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미국 국방부가 주목한 C-러스트 기술 선도하다
컴퓨터 시스템을 작동시키기 위해서는 소프트웨어를 작성해야 하는데 그때 필요한 언어가 바로 프로그래밍 언어이다. 실행속도도 빠르고 유지보수도 쉬운 언어가 C언어인데 메모리 할당 및 관리 등에 치명적인 문제점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 프로그래밍 언어는 러스트이다. 미국 백악관이나 국방성에서 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어 사용을 촉구하고 있는데 우리 대학 연구진이 C-러스트 코드 번역 기술을 이미 선제적으로 개발하고 선도하고 있어 화제다.
우리 대학 전산학부 류석영 교수 연구팀(프로그래밍 언어 연구실)이 C언어의 유니언(union)*을 러스트의 태그드 유니언(tagged union)으로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 13일 밝혔다.
*유니언: 여러 종류의 데이터를 같은 공간에 보관해 메모리 효율을 높이는 C언어의 핵심 기능이다. 그러나 보관된 데이터가 어떤 종류인지 구분하지 않아 메모리 문제를 일으킬 수 있다.
**태그드 유니언: 같은 공간에 보관할 수 있는 여러 종류의 데이터 중 어떤 종류의 데이터를 보관하는지 태그를 붙여서 구분하여, 메모리 문제를 일으키지 않는다.
연구팀은 C언어의 유니언에 특화된 새로운 프로그램 분석 기법을 고안해 러스트의 태그드 유니언으로 자동 번역하는 데 성공했다.
올해 2월 백악관에서도 C언어의 사용을 중단하라고 촉구한 바가 있고(https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2024/02/Final-ONCD-Technical-Report.pdf) 미국 국방고등연구계획국(이하 DARPA)에서 C언어로 작성된 코드를 러스트(Rust)로 자동 번역하는 기술을 개발하는 연구 과제를 발표했다.(https://www.darpa.mil/program/translating-all-c-to-rust) DARPA는 미국 국방성의 연구·개발을 담당하는 기관이며 인터넷의 원형인 아파넷(ARPANET)을 개발하는 등 혁신적이고 영향력 있는 연구를 지원해 왔다. DARPA는 이 과제를 제안하며 C의 메모리 문제를 막기 위해 러스트같이 안전한 언어를 사용해야 한다고 밝혔다.
러스트는 2015년부터 개발된 프로그래밍 언어다. 운영 체제, 웹 브라우저 개발 등에 쓰이며, 2022년에는 리눅스(Linux) 개발에도 공식 사용되기 시작했다.(https://www.infoq.com/news/2022/12/linux-6-1-rust/) C와 달리 프로그램 실행 전에 메모리 문제를 탐지하고 예방할 수 있는 것이 특징이다.
류 교수 연구진은 2023년 5월과 2024년 6월에 각각 C의 뮤텍스(mutex)*와 출력 파라미터(output parameter)**를 러스트로 변환하는 기술을 세계 최초로 개발해, 최우수 국제 학술대회인 국제소프트웨어엔지니어링학회(ICSE)와 프로그래밍언어설계구현학회(PLDI)에 발표한 바 있다.
*뮤텍스: 프로그램 동기화에 필요한 기능
**출력 파라미터: 계산 결과 전달에 사용되는 기능
C언어와 러스트의 큰 간극으로 인해 세계적으로도 C-러스트 코드 번역 기술을 성공적으로 개발한 연구팀은 극소수다. 그마저도 포인터(pointer)*를 변환하는 데 머물고 있다. 그러나 류석영 교수 연구팀은 C의 여러 핵심 기능을 변환하는 기법을 연달아 제시해 C-러스트 코드 번역 기술을 선도하고 있다.
*포인터: 데이터 저장 위치를 표현하는 기능
류석영 교수는 “안전한 소프트웨어 제작을 목표로 연구하면서 C-러스트 코드 번역의 중요성을 일찍이 파악하고 각종 프로그래밍 언어 기법들을 코드 번역에 적극적으로 도입하여 나온 결과”라면서, “완전한 자동 번역을 위해 아직 풀어야 할 난제가 많으니 후속 연구에 정진하여 계속 분야를 선도하겠다”고 말했다.
전산학부 홍재민 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 최우수 국제 학술대회인 국제자동소프트웨어엔지니어링학회(ASE)에 채택됐다(논문명: To Tag, or Not to Tag: Translating C's Unions to Rust's Tagged Unions).
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 및 중견연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.13 조회수 3149 -
최초 머신러닝 기반 유전체 정렬 소프트웨어 개발
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 머신러닝(기계학습)에 기반한 *유전체 정렬 소프트웨어를 개발했다고 12일 밝혔다.
☞ 유전체(genome): 생명체가 가지고 있는 염기서열 정보의 총합이며, 유전자는 생물학적 특징을 발현하는 염기서열들을 지칭한다. 유전체를 한 권의 책이라고 비유하면 유전자는 공백을 제외한 모든 글자라고 비유할 수 있다.
차세대 염기서열 분석은 유전체 정보를 해독하는 방법으로 유전체를 무수히 많은 조각으로 잘라낸 후 각 조각을 참조 유전체(reference genome)에 기반해 조립하는 과정을 거친다. 조립된 유전체 정보는 암을 포함한 여러 질병의 예측과 맞춤형 치료, 백신 개발 등 다양한 분야에서 사용된다.
유전체 정렬 소프트웨어는 차세대 염기서열 분석 방법으로 생성한 유전체 조각 데이터를 온전한 유전체 정보로 조립하기 위해 사용되는 소프트웨어다. 유전체 정렬 작업에는 많은 연산이 들어가며, 속도를 높이고 비용을 낮추는 방법에 관한 관심이 계속해서 증가하고 있다. 머신러닝(기계학습) 기반의 인덱싱(색인) 기법(Learned-index)을 유전체 정렬 소프트웨어에 적용한 사례는 이번이 최초다.
전기및전자공학부 정영목 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옥스포드 바이오인포메틱스(Oxford Bioinformatics)' 2022년 3월에 공개됐다. (논문명 : BWA-MEME: BWA-MEM emulated with a machine learning approach)
유전체 정렬 작업은 정렬해야 하는 유전체 조각의 양이 많고 참조 유전체의 길이도 길어 많은 연산량이 요구되는 작업이다. 또한, 유전체 정렬 소프트웨어에서 정렬 결과의 정확도에 따라 추후의 유전체 분석의 정확도가 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 유전체 정렬 소프트웨어는 높은 정확성을 유지하며 빠르게 연산하는 것이 중요하다.
일반적으로 유전체 분석에는 하버드 브로드 연구소(Broad Institute)에서 개발한 유전체 분석 도구 키트(Genome Analysis Tool Kit, 이하 GATK)를 이용한 데이터 처리 방법을 표준으로 사용한다. 이들 키트 중 BWA-MEM은 GATK에서 표준으로 채택한 유전체 정렬 소프트웨어이며, 2019년에 하버드 대학과 인텔(Intel)의 공동 연구로 BWA-MEM2가 개발됐다.
연구팀이 개발한 머신러닝 기반의 유전체 정렬 소프트웨어는 연산량을 대폭 줄이면서도 표준 유전체 정렬 소프트웨어 BWA-MEM2과 동일한 결과를 만들어 정확도를 유지했다. 사용한 머신러닝 기반의 인덱싱 기법은 주어진 데이터의 분포를 머신러닝 모델이 학습해, 데이터 분포에 최적화된 인덱싱을 찾는 방법론이다. 데이터에 적합하다고 생각되는 인덱싱 방법을 사람이 정하던 기존의 방법과 대비된다.
BWA-MEM과 BWA-MEM2에서 사용하는 인덱싱 기법(FM-index)은 유전자 조각의 위치를 찾기 위해 유전자 조각 길이만큼의 연산이 필요하지만, 연구팀이 제안한 알고리즘은 머신러닝 기반의 인덱싱 기법(Learned-index)을 활용해, 유전자 조각 길이와 상관없이 적은 연산량으로도 유전자 조각의 위치를 찾을 수 있다. 연구팀이 제안한 인덱싱 기법은 기존 인덱싱 기법과 비교해 3.4배 정도 가속화됐고, 이로 인해 유전체 정렬 소프트웨어는 1.4 배 가속화됐다.
연구팀이 이번 연구에서 개발한 유전체 정렬 소프트웨어는 오픈소스 (https://github.com/kaist-ina/BWA-MEME)로 공개돼 많은 분야에 사용될 것으로 기대되며, 유전체 분석에서 사용되는 다양한 소프트웨어를 머신러닝 기술로 가속화하는 연구들의 초석이 될 것으로 기대된다.
한동수 교수는 "이번 연구를 통해 기계학습 기술을 접목해 전장 유전체 빅데이터 분석을 기존 방식보다 빠르고 적은 비용으로 할 수 있다는 것을 보여줬으며, 앞으로 인공지능 기술을 활용해 전장 유전체 빅데이터 분석을 효율화, 고도화할 수 있을 것이라 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 데이터 스테이션 구축·운영 사업으로서 수행됐다.
2022.04.17 조회수 8141 -
김지한 교수, 다공성 물질 내 가스 흡착량 증진 가능성 제시
〈 김 지 한 교수, 정 상 규 석사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 결함공학을 통한 다공성 물질의 가스 흡착량 증진법을 개발했다.
정상규 석사과정이 1저자, UC 버클리 화학과의 Günther Thiele 박사후 연구원이 2저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’11월 16일차 온라인 판에 게재됐다.
금속-유기 구조체(metal-organic framework, 이하 MOF)는 금속 클러스터와 유기 리간드의 규칙적인 배위결합을 통해 합성되는 결정체이며, 넓은 표면적과 수많은 공극을 지닌 물질로서 다양한 에너지 및 환경 관련 소재로 각광받고 있다.
하지만 다른 결정성 물질들과 마찬가지로 실제 MOF는 완벽한 결정성을 가질 수 없으며 여러 종류의 결함을 가지게 된다.
이러한 결함들 중 결정체 내 유기 리간드가 불규칙적으로 본래 자리에 결합되지 않은 상태를 뜻하는 리간드 공공결함은 실험적인 기법들을 통해 공공결함의 밀도가 조절될 수 있다고 알려져 있다.
연구팀은 기존 제시된 리간드 공공결함의 조절을 통한 결함 공학 기법을 특정 MOF 내 고립된 공극의 존재여부와 접목시켜 결함공학을 통한 가스 흡착 증진 가능성을 제시했다.
김지한 교수가 직접 개발한 그래픽 프로세서(GPU) 소프트웨어 코드로 초고속 스크리닝 기법을 활용해 실험적으로 합성된 12,000 가량의 MOF들로 부터 메탄 가스에 대해 상당한 부피의 고립공극을 가지는 MOF들을 계산적으로 선별했다.
고립 공극의 판별 작업에는 안정적 에너지 구간에 대한 플러드-필(flood-fill) 알고리즘이 사용됐으며 이는 마이크로소프트 그림판에서 흔히 접할 수 있는 ‘색 채우기’ 기능과 동일한 알고리즘이다. 이를 통해 무한히 연결된 주 공극구조만 판별해내고 연결되지 않고 고립돼 존재하는 공극의 존재여부를 판단했다.
이후 많은 양의 고립공극이 파악된 MOF들에 대해 리간드 공공결함을 가상으로 결정 구조 내 도입했으며 리간드가 없어지면서 기존의 고립돼 존재하던 공극들이 주 공극구조와 합쳐지도록 유도했다.
이러한 스크리닝 작업을 통해 연구팀은 리간드 공공결함이 도입되었을 시 상당한 메탄 가스의 흡착량 증진을 겪을 수 있는 13개의 MOF를 최종적으로 선별했으며, 불과 8.33% 이하의 리간드 결함이 존재했을 시에도 최대 55.6% 의 메탄 가스 흡착량 증진을 가질 수 있다는 것을 확인했다.
본 연구팀이 제시한 리간드 공공결함을 통해 기존에 활용되지 못하던 고립 공극을 주 공극구조에 연결시켜 새로이 활용하는 기법은 단순한 가스 흡착량 증진 외에도 혼합 가스의 선택적 흡착, 반 영구적 가스 포획 등 다양한 효과를 가져올 수 있다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 본 연구에서 사용된 플러드-필 알고리즘을 설명하는 도해와 플러드-필 알고리즙을 통해 고립공극이 판별된 MOF의 예시
그림2. 본 연구에서 선별된 MOF 중 두 가지 MOF의 공공결함 도입 전과 후(좌, 우)의 흡착가능 공간 비교
2017.11.27 조회수 15238 -
김순태 교수, 무선인터넷 시뮬레이션 기술 모파이심(MofySim) 개발
〈 김 순 태 교수 〉
스마트폰 사용자의 75%가 하루 1회 이상 인터넷 검색, 사회연결망서비스(SNS) 관련 서비스를 이용할 만큼 무선 네트워크는 모바일 기기에서 가장 핵심적인 요소이다.
무선 네트워크에서는 상황에 따라 패킷 손실, 손상 등의 오류가 발생할 수 있고 이것이 배터리 소모의 원인이 된다. 따라서 모바일 기기를 설계할 때 네트워크 상황에 따라 기기의 성능 및 소비 에너지 등을 고려해야 한다.
우리 대학 전산학부 김순태 교수 연구팀은 스마트폰, 컴퓨터 등에서 사용되는 무선 인터넷 환경을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 미리 구현할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼 모파이심(MofySim)을 개발했다.
이를 통해 스마트폰의 인터넷 환경과 비슷하게 시뮬레이션을 수행할 수 있어 하드웨어, 소프트웨어의 문제점과 개선 사항을 쉽게 파악 수 있다.
실제 시스템에서는 추출하기 어려운 하드웨어 상에서 발생하는 다양한 현상 및 시스템 소프트웨어의 활동 상황, 네트워크 상황에 따라 생기는 하드웨어와 소프트웨어의 문제점을 찾을 수 있다는 점이다. 이를 통해 모바일 시스템의 성능, 전력소비, 신뢰성을 측정할 수 있다.
이번 성과는 4월 19일 스웨덴 웁살라에서 열린 ISPASS(International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)학회에서 발표됐다.
기존 시뮬레이션 시스템은 통신을 통한 인터넷 연결을 완벽히 지원하지 못하고 로컬(local) 디스크에서 데이터를 읽는 형태로 지원했다. 즉, 로컬 디스크에 있는 오프라인 상의 자료만을 토대로 웹 서핑을 시뮬레이션 하는 제한된 환경 때문에 네트워크의 변동성을 반영하지 못하고 이는 신뢰도 하락으로 이어진다.
모파이심은 문제 해결을 할 수 있도록 3G, 4G, 와이파이 등 무선통신 네트워크와 통신 대역폭(bandwidth), 패킷(packet) 분실, 지연시간 등 발생 가능한 네트워크 상황을 모델링하는 모바일 시스템 시뮬레이션을 지원한다.
실제 모바일 시스템에서 무선통신으로 인터넷에 접속해 웹 서핑을 하는 것과 동일한 효과를 시뮬레이션 상에서도 구현할 수 있다.
모파이심은 모바일 시스템, 서버 시스템, 두 시스템부를 연결하는 무선 통신부로 구성된다. 모바실 시스템부는 CPU, 메모리, 저장장치, 디스플레이 등의 하드웨어를 모델링하고, 리눅스 운영체제와 안드로이드 시스템을 구동한다.
서버 시스템부는 모바일 시스템이 접속하는 인터넷에 연결된 원격 서버를 모델링한다. 마지막으로 무선 통신부는 두 시스템을 무선 통신을 통해 연결하는 모파이심의 핵심이다.
연구팀은 모파이심이 교육 분야에서도 활용이 가능해 관련 분야 교육 수준을 향상시키는 데 기여할 것으로 예상했다.
김 교수는 “모파이심을 이용해 현재 뿐 아니라 미래의 모바일 시스템 모델링이 가능해진다”며 “하드웨어가 개발되지 않은 상황에서 미래 시스템을 실험할 수 있는 유용한 플랫폼이 될 것이다”고 말했다.
이 시스템은 홈페이지(http://ecl.kaist.ac.kr/tools)에서 등록 후 무료 다운로드할 수 있다.
전산학부 김형규 박사과정과 삼성전자 소프트웨어센터 주민호 책임연구원의 참여로 이뤄진 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 정보통신기술진흥센터 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
ㅁ 그림 설명
그림1. 모파이심 시스템 시뮬레이션 플랫폼 구조도
2016.05.16 조회수 10986 -
스마트폰 과다 사용 절제 가능 앱 개발
이 의 진 교수
스마트폰은 우리 일상에서 없어선 안 될 중요한 도구이다. 하지만 무분별하고 무절제한 사용으로 인해 회의, 모임, 각종 그룹 활동에 방해가 되는 사례가 많아지고 있다.
이러한 문제 해결을 위해 KAIST(총장 강성모) 지식서비스 공학과 이의진 교수 연구팀이 스마트폰 사용을 절제할 수 있는 ‘락앤롤(Lock n’LOL)’ 앱을 개발했다.
스마트폰의 과도한 사용 요인은 알림 메시지로 유발된 외부적 사용 요인과, 습관으로 인한 내부적 사용 요인 두 가지로 구분된다. 또한 단순 메시지 전송 외에도 사진 촬영, 정보 검색 등의 이유로 필요한 경우가 많아 스마트폰 사용 빈도를 줄이기 어려웠다.
연구팀은 이런 문제들은 감안해 스마트폰 사용을 공동으로 절제할 수 있는 그룹 중재 앱인 락앤롤을 개발했다.
락앤롤 앱은 ▲ 공동화면 잠금 및 알림 무음 기능 ▲ 잠깐 사용하기 기능▲ 근거리 사용자 탐지 및 알림 등 세 가지 주요 기능을 제공한다.
공동화면 잠금 및 알림 무음 기능은 그룹 스터디와 같은 단체 활동에 유용하다. 구성원들이 단체로 스마트폰을 잠금 모드로 바꿈으로써 그룹 활동이 원활하게 이뤄질 수 있도록 돕는다.
잠깐 사용하기 기능은 스마트폰 사용이 꼭 필요한 경우 제한된 시간에만 사용을 할 수 있는 기능이다. 한 시간에 5분 사용가능한 시간이 주어지고 추가 이용을 위해선 다른 사람의 허락을 받아야 한다.
마지막 근거리 사용자 탐지 기능은 근거리에 위치한 친구를 자동으로 탐지해 상호간 그룹 스마트폰 절제 수행을 추천하는 기능이다.
특히 근거리 사용자 탐지 기술은 GPS와 같은 위치 서비스가 없어도 와이파이 핫스팟 검색결과를 이용해 근거리에 위치한 친구를 찾아 그룹 절제를 실행할 수 있도록 돕는다.
연구팀은 개발된 앱을 기반으로 KAIST에서 지난 5월부터 25일 간 스마트폰 사용을 절제하는 ‘락앤롤 캠페인’을 진행했다. 캠페인 기간 동안 천 여 명의 학생이 참여해 누적 1만 시간 이상 스마트폰 사용을 절제한 것으로 조사됐다. 참여자들은 락앤롤을 통해 그룹 활동에 대한 방해가 줄고 효과적으로 집중할 수 있었다고 말했다.
이 교수는 “향후 사물인터넷 시대에서는 그룹 활동 방해와 같은 디지털 폐해가 더욱 심각해질 것이다”며 “우리 연구는 이러한 문제의 공학적 해결책을 제시했다는 의의가 있다”고 말했다.
향후 연구팀은 고도화된 상황인지 기술을 적용해 지능적인 사용 중재 서비스를 제공하는 후속 연구와, 청소년들의 스마트폰 사용 절제를 돕기 위한 가족 참여형 서비스 출시를 계획 중이다.
이번 연구는 KAIST 모바일 소프트웨어 플랫폼 연구 센터와 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 지원을 받아 진행됐다.
□ 사진 설명
사진 1. 스마트폰 사용 절제 어플리케이션 락앤롤앱 캡쳐화면
사진 2. 락앤롤 앱 누적사용자 및 누적절제시간 그래프
2015.07.29 조회수 9913 -
3D TV·영화 컨텐츠, 우리 기술로...
노준용 교수
- 3D 입체변환 효율 3배 이상 향상시킨 ‘NAKiD’ 개발 -- 미국 LA서 열린 ‘시그래프 2012’에서 관심 쏟아져 -
우리 학교 문화기술대학원 노준용 교수 연구팀이 반자동 3D 입체변환 효율을 3배 이상 향상시킨 소프트웨어 ‘내키드(NAKiD)’를 개발했다고 11일 밝혔다.
노 교수팀이 개발한 ‘NAKiD’를 지난 8월 미국 LA에서 열린 세계 최대의 컴퓨터 그래픽(CG) 및 양뱡향 기술 컨퍼런스·전시회인 ‘시그래프 2012‘에서 미리 선보여 참가자들로부터 뜨거운 관심을 받았다.
노 교수팀의 ‘NAKiD’ 개발로 그동안 값비싼 외산 장비와 기술에 의존하던 입체영상 촬영을 상당수 대체, 보완할 수 있을 것으로 기대된다.
또 안경을 쓰지 않고도 여러 사람이 동시에 3D 입체 영상을 감상할 수 있는 "다시점 무안경 3D 입체영상은 여러 대의 카메라를 사용해서 입체를 촬영해야 하는 문제가 있지만 ‘NAKiD’를 통한 변환기술은 한 개의 카메라로 촬영된 영상도 쉽게 입체로 만들 수 있기 때문에 제작 과정의 어려움을 없애는 동시에, 획기적으로 제작비를 절감할 수 있다는 게 큰 장점이다.
3D 컨텐츠를 제작하는 방법은 두 가지가 있는데 실제의 카메라를 두 대 배치해 촬영하는 기법과 또 하나는 컴퓨터 소프트웨어를 이용한 입체변환 기법이다.
두 대의 카메라로 찍는 기법의 경우 촬영 장비가 비싸고, 촬영 후 보정 등 추가적인 작업이 필요하다. 이에 반해 프로그램을 이용해 입체변환을 하면 기존 장비를 이용해 촬영을 할 수 있고, 기존에 이미 만들어진 2D 컨텐츠도 3D로 변환할 수 있는 등 많은 장점이 있어 미국 등 선진국에서는 최근 이 분야 기술 개발에 주력하고 있다. 이번에 노준용 교수가 개발한 기술도 여기에 해당된다.
입체변환은 ▲객체 분리 ▲깊이 정보 생성 ▲스테레오 렌더링의 단계로 진행되는데, 노 교수 연구팀은 효율을 높이기 위해 각 단계별로 최적화를 도모했다.
노 교수 연구팀은 우선 영상 내 객체가 차지하는 영역을 대략적인 경계에 대한 입력만으로도 털이나 머리카락을 포함한 미세한 객체 분리를 가능하게 했다. 또 분리된 객체에 의해 가려진 배경의 영역을 자동으로 채워주는 다양한 알고리즘도 개발했다.
이와 함께 지형이나 건물의 특징점이나 소실점 등의 정보를 분석해 깊이 정보를 완전히 자동으로 생성하는 데 성공했으며, 수동 작업 시에는 유저(User) 편의성을 최대한 고려했다.
또 분리된 객체와 생성된 깊이 정보로부터 입체 영상을 생성하는 스테레오 렌더링 단계에서는, 왼쪽과 오른쪽 촬영 영상에 대해 각각 렌더링이 이루어졌던 기존 방식과는 달리, 한번 렌더링 되었던 정보 중 다른 쪽에서 다시 사용 가능한 정보를 최대한 재활용해 렌더링 시간을 줄였다.
노준용 교수는 “최근 3D TV가 많이 개발돼 보급되고 있지만 3D로 볼 수 있는 프로그램이 별로 없다”며 “입체변환 기술을 이용하면 적은 비용으로 쉽게 컨텐츠를 제작할 수 있어 그래픽 분야에서 연구가치가 날로 높아지고 있다”고 말했다. 노 교수는 이어 “이번에 입체변환 효율을 3배 이상 향상시켜 인도, 중국 등 아시아로 이동하고 있는 변환시장에서의 기술적인 우위를 확보했다는 점에서 의미가 있다”고 덧붙였다.
한편, 노 교수 연구팀의 입체변환기술은 이미 국내기업에 3건의 기술이전이 이뤄진 바 있으며, 2011년 개봉한 영화 ‘7광구’의 3D효과 작업에도 적용됐다.
2012.10.11 조회수 12046 -
황규영 교수, 최첨단 DBMS 저장시스템 개발
64비트 멀티쓰레드 최첨단 DBMS 저장 시스템 "코스모스/MT-64" 개발
KAIST 첨단정보기술연구센터 소장 황규영(黃奎永, 53, KAIST 전산학과) 교수는 과학재단으로부터 15년간 약 30억원의 연구비를 지원받아 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 핵심 모듈인 저장 시스템 "코스모스/MT-64"를 개발했다고 밝혔다.
코스모스/MT-64는 64비트 플랫폼(platform, 응용프로그램이 실행될 수 있는 기초를 이루는 컴퓨터 시스템)과 멀티쓰레드(multi-thread, 한 프로그램이 다수의 작업을 동시에 수행하는 방식)를 지원하는 상용 수준의 최첨단 DBMS 저장 시스템이다.
이번에 개발된 코스모스/MT-64는 64비트 플랫폼을 지원함으로써 32비트 플랫폼이 가지는 저장 용량의 한계를 극복하였다. 64비트 플랫폼은 100GB 하드디스크 3,000억 개의 저장 용량 지원이 가능한데, 이는 현재 전 세계의 모든 웹 문서를 저장하고도 남는 방대한 용량이다. 또한, 코스모스/MT-64는 멀티쓰레드 (multi-thread)를 지원함으로써 수천 개의 응용프로그램을 동시에 처리하는데 탁월한 성능을 발휘한다. 멀티쓰레드는 적은 컴퓨팅 자원으로 동시에 다수의 프로그램을 수행시킬 수 있는 기술이며, 이로 인해 소형워크스테이션에서도 마치 대형서버의 효과를 얻을 수 있다.
오디세우스 객체관계형 DBMS의 개발자이기도 한 黃교수는 상용 수준의 DBMS저장 시스템 기술이 Oracle, IBM, Microsoft와 같은 세계 최고의 DBMS 개발社 들만이 보유하고 있는 최첨단의 고난도 기술이며, 특히 64비트 멀티쓰레드 저장시스템 기술은 國內最初이고 외국 주요 개발사에서도 불과 1~2년 전에서야 개발이 완료된 최신기술이라고 전했다. 또한, 코스모스/MT-64는 10년간의 개발과 5년간의 테스팅을 거친 부단한 노력의 결정체로서 세계 시장에 내놓아도 전혀 손색이 없을 것이라고 확신했다. 2004년도 세계 DBMS 시장 규모는 약 88억 달러로 추정되며, 향후 지속적인 연구 개발을 통해 세계 시장에 진출함으로써 막대한 부가 가치를 창출하겠다는 원대한 포부를 밝혔다.
코스모스/MT-64는 데이터 관리 소프트웨어를 자동차로 비유했을 때 핵심 부품인 엔진에 해당하며, 엔진 중에서도 포뮬러(국제자동차연맹이 매년 발표하는 경주용 자동차의규격) 경주용차를 위해 개발된 최강의 고성능 엔진이라고 보면 된다. 즉, 코스모스/MT-64는 각종 데이터 관리 소프트웨어에 내장되어 그 소프트웨어의 성능을 최고로 끌어올려 줄 수 있다는 것이다. 이와 같은 막강한 기능과 용이한 탑재성으로 코스모스/MT-64는 향후 다양한 데이터 관리 소프트웨어의 개발에 핵심적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
2004.10.27 조회수 18013