초록 ▼

ㅇ 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보
- 슈퍼컴퓨터 5호기 등 배치 기반 대용량 HPC 자원 활용 AI 플랫폼 POC 개발
- AI 자동 병렬화 환경 개발을 통해 AI 개발자의 슈퍼컴퓨터 활용 진입장벽 제거
- HPC 배치 시스템을 기반으로 한 웹 기반 통합 AI 개발 환경(AI-Studio) 개발을 통해 쉽고 편리한 작업 환경 제공
- 점진적 탐색 범위 확장 (GES) HPO 기술 개발을 통한 AI 모델 최적화 시간 단축
- GUI Network Designer 개발을 통한 AI

ㅇ 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보
- 슈퍼컴퓨터 5호기 등 배치 기반 대용량 HPC 자원 활용 AI 플랫폼 POC 개발
- AI 자동 병렬화 환경 개발을 통해 AI 개발자의 슈퍼컴퓨터 활용 진입장벽 제거
- HPC 배치 시스템을 기반으로 한 웹 기반 통합 AI 개발 환경(AI-Studio) 개발을 통해 쉽고 편리한 작업 환경 제공
- 점진적 탐색 범위 확장 (GES) HPO 기술 개발을 통한 AI 모델 최적화 시간 단축
- GUI Network Designer 개발을 통한 AI 모델 개발 편의성 및 생산성 제고
- 다분야 적용을 위해 계산과학공학 데이터는 물론 관찰/실험 데이터 및 외부의 다양한 소스의 데이터들을 수집하여 웹 기반으로 융합 분석할 수 있는 연구환경 개발
- 계산과학플랫폼 요소기술 개발을 통한 계산과학 데이터 플랫폼 기술수준 121% 달성
ㅇ 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발
- 계산과학공학 플랫폼 적용을 위한 3개 응용 기술 개발
- 세계최고기술수준 대비 100% 수준 달성
- 하이브리드 렌더링 기술로 웹 가시화로 불가능 했던 테라 바이트 급 시뮬레이션 결과 데이터 가시화 가능
- 열유체 분야 3D 계산과학 데이터의 실시간 지능형 가시화를 위한 딥러닝 기술 개발
ㅇ 플랫폼 활용 커뮤니티 협력체계 활성화
- 계산과학공학 및 AI 활용 커뮤니티 관련 학술모임

(출처 : 초록 3p)

Abstract ▼

IV. Results of the study
□ Development and acquisition of element technology managing and processing data of computational science engineering
- Development of AI platform POC running under large HPC infrastructure
◦ Development of web-based data analysis and artificial intelligence model d

IV. Results of the study
□ Development and acquisition of element technology managing and processing data of computational science engineering
- Development of AI platform POC running under large HPC infrastructure
◦ Development of web-based data analysis and artificial intelligence model development environment using large HPC infrastructure
◦ Development of automatic distributed AI model training
◦ Development of hyperparameter optimization scheme to reduce AI model optimization time
◦ Development of GUI network designer for convenient AI model development and productivity enhancement
◦ Eliminate entry barriers and reduce time required by AI developers by securing AI platform element technology using large-scale HPCs
- Utilizing large-capacity deployment-based HPC to obtain easy and convenient platform element technology based on the web, significantlyreducing the time required to develop and optimize AI models
◦ Supports parallel execution of AI models and distributed execution of AI models using large HPC resources that reduce time required relative to the number of CPUs/GPUs utilized
◦ Development of Gradual Expanding Search space (GES) HPO technology that reduces HPO optimization time by more than 2x depending on model
□ The development of visualization technology for computational science engineering platform
- Achievement of 100 percent of visualization technology development level of computational science engineering platform by developing 3application layer technology
◦ Completion of developing hybrid rendering technology for real time rendering of platform and visualization server
◦ Completion of developing linking technology between platform and visualization server
◦ Completion of developing the VR visualization tool for applications in the platform
◦ Achievement of 100 percent of technology level compared to ParaViewWeb Visualizer, the world's highest level technology
- Completion of developing deep-learning technology for real-time visualization of computational science data on supercomputer
◦ Completion of developing automatic prediction and visualization technology based on deep learning for real-time visualization of exa-scale computational fluid dynamics

□ Development of Research SW and service using KISTI 5th supercomputer
- World's largest space evolution simulation data visibility for KISTI 5th supercomputer
- Prediction of device characteristics using AI Models learned from current-voltage datasets derived from NEGF simulation results of silicon nanowire MOSFET structures
- Prediction of characteristics by an in-device defect using an AI model learned from current-voltage datasets derived from NEGF simulation results with electron-phonone interaction effects using reduced basistransformation (RBT).
- Predicting element properties so that calculations are up to 107 times faster than traditional NEGFs
- Relatively accurate results can be predicted in a short time (error within 1^-4 C/cm³)

□ Establishment and activation of platform-based computational science engineering community cooperation system
- Expansion of platform utilization through establishment of domestic and overseas cooperation system
◦ Computational science engineering & AI and domestic and overseas academic events held 3 times

(출처 : SUMMARY 13p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 초록 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 10
• Contents ... 16
• 목차 ... 17
• 표목차 ... 18
• 그림목차 ... 20
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 28
• 제 1 절 연구목적 및 필요성 ... 28
• 제 2 절 연구내용 및 범위 ... 30
• 제 3 절 추진전략 ... 33
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 분석 ... 35
• 제 1 절 국내동향 ... 35
• 제 2 절 해외동향 ... 40
• 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 77
• 제 1 절 계산과학공학 데이터 관리 및 처리 요소기술 개발 및 확보 ... 77
• 제 2 절 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 ... 193
• 제 3 절 플랫폼 활용 계산과학공학 커뮤니티 협력체계 구축 및 활성화 ... 251
• 제 4 절 지적 재산권 현황 ... 256
• 제 4 장 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 259
• 제 1 절 목표달성도 ... 259
• 제 2 절 관련 분야에의 기여도 ... 261
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 263
• 제 1 절 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용 분야 적용 ... 263
• 제 2 절 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 ... 264
• 제 6 장 참고문헌 ... 265
• 끝페이지 ... 271