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[IT뉴스]"방대한 양의 자원탐사 분석, 엄두가 안 났는데 AWS 기술로 해결"

온카뱅크관리자

2024-07-02 08:13:57

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 조용채 서울대 에너지시스템공학부 교수 인터뷰 이산화탄소 해양에 저장·영구 폐기하는 탄소포집·저장(CCS)에 관한 연구에 AWS 지원 4일 코엑스서 열리는 'AWS 퍼블릭 섹터 데이 서울 2024'서 사례 발표 
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 [아이뉴스24 윤소진 기자] "노후화된 서버를 사용하다 보면 항온·항습 등 환경 유지에 너무나 큰 비용을 쓰게 됩니다. 게다가 서버에 문제라도 생기면 연구원들은 '개점 휴업' 상태가 되죠. AWS의 지원을 받게 되면서 비용과 시간 효율성이 크게 개선됐습니다."
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 <img alt="조용채 서울대학교 에너지시스템공학부 교수. [사진=AWS]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202407/02/inews24/20240702081400012auvw.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="uSmdq9CnLG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202407/02/inews24/20240702081400012auvw.jpg" width="658">
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 조용채 서울대학교 에너지시스템공학부 교수. [사진=AWS]
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 조용채 서울대학교 에너지시스템공학부 교수는 아이뉴스24와의 인터뷰에서 자원탐사 연구에 AWS 기술을 활용한 사례를 설명하며 "안되는 걸 되게 했다는 말이 정확하다"고 평가했다.
 석유나 광물, 다양한 자원을 탐사하기 위해서는 예측, 분석 등 고성능의 데이터 처리 기술이 필수적이다. 탐사 범위에 따라 데이터도 기하급수적으로 늘어난다. 이 때문에 자원 탐사 시뮬레이션은 막대한 계산 능력이 필요한데, AWS 고성능 컴퓨팅(HPC)을 도입해 연구 기간과 비용을 크게 감축했다는 것이 조 교수의 설명이다.
 조 교수는 글로벌 석유·천연가스 탐사기업 슐럼버거와 쉘에서 경력을 쌓은 물리탐사 전문가다. 물리탐사란 지하수나 광물, 석유 등 자원 탐사를 위해 지질 구조 및 지층의 성질을 조사하는 것을 말한다. 깊은 땅속에 숨겨져 있는 자원을 직접 땅을 파지 않고도 분포나 매장량을 분석하는 방법이다.
 조 교수 연구팀과 AWS의 인연은 약 2년 전부터 시작됐다. 조 교수는 AWS ParallelCluster, 아마존 EC2를 통해 손쉽게 AWS 환경에서 HPC 최적화 옵션을 구축했다.
 AWS ParallelCluster는 간단한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 또는 텍스트 파일을 사용해 HPC 애플리케이션에 필요한 리소스를 자동화한다. 수동 작업이나 사용자 지정 스크립트 없이 인프라를 구축, 재구축할 수 있고 다양한 운영체제를 지원해 클라우드로의 원활한 마이그레이션이 가능하다.
 아마존 EC2는 클라우드에서 크기 조정이 가능한 컴퓨팅 파워를 제공하는 웹 서비스다. 개발자가 더 쉽게 웹 규모의 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 컴퓨팅 요구 사항의 변화에 따라 신속하게 용량을 확장하거나 축소할 수 있다. 또 Amazon EC2는 실제 사용한 만큼만 요금을 내면 되므로, 컴퓨팅 비용이 절약된다는 것이 장점이다.
 조 교수는 국내에서 발생하는 이산화탄소를 해양에 저장하고 영구 폐기하는 탄소포집과 저장(CCS)에 관한 연구를 진행하면서 AWS의 지원을 받았다. 이는 산업통상자원부 연구 과제로, 대한민국 영해에서 탄소저장소를 탐사하는 것을 내용으로 한다. 2차원 자료를 3차원으로 변환하는 작업을 고성능 컴퓨팅으로 해결하며, 이는 탐사선 운용보다 훨씬 저렴한 비용으로 가능하다.
 조 교수는 "한 자원개발 기업에서 가스전 지질구조 영상화 관련 8TB 정도 되는 데이터를 짧은 시간에 처리해 달라는 의뢰를 한 적이 있다"며 "AWS의 HPC 최적화 옵션을 통해 시간 내에 결과물을 내놓을 수 있었다"고 설명했다.
 그는 "안되는 걸 되게 했다는 말이 정확하다"며 "최적의 머신을 찾았기 때문에 비용은 획기적으로 줄었으며 분석 시간도 훨씬 단축됐다"며 "8TB 분석을 한 달 만에 끝낼 수 있었다. 또 데이터양과 규모에 한계가 없다는 것도 장점"이라고 강조했다.
 조 교수는 오는 4일 서울 코엑스에서 열리는 'AWS 퍼블릭 섹터 데이 서울 2024'에서 이 같은 내용을 담은 AWS 네이티브 HPC 구축 사례를 발표한다.
 AWS 퍼블릭 섹터 데이는 정부 기관부터 비영리단체, 의료, 교육, 항공우주 등 공공 부문의 고객에게 생성형 AI, 앱 현대화 등 최신 AWS 기술을 통한 혁신 사례를 공유하는 자리다. 전 세계 30개 도시에서 진행되며 올해 한국에서 처음 열린다.
 <address dmcf-pid="QJTj8xGkLw" dmcf-ptype="general">/윤소진 기자(sojin@inews24.com)
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