 전공을 제공하고 있다. 해마다 5,500명의 학사와 2,000명의 석사, 900명의 박사를 배출한다.▲ UC버클리[출처=브레인파크]○ 버클리 인공지능연구소는 △컴퓨터 비전 △기계학습 △자연어 처리 △계획 △로봇공학 분야에 걸친 UC버클리 대학 내 연구인력이 모인 연구소다.○ 30여 명의 교수진과 200여 명의 대학원생은 멀티모달 딥러닝(Multi-modal deep learning)과 인간-호환 AI와 관련한 최첨단 기술들을 연구하며 AI와 다른 과학 분야 간 접목을 위한 연구도 진행한다. 연구진은 인공지능 관련 연구를 진행할 때 최대한 다양한 접근법을 활용하고 있다.○ 연구소는 최첨단 AI 연구 가속화를 위해 ‘BAIR Open Research Commons’라는 새로운 산업 제휴 프로그램을 시작했으며 연구진은 Commons 협정을 기반으로 제휴 산업 파트너와 공동으로 그리고 균등하게 지적 재산을 공유하면서 협력적인 공동 프로젝트를 진행한다.○ 후원기업으로는 아마존, 페이스북, 구글, 마이크로소프트, 삼성, 웨이브 컴퓨팅 등이 있으며 이들 기업은 프로그램의 초기에 BAIR 시설과 연구 노력을 지원할 20개 이상의 공동 프로젝트에 대한 기금을 조성했다.○ 기존 학과와 학부들은 그대로 놔둔 채 이들을 모두 아우를 수 있는 `디비전`이라는 개념을 만들어 학부생들이 전공과 관계없이 데이터 사이언스를 학습할 수 있도록 한다.◇ AI분야 고전논문상을 수상한 존케니교수의 지도를 받는 김진규학생○ 버클리대 인공지능연구소 방문은 컴퓨터공학과에서 박사과정에 있는 김진규 학생과의 간담회 형태로 진행되었다. 김진규학생은 고려대학교 전자공학과 학사, 석사를 거쳐 현재는 존 케니 교수(Prof. John Canny)의 지도학생으로 연구 중이다.존 케니 교수가 석사 과정 때 발표한 논문이 컴퓨터 비전 쪽에서 가장 많이 읽힌 논문으로 유명하며 2002년 인공지능분야에서 가장 영향력있는 논문상을 수상하기도 했다. 지금은 CS 학부장이다.○ 김진규 학생의 연구분야는 AI, 컴퓨터 비전, MAPE 등을 하고 있고 어플리케이션으로 자율 주행을 연구하고 있다. 특히 Advisable AI를 많이 하고 있고 DARPA에서 AI 관련 세미나를 열었을 때 직접 연구내용도 발표했다.○ 버클리로 오기 전에는 컴퓨터 이미징, Data Mining, 물리경제학 등 관련 연구를 진행했으며 현재는 DARPA 프로젝트로 자율 주행을 연구하고 있다. 병역특례로 LG Display, 삼성, 팬텀AI, 혼다, Waymo에서 인턴을 했다.○ 주요 이력• niversity of California, Berkeley, PHD IN COMPUTER SCIENCE (ADVISOR: PROF. JOHN CANNY)• Korea University, MS IN ELECTRICAL COMPUTER ENGINEERING (ADVISOR: PROF. SUNGROH YOON)• Korea University, BS IN ELECTRICAL ENGINEERING, Summa Cum Laude (GPA: 4.45/4.5)○ 발표논문• 2018.10. 「Explainable Deep Driving by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Cann, The Springer Series on Challenges in Machine Learnin• 2018.09. 「Textual Explanations for Self-Driving Vehicles」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, ECCV• 2017.12, 「Show, Attend, Control, and Justify: Interpretable Learning for Self-Driving Cars」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, NeurIPS Symposium• 2017.10, 「Interpretable Learning for Self-Driving Cars by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Canny, ICCV◇ 자율주행의 취지와 흐름○ 자율주행은 교통사고를 줄이는 것, 사람들의 운전시간을 줄이고, 주차장에 쓰이는 공간을 줄이자는 취지를 갖고 있다.우버의 자율주행은 볼보 차체에 자율주행 센서와 컨트롤 유닛을 달아서 자율주행 차를 만들었다. 트럭에도 진행 중이었는데 최근에 우버에서 트럭에 대한 자율주행 사업은 중단했다. 자율주행 분야로 투자를 많이 했으나 트럭 대신 일반자동차에 집중하고 있다.○ Waymo는 일반자동차와 트럭 모두 진행하고 있다. 대부분의 자율주행 차가 상위단에 라이더센서를 두고 360도로 레이저를 쏴서 주변에 무슨 물체가 있는지 감지한다.카메라가 앞, 뒤로 6개정도 달려 있어서 주변 시야를 확보한다. 레이더 센서는 요새 차에 다 들어가 있는데, 고속도로에서 자율주행하는 차는 모두 레이더를 쓰고 있다. 또한 보통 트렁크에 컴퓨터를 실어 넣는다. 최근에 재규어에 레이더를 달아서 실험하고 있다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 서비스하고 있는데, 리프트와 연결해서 리프트에서 자율주행차를 불러올 수 있게 한다. 센서에서 정보를 취합한 후 컴퓨팅하고 자동차로 컨트롤한다. 우버의 앱, 구글 맵으로 차량을 호출하면 내비게이션도 해준다.◇ 인식-예측-통제로 이루어지는 자율주행○ 자율주행은 크게 인식(Perception), 예측(Prediction), 통제(Control)의 과정을 거치는데 첫 번째 인식(Perception)은 센서가 들어오면 Perception 모듈을 가장 먼저 거친다. 어떤 물체가 어디 있는지를 판단하는 단계이다.○ 사람이 지나가는 경우, 자전거나 차량이 지나가는 경우도 모두 감지한다. 라이더 센서로 3D 바운딩 박스를 찾고, 카메라를 사용해서 신호등을 구별한다.라이더 센서를 쓸 때 최대 200m 거리의 차량과 사람을 모두 감지한다. 감지 문제는 거의 다 해결됐다고 보고 있다. 차량은 빨간색 바운딩 박스로 사람은 노란색 바운딩 박스로 표시하고 2년 전까지는 카메라로 감지를 많이 했으나 최근에는 라이더로만 감지를 한다.○ 문제는 기존에 생각하지 못했던 감지문제들이다. 예를 들어 경찰관의 수신호(다른 방향으로 가라는)나 미국은 구급차가 오면 무조건 비켜줘야 하기 때문에 구급차 소리가 들리고 차가 자기 쪽으로 올 경우 피해야 되는지 아닌지 등에 대한 감지로 연구가 진행중이다.○ 예측(Prediction)은 물체가 어디로 갈지 판단하는 과정으로 차가 차선을 변경할 것인지, 사람이 어디로 움직일 것인지를 예측하여 어느 차선으로 움직여야 할지 Planning을 한다.○ 통제(Control)는 어디로 갈지 정해진 상태에서(perception, prediction 과정을 거친 후) 문제가 없는 과정이다. 20년 전부터 실행되어 왔다.○ 자율주행에서 문제가 되는 것은 prediction과 planning 부분이다. 연구 주제와도 연결되어 있어 Waymo와 우버에서도 대학과 협력을 원하고 Waymo에서 Planning을 연구하는 버클리 교수님을 초빙하기도 했다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 운전자 없이 사용자가 자율주행차를 호출해서 갈 수 있도록 서비스를 6개월 전에 시행해서 지금 계속 테스트 중이다.◇ 상용화 경쟁중인 자율주행○ 자율주행에 있어 너무 많은 복잡한 정보를 주면 사용자가 혼란스러울 것이고, 너무 간단한 정보만 주면 사용자가 받아들일 정보가 없기 때문에 사용자에게 어떤 정보를 줘야 하고 어떤 정보는 주지 말아야 하는지 고민하고 있다.○ 캘리포니아는 법적으로 운전자가 앉아 있어야 해서 두 사람이 앞자리에 앉아있는데, 한 사람은 만일의 사고에 대비하여 핸들을 잡을 준비를 하고 있고 옆 사람은 안에서 감지 활동을 점검하고 있다.신호등 감지가 중요한데, 옆 사람이 빨간색이라고 소리 지르면 차가 빨간색을 감지했다는 걸 알기 때문에 핸들을 잡지 않는다. 하지만 옆 사람이 감지가 안됐다고 말하는 순간 바로 핸들을 잡고 조종할 것이다. 법이 풀리면 캘리포니아도 운전자 없이 테스트해보지 않을까 생각한다.○ 그래서 테스트가 굉장히 중요하고 온라인 테스팅은 차를 계속 굴리면서 문제가 있는지 없는지 판단한다. Waymo의 소프트 엔지니어로 들어가면 10분에 한 번씩 버그 메일을 받는다. 버그가 발생했으니 해결하라는 메일이다. 엔지니어는 버그를 없애는 작업을 계속 한다.○ 다음으로 오프라인 테스팅을 한다. 시뮬레이터 환경을 만들어서 여러가지 시나리오를 테스트한다. 실제 차를 돌려보기도 하고 기존에 보지 못한 인풋의 새로운 이미지가 있는지 판단한다.○ 차량, 사람, 차가 어디로 움직일 수 있는지에 대한 레인, 횡단보도, 정지신호 등의 정보를 다 가지고 있는 맵이 있다. HD 맵을 한국에서 만들려고 한다고 들었다. 그러한 맵이 만들어지면 자율주행 차에 적용하여 테스트할 수 있을 것이다.○ 현재 자율 주행은 크게 Waymo, Uber, Zoox, Cruise가 앞서 나가고 있으나 서로 협력하지는 않는다. 경계선을 만들어서 서로의 기술이 유출되지 않도록 하고 있다.자율주행차는 곧 상용화될텐데, 누가 먼저 상용화하느냐에 따라서 그 시장을 다 차지하지 않을까 생각한다. 그 점을 Waymo와 우버도 알고 있고 서로 먼저 시장에 내놓기 위해 노력하고 있다. Waymo는 라이더 센서, 카메라 센서 등 모든 센서를 직접 만들고 있다.▲ 우버의 자율주행차[출처=브레인파크]□ 질의응답- 카메라 센서에 특정한 무언가로 인해 완전히 오작동이 일어나는 경우는."그건 딥러닝에서 문제가 되는 부분이다. 인풋에 노이즈를 꼈을 때 감지가 잘 안 되는 경우가 발생한다. Waymo는 카메라를 사용해서 딥러닝을 돌리고 있진 않고 정말 기초적인 방법으로 신호등을 찾고 있다.가령 본인의 차 위치를 알고 있고 HD 맵도 알고 있으면 신호등이 어디 있는지도 알고 있기 때문에 카메라에서 위치만 따로 빼와서 빨간불인지 초록불인지만 판단한다."- 레이더와 라이다를 쓰면 나오는 비용이 어느 정도인가?"카메라로 계속 해왔지만 한계는 있다. Waymo와 Uber가 라이더로 바꾸고 나서 감지가 너무 잘 돼서 성과가 좋아졌다. Waymo가 라이다 센서를 만들고 있다. 그 말은 직접 커스터 마이징을 해서 가격을 낮추겠다는 뜻이다.어느 가격까지 떨어뜨렸을 때 수익을 얻을 수 있는 테이블이 있다. Planning은 현재 룰 베이스이다. 관련된 룰을 하나씩 하나씩 얹고 있는데, 예측할 수 없는 상황에서는 어떻게 해야되는지에 관한 문제가 있다."- 카메라에 한계가 있다고 하셨는데 어떤 한계가 있는 건가? 카메라에 오물이 묻거나 비가 오는 경우에 안전 관련 감지가 있는지."그래서 3가지 센서를 쓰는 것이다. 라이다 센서, 카메라, 레이더. 이 중 하나가 고장나도 다른 것이 작동할 수 있도록 3가지를 쓴다. Waymo 차량의 상위 단에 와이퍼가 안에 있다. 비가 오면 물기를 닦아낸다."- 자율주행 트럭이 자율주행 차보다 더 빨리 상용화될 수 있을 것 같은데, 기술적인 측면에서 성공적이지 않아서 포기한 것인지."Waymo와 우버가 본인들이 기술을 만들었을 때 그 기술로 인해 생기는 수익 예상치가 있다. 일반 차량에 자율주행기능을 넣었을 때의 수익이 트럭에 넣었을때보다 4배 더 높다.기술적인 측면에서 차이가 큰 것은 아니지만 돈이 되지는 않는다. 고속도로 내에서 움직이는 것, 물류센터 간 이동하는 것만 자율주행으로 하고 나머지는 사람이 운전한다."- 신호등에 대해서 반응속도가 어떻게 되는가? 또한 여러 개의 신호등 중에 자기가 봐야 하는 신호등이 무엇인지 어떻게 아는지."반응속도는 10밀리세컨드이다. 0.1초에 하나씩 감지 결과가 나온다. 그래서 맵이 중요하다. 맵을 통해 여러 신호등 중 자기가 봐야 하는 신호등을 알 수 있다."- 센서 반경이 어느 정도인지."Waymo는 라이다 센서가 2개 있는데 하나는 멀리 보는 것(200m)이고 나머지 하나는 가까이 보는 것(50m)이다."- 아까 예시에서 운전자가 빨간 불이라고 말했을 때 핸들을 잡고 다시 자율주행으로 돌아갈 때 딜레이는 없는지."사람이 핸들을 잡으면 바로 사람이 운전하는 모드로 바뀌지만 자율주행 모드로 다시 갈 때는 정차해서 테스트한다."- 시뮬레이터가 필요한데 같이 작업하는지."시뮬레이터가 있고 그 안에서 기존의 Waymo 차량에 들어간 소프트웨어를 똑같이 돌릴 수 있게 해놨다. 차량 위치도 조정할 수 있다. 본인 차량 외에 차량이 움직이는 것은 간단하게 설계되어 있었는데 최근에는 사람처럼 움직이게 하려고 노력하고 있다."- computing이 얼마나 좋아야 하는가? Planning과 Control이 어떻게 다른지."Titan X 이상의 GPU가 2개 정도 있다고 보면 된다. 그거로 라이다 데이터를 분석하고 있고 그 뒤에 planning과 control을 담당하는 컴퓨팅이 따로 있다. 후자의 사양은 정확히 모르겠다.Planning은 본인 차가 어디로 가야 하는지에 대한 포인트를 갖고 있고, Control은 실제 steering angle과 액셀러레이터, 브레이크를 가지고 시간에 맞게 그 위치에 가게끔 해준다."- 예측할 때 어려움은 없는가? 예를 들어 사람이 이 속도로 움직일 거라고 생각했다가 사람이 갑자기 뛰거나 해서 속도가 변할 때."사람이 움직일 때 0.1초 간격으로 계속 감지를 하기 때문에 큰 문제는 없다. 문제가 되는 부분은 interaction이다. 사람이 가고있는 방향이 있는데 다른 차량이 사람 쪽으로 와서 사람이 움직여야 할 경우의 대응은 아직 없다. 이 부분에 대해서 연구논문들이 나오고 있지만 크게 좋아지지는 않았다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생은 강필성 교수의 지도를 받고 있으며 같은 연구실에 5명의 박사과정 학생, 13명의 석사과정 학생들이 있다.○ 연구분야는 Data Science & Business Analytics로 텍스트, 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터 뿐만 아니라 구조화된 데이터도 다루고 있다.구조화된 데이터의 경우 안정적인 전력 소모를 위한 수요를 예측하고 있다. 실제 선박에서 장비를 가지고 촬영한 영상 클립을 이용해서 딥 러닝 기법 중 하나인 컨볼루셔널을 이용해서 해산의 파양 및 파고를 예측하고 있다.○ 뉴스 텍스트 감정 분석 모델 구축 프로젝트를 진행하고 있다. 단어에 대한 긍정・부정 사전을 구축하고 있다. CNN과 CAM을 이용한 감성분석 및 시각화, RNN과 Attention을 이용한 감성분석 및 시각화를 진행하고 있다.○ Stock Market Prediction: Hierarchical Attention Events를 활용하여 주가에 영향을 미치는 이벤트를 분석하고 있다. 구분 분석(Dependency parser)을 사용해서 뉴스 공장의 이벤트를 축출하고(Event Extraction), 이벤트를 이용하여 주가의 상승과 하락을 예측한다.◇ 연구사례○ 전반적인 연구에 대한 목표는 뉴스 기사 이벤트를 축출하여 타겟 시장의 방향성을 예측하는 것이다. 누가 누구에게 어떤 행위를 하는지(이벤트) 예측하기가 힘든데 이벤트를 축출하는 방법은 각 문장의 Actor, Action, Object를 파악하는 것이다.이를 Event Tuple이라고 한다. Event Tuple은 하나만 만들어지는 것이 아니라 여러 후보가 생기는데, 이 점을 보완하고자 버트의 language model을 이용하여 각 Tuple에 대해 스코어를 산출한다. 그 중 가장 적합한 Tuple을 선정하게 된다.○ 단계별로 살펴보면, 다음과 같은 예시 문장에 대해 룰 베이스, 구분 분석 등을 이용해 54개의 Tuple이 만들어진다.1. Tuple에 버트의 Mask language model을 적용하여 각 Tuple마다 마스킹 작업을 가한다.2. 마스킹된 Tuple을 가지고 Mask prediction을 가한 후 나온 확률값의 평균을 구한다.3. 이 평균이 가장 높은 Tuple을 최종적으로 산출한다.4. 축출한 Event Tuple을 가지고 Neural Tensor Network를 사용해서 Event Embedding을 한다.5. Actor, Action, Object가 입력으로 들어가고 최종적으로 Event Vector가 축출된다.6. NTN 모델에서 추출한 Event Embedding이 Hierarchical Attention Model의 input으로 들어가고, 중요도를 분류하는 Event-Level Attention, 시간적 맥락에 따라 가중치를 부여하는 Temporal Attention을 거치고 난 뒤 최종적으로 해당 주가의 상승과 하락을 분류한다.◇ 질의응답- 주가 예측하실 때 시간 맥락 (Temporal Attention)을 말씀하셨는데 시간에 따라 가중치가 달라지는건지."Input이 하루, 일주일, 30일 단위로 입력이 된다. 이런 정보를 반영해서 시간 단위에 따른 주가의 상승과 하락을 구별한다."- 뉴스 조회수에 따라서는 달라지지 않은지."현재 저희가 진행하는 것은 수치 데이터를 쓰는 것이 아니라 뉴스 텍스트 자체를 분석하는 것이기 때문에 다르다."- 뉴스 텍스트가 엄청 길 때 해석하기 위해서 Helper들이 나오고 있는데 그런 부분도 관여하는지."의뢰하는 쪽에서 문장 자체를 예측하는 것보다는 이벤트를 축출해서 시각화하고 주가를 예측하는 것을 요구하기 때문에 그 부분에 대해서는 생각해보지 않았다."□ 프로젝트 발표: ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생이 속한 연구소는 △제조공정에서 혐의 공정 탐지 △텍스트 마이닝(Text Mining) △헬스케어(Healthcare) △게임 AI(Game AI), 4개 연구분야를 진행 중이다.○ 개인적으로 참여하고 있는 연구는 고려대학교 응급의학과와 함께 미세먼지를 가지고 응급의학과 내원환자 수를 예측하고 어떤 날에 환자가 많은지 예측하는 일이다. 또한 NLP 관련해서 하나 시스템과 챗봇 플랫폼 만드는 데 기여하고 있다.◇ 연구배경○ 현재 진행중인 2개 프로젝트 외에 스마트 제조 관련 ㅇㅇ제강과 함께 진행했던 프로젝트를 중심으로 설명하면 최근에 반도체 공정, 철강 등 여러 제조공정에서 상당 부분 기술이 고도화됨에 따라 공정이 복잡해지고 있다. 미세한 원인과 혐의 공정을 찾아내는 것이 중요해졌다.○ 그리고 제조공정에서 품질 예측, 원인 분석은 항상 중요하다. 이에 최근 데이터를 더 얻기 위해 센서를 더 많이 박는 실정인데, 더 많이 늘어난 데이터를 분석하기 위해 해당되는 딥 러닝과 같은 방법론이 필요해졌다.◇ 연구모델○ 기존 연구는 변수의 중요도에 따라 원인을 산출했는데 Linear 패턴이 나타나지 않을 경우 적합하지 않다. 이번에 하게 된 제조공정에서는 다채널 데이터의 시계열 특성을 반영하기 위해 CAM(Class Activation Mapping)을 적용하였다.○ 문제의 정의는 처음에 시계열 데이터를 철강 공정에서 센서 데이터가 처음부터 끝까지 다 박혀 있는데, 거기에 있는 데이터를 수집하고 CNN의 성능이 유효한지 먼저 평가한다. CNN이 잘 나온다면 CAM을 사용해서 어떤 부분에서 혐의 공정이 일어났는지 원인 분석을 하는 절차이다.○ 하나의 센서를 수집하고 테이블에 넣는다. 동국제강에서 제공하는 전처리과정을 통해 수치를 정교화해서 집어넣었다. 다음 센서도 Time 1번부터 100번까지 쭉 똑같은 과정을 통해 모든 센서 값을 받아 내린다.○ CAM은 원래 이미지 데이터에 사용되는 방법론이다. 한 축은 센서, 다른 축은 시간 축으로 해서 2D 형태의 데이터를 구축했다.○ 회귀 모델에 있어서는 앞부분은 일반적인 convolutional layer를 계속 쌓는 것은 그대로고, 마지막 층만 CAM에서 fully connected(완전 접속)을 통해 바로 activation function(활성화 함수)로 뽑아내서 회귀 문제를 풀어내는 모델로 바꿨다.W값이 각각의 feature map에 대응하는 가중치 값인데, 각각의 가중치 값을 다 곱해서 마지막에 합산하면 원래의 이미지에서 어느 부분이 실제 class값을 예측하는 데 큰 기여를 했는가를 알아볼 수 있는 알고리즘이 있다. 회귀 구조에 맞게 변경시키는데, 소프트 맥스에 태우지 않고 fully connected로 Linear 회귀 구조로 바꾸었다.◇ 연구단계○ 첫 번째, 변수를 선택한다. 제품1, 제품2에서 제품1000까지 각각에 대한 CAM을 만든다. 합산 값을 다 더해서 전체 공정에 대해서 일괄적으로 혐의 공정이 나타날 만한 부분을 찾는 것이 글로벌 CAM이다.시간 축에 있는 모든 값을 다 더해서 테이블에 채워 넣고, 각 값의 합을 프로팅했을 때 임의의 한계점 이상을 갖는 값을 오름차순으로 정렬하여 위에서부터 아래로 센서들의 중요도를 판단한다.○ 두 번째로. 원인 구간을 선택한다. 시간 축에서 가장 높은 확률을 보이는 부분(Heat Map이 뜨겁게 나타난 부분)을 원인 구간으로 선택한다. 해당 원인구간으로 예측한 부분을 검증했는데, 위상 차이가 많이 났음을 확인할 수 있다.◇ 도전과제○ 글로벌 CAM을 단순 합산할 것이 아니라 Attention Mechanism을 통해 어떤 부분을 더 가중치를 둬야 하는지 연구할 의향이 있다. 각각 제품에 따라 다른 혐의 공정을 갖고 있기 때문에 단산 합산하는 것은 무리가 있기 때문이다. 다만 단순 합산을 했는데도 성능은 높게 나왔다.◇ 질의응답- 여러가지 방법론 중 CNN을 선택한 이유는."CAM이 CNN을 이용한 것이기 때문에 CAM을 구조로 쓰기 위해 CNN을 적용한 것이다. 타임 시리즈인만큼 RNN 구조도 충분히 사용할 여지가 있다고 생각한다."- 연구를 시작하는 단계에서부터 CAM을 사용하겠다고 설정하는지."처음에는 여러가지 모델을 적용시켰고 그 중 설명가능성이 높은 구조인 CAM을 사용했다. RNN은 추후 연구에 사용할 의향이 있다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구소개○ ㅇㅇ대학의 ㅇㅇㅇ 학생은 Machine Learning을 사용한 가정용 도시가스 상용 예측에 대한 연구를 발표하였다. 이 연구는 ㅇㅇ대 산업 AI 학생들과 ㅇㅇ에너지서비스와 함께 진행한 프로젝트다.ㅇㅇ에너지서비스는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급하는 기업이다. 이 회사에서 해결하고 싶었던 여러 문제들 중 1가지를 선택하여 연구를 진행하였다.◇ 연구배경 및 목표○ 지역별 도시가스사는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급한다. 이 때 지역별 도시가스사에서는 공급계획 수립과 한국가스공사와의 계약 물량 체결 등의 이유로 최소 2개월 전에는 사용량을 예측할 필요가 있다. 도시가스의 안정적 공급과 공급자의 비용절감 측면에서 도시가스 사용량 예측이 매우 중요하다.○ 여러 도시가스 용도 중 가정용은 기온과 시기 등 다양한 요인에 민감하게 영향을 받고, 세대마다 검침일이 달라서 측정오차가 발생하기 때문에 예측모델 개발이 어려운 문제가 있다. 따라서 저희는 가정용 도시가스 사용량 예측 연구를 진행하기 앞서 기존 관련 연구를 탐색했다.○ 도시가스 보기 초급에 수행된 연구를 제외하면 용도별 사용량 예측에 관한 최근 연구는 부족한 실정이다. 특히 가정용 예측 연구는 더욱 부족하다.그나마 있는 연구도 측정오차를 고려하지 않은 경우가 대부분이다. 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 측정오차를 고려한 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델 개발 연구를 수행하였다.○ 최종적으로 사용량 예측을 통해 도시가스의 안정적 공급과 공급 비용 절감을 목표로 하고 있다.◇ 연구방법론○ 세대별 월별 사용량 데이터: 아파트, 단독주택 등 세대 유형별로 그룹화하고 각 그룹별 사용량을 산출한다. 원단위(세대 간 월별 평균 사용량) 경향, 세대 수를 고려해서 그룹화한다.○ 기온 및 기타 데이터: 검침 차수를 고려하여 검침 차수별로 기온 및 기타 변수를 산출한다. 그룹 내에서 검침 차수별로 데이터를 분리하고 분리된 데이터별로 원단위를 산출한다.가정용 도시가스 사용량은 검침량을 통해 산출되는데, 각 세대마다 검침 차수가 다양하기 때문에 검침차수를 고려하여 변수를 산출하는 기간을 조정한다.예를 들어 검침 차수가 1차수인 세대의 경우 8월 9일~9월 8일까지의 실제 사용량이 9월 검침량으로 기록된다. 1차수의 9월 평균 기온을 구할 때도 같은 기간을 고려하여 평균 기온으로 선출한다.○ 머신러닝에 기반 사용량 예측 모델 도출: 검침 차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량을 예측하는 모델을 도출한다.예측 변수로는 기온 및 기타 변수를 사용하고, Linear Regression, Random Forest, Lasso, SVR을 활용하여 실험을 통해 가장 좋은 변수와 모델 조합을 최종 예측 모델로 선정한다. 본 예측 모델로 각 세대 유형 그룹별 원단위 예측 값이 산출된다.◇ 연구과정○ 방법론을 검증하기 위해 진행한 연구에서 사용한 데이터는 포항, 영덕, 울진 지역에 세대별 월별 도시가스 사용량 데이터이다. 2010~2018년까지 9년 동안의 데이터이며 검침 차수는 4차수까지 있다. 또한 포항, 영덕, 울진 지역의 일별 기온 데이터를 활용하여 사용량을 예측했다.○ 세대 유형별 그룹화를 하기 위해 세대 유형별 월별 원단위 변화를 살펴보았다. 아파트, 다세대, 다가구 유형이 유사한 원단위 경향을 보였고 원룸과 기타 유형이 유사한 원단위 경향을 보였다. 단독주택・아파트, 다세대 및 다가구・원룸 및 기타 3그룹으로 나누었다.○ 각 그룹 내에도 여러 검침차수가 있을 수 있기 때문에 그룹 내에 검침차수별로 데이터를 분리했다. 1그룹인 단독주택의 경우 대부분이 검침차수가 4차수에 해당해서 4차수 데이터를 단독주택 모델 개발에 활용했다.2그룹, 3그룹의 경우 대부분의 검침차수가 1-2차이기 때문에 1-2차수 데이터를 모델 개발에 활용했다. 각 그룹 내 검침차수별로 원단위를 산출했다.○ 검침차수별 기온 및 기타 변수는 검침차수마다 검침일이 다르기 때문에 기준을 정해주기 위해 대표일자를 선정했다. 이후 대표일자를 고려하여 검침차수별 각 기간 내에 기온 특성, 특정 기온 구간별 빈도수, 월 비율, 효율 및 비효율수와 같은 변수를 산출했다.○ 산출된 검침차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량인 원단위를 예측하는 모델을 학습시켰다. 영덕, 울진의 경우 2014년부터 도시가스가 공급돼서 데이터가 부족했기 때문에 모델을 개발하기 어려웠다.따라서 포항 데이터만 모델 개발에 활용했다. 추후 영덕, 울진 지역의 사용량 예측할 때 2그룹 모델인 다세대 다가구와 원단위 경향이 가장 유사했기 때문에 2그룹 모델을 사용했다. 실험을 진행해서 가장 좋은 조합을 최종 모델로 선정했다.○ 결과는 1그룹인 단독주택의 경우 Linear Regression에서 MAPE 5.75%로 가장 좋았고 2그룹 모델에서는 Linear Regression MAPE 6.67%, 3그룹 모델에서는 MAPE 7.69%의 성능을 보였다.○ 검증을 하기 위해 가정용 실제 사용량과 비교를 시행하였다. 기존에 사용량을 예측할 때는 해당 월에 과거 3개년 평균 원단위를 예측 값으로 사용했는데, 기존 예측 값과 실제 사용량의 오차와 개발 모델의 예측 값과 실제 사용량의 오차를 구하고 두 오차를 비교하여 검증했다.○ 검증 결과는 전체 월에 기존 방법이 MAPE 11.1%, 개발 모델이 7.1%를 보여서 4%정도 개선된 결과가 나왔다. 도시가스는 난방에 주로 이용돼서 겨울철 사용량이 중요한데, 겨울철 사용량의 오차를 계산했을 때도 성능이 3% 향상되었다.◇ 연구결론 및 성과○ 본 연구를 통해 측정오차를 고려하여 세대 유형별로 그룹화를 통해 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델을 개발하였고 포항, 영덕, 울진 지역에 실제 데이터를 활용하여 방법론을 검증해보았다.○ 추후 연구로는 모델 정확도 개선을 위해 추가적으로 예측 변수를 탐색할 것 같다. 더욱 다양한 지역에 도시가스 사용량 데이터를 활용하여 방법론을 검증할 것이다.◇ 질의응답- 가스 사용량은 계절별로 다를 것 같은데 계절별로 차이를 두지는 않았는지."기온 관련 변수를 통해 계절적 요인이 들어갔다고 생각한다. 또한 월별로 다른 사용량을 보이는 것을 확인했다. 월 변수, 기온 변수를 넣어줌으로써 계절 변수가 반영됐다."- 후보 예측 변수를 선정하는 기준은."데이터 탐색을 꽤 오랜 시간 진행해서 변수를 선택했는데, 평균 기온과 최저・최고기온을 먼저 기본 변수로 선정했다. 월과 효율・비효율 변수도 데이터 탐색을 통해 찾은 변수이다."- 그 외에도 원래 고려했지만 중요하지 않다고 판단되어 제외한 변수는."포항도 남구, 북구로 나뉘고 동, 서로 나뉜다. 지역적 요인도 고려했는데 탐색 시 유의미한 차이를 발견하지 못해서 변수에서 제외했다."- 가스 산출량을 정확히 예측하여 어떻게 공급 비용을 줄인다는 것인지."예를 들어 한국가스공사 코가스로부터 천연가스를 수입해서 영남에너지서비스와 같은 지역도시가스사가 개인에게 공급하는 실정인데 지역도시가스사가 예측을 해서 한국가스공사에 예측량을 넘겨줘야 다음에 받을 수 있는데, 예측을 너무 크게 하면 너무 많은 수입을 하게 된다.그렇게 되면 남은 가스에 대한 재고 비용도 생기고 지역별 도시가스사도 패널티를 받게 된다. 가스 산출량을 정확히 예측해서 한국가스공사에 넘기면 이런 비용적 측면의 패널티를 줄일 수 있다."
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2021-01-12나이지리아 해양안전청(NIMASA)에 따르면 라고스 주의 바다그리 심해(Badagry Deep Sea)항구 프로젝트의 추진을 촉구했다. 국가를 세계적인 해양 허브국으로 발전시킬 가능성이 클 것으로 전망하기 때문이다. 이미 상기 프로젝트가 시작되기 이전에 토지를 할당했다.나이지리아는 853km의 해안선을 가진 대서양에서 중요한 지점에 위치해 있다. 서아프리카와 중앙아프리카로 가는 70% 이상의 화물이 나이지리아로 운송되기 때문이다.상업적 이점이 매우 크고 해상무역의 중심국이 될 수 있는 지리적 이점을 갖추고 있다. 바다그리 딥 씨 항구가 운영될 경우 아프리카에서 가장 크로 발전된 항구가 될 것으로 전망한다.▲나이지리아 해양안전청(Nigerian Maritime Administration and Safety Agency, NIMASA) 홈페이지
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