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공공누리This item is licensed Korea Open Government License

dc.contributor.author
조금원
dc.contributor.author
이식
dc.contributor.author
이홍석
dc.contributor.author
오광진
dc.contributor.author
박선례
dc.date.accessioned
2018-11-02T04:56:31Z
dc.date.available
2018-11-02T04:56:31Z
dc.date.issued
2014-06
dc.identifier.uri
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/11169
dc.identifier.uri
http://www.ndsl.kr/ndsl/search/detail/report/reportSearchResultDetail.do?cn=TRKO201400028388
dc.description
funder : 미래창조과학부
dc.description
funder : KA
dc.description
agency : 한국연구재단
dc.description.abstract
I. 추진경과
□ 법 제도
○ 국가차원의 초고성능컴퓨팅 육성을 위한「국가초고성능컴퓨팅 활용과 육성에 관한 법률」제정 (’11. 11)
○ 「제1차 초고성능컴퓨팅 육성 기본계획(‘13∼’17)」수립(‘12. 12)
- 3대 목표(활용확대, 서비스 기반구축, 산업화토대 마련), 10대 정책과제 수립
- 제 6대 정책과제: 수요기반 초고성능컴퓨팅 전문인력 양성
□ 기획과제 수행(미래부, 구)교과부)
○ 국가 리더십 초고성능컴퓨터 구축 • 활용 사업 기획(‘12. 05∼10)
○ 국가 초고성능컴퓨팅 육성 및 활용 방안 기획연구(‘13. 01∼05)
○ 국산 초고성능컴퓨팅 시스템 개발 기획연구(‘13. 01∼05)
○ 슈퍼코리아(Super Korea) 2020 사업 기획(‘13. 10∼12)
□ 정책반영
○ 「'14년도 국가초고성능컴퓨팅 육성 시행계획」확정(‘14. 03)
II. 추진경과
○ 기초과학에서 주요 산업분야, 최신 과학기술(예: 빅데이터 등)까지 초고성능컴퓨터 역할은 대폭 증대되고 있으나, 수요대비 인력공급은 매우 부족
• 초고성능컴퓨터 또는 슈퍼컴퓨터: 보통의 컴퓨터보다 연산속도가 수십 배에서 수백 배이상 빠른 컴퓨터로 대용량의 정보들왅 초고속으로 처리
※ 세계 1위(이름: 텐허, 중국, 33 PF), 세계 2위(이름: 타이탄, 미국, 17.6 PF), 세계 4위(이름:K-computer, 일본, 10.5 PF), PF(Peta Flops: 초당 1015(1,000조) 실수연산)
○ 국가 초고성능컴퓨터 도입(20PF, 세계 10위권), 국산 초고성능컴퓨터 독자 개발 사업 착수에도 불구하고 개발 및 활용 전문가 육성 사업 전무
- 국가 슈퍼코리아 2020 사업(예비타당성 조사, ‘13.10~12)은 초고성능컴퓨터 도입과 개발사업으로 추진하고, 인력양성 사업은 최우선적으로 별도 추진
• 인력양성 사업은 초고성능컴퓨팅 후발 국가인 우리나라에서 가장 시급히 추진될 사업 • 우수하고 양질의 전문가를 산 • 학 • 연 공동으로 집중 육성하여야 함. 우수한 인력이 공급되지 못할 경우, 국산 초고성능컴퓨터 개발과 구축, 연구개발도 단기사업으로 전락, 미래를 장담하기 어려움 ※ 국가 전문가 회의(‘14.4.4, 미래부, 전문가: 서울대 이재진 교수, UNIST 김성엽 교수, ㈜클루닉스 권대석 대표이사 등)
○ 초고성능컴퓨팅 전문인력은 “컴퓨터공학 + 수학 + 전문연구분야“ 간의 학제간 융합을 통해 양성이 가능한 미래 선도 인력이며, 장기간의 양성 기간이 소요
- 기술의 발전에 따른 초고성능컴퓨터 시스템 복잡도 증가로 지속적 학습과 재교육 필요
○ 2017년 세계 7위권 초고성능컴퓨팅 강국(기본계획, ‘12.12) 실현을 위해서는 국내 수요 기반의 커리큘럼, 교재, 활용도구의 개발 및 보급 확산이 시급
- 국내에서 사용 중인 초고성능컴퓨팅 인력양성 교재, SW는 대부분 외산(미국, 유럽)
III. 사업 목적 및 필요성
□ 추진 목적
○ 초고성능컴퓨팅 세계 7대 강국 실현을 위한 산 •학 •연 핵심인력 양성
- 수요 기반 초고성능컴퓨팅 활성화-R&D-산업화에 필요한 대학, 연구소, 산업체 인력양성 프로그램 도출 및 시행
- 컴퓨팅+수학+전문응용 융합의 수치해석 SW, 교재 등의 개발을 통한 국가 초고성능 컴퓨팅 인력양성 커리귤럼 보급 확산
- 국가 차원의 추진체계 마련을 통한 미국, 유럽, 일본 수준의 인력 양성 목표 조기 달성
※ ‘14년도 현재 2,300명 규모의 초고성능컴퓨팅 전문가를 ’17년 25,000 규모로 양성(필요수요33,000명의 76% 달성)
IV. 타당성 조사
□ 해외 현황
○ 국가 주도의 추진체계, 예산지원 및 강력한 지원하에 우수 인력 양성
- 국가 기관은 우산 및 조정기능, 대학 및 연구소는 기초연구기반 계산과학공학 인력육성과 활용 중심 인력양성, 산업체는 수요기반으로 HW 및 SW 인력양성 추진
※ 예시: 미국의 경우, 국가(HPC Acts, 국가경쟁력위원회), 대학 및 연구소(학위과정, HPC University 등), 산업체(온라인교육, 상용 SW활용 등)
□ 국내 현황
○ 초고성능컴퓨팅 및 계산과학공학 인력양성 추진 중이나 소규모이고, 초급인력 양성 중심
- KISTI 주도로 전문분야 및 산업체 대상의 초급과정 인력양성 수행
- 서울대, 연세대 주도의 계산과학협동과정 운영
※ 2013년도부터 산․학․연 전문가 참여의 초고성능컴퓨팅 인력양성위원회 구성 및 국가 차원의 계절학교 시범 추진
○ KISTI 국가 슈퍼컴퓨팅 연구소
○ UNIST 슈퍼컴퓨팅센터
○ 서울대학교 매니코어 프로그래밍 연구단
□ 수요조사 결과
○ 총 322명 응답(대학 184명, 연구소 73명, 산업체 46명, 정부기관 11명, 기타 8명)
○ 2017년 31,032명의 인력 과부족 현상이 발생할 것으로 예측
- 초고성능컴퓨팅 수요인력은 현재 규모(약 12,400명)보다 2배~4배 증대될 것으로 예측
- 관련 산업의 성장규모(24.3%)를 고려한 수요규모 예측과 관련 전공 졸업자 및 취업추이에 따른 공급 규모 예측(10.3%) 결과에 따라 2017년 33,755명의 인력이 필요할 것으로 예측되며, 31,032명의 과부족 현상 발생 예측
○ 예산지원, 인력양성 및 교육훈련, 시스템 구축, 보상정책 등 정부차원의 시급한 지원(44.7%)이 요구됨
○ 전기 •전자, 정보 •통신, 화학 •재료, 수학, 기계 •항공, 물리, 화공, 에너지 •자원, 환경,건설 •교통 등 대부분 분야에서 초고성능컴퓨팅 활용 인력 수요가 큼
○ 초고성능컴퓨터의 성과창출 기여 수준이 70%이상으로 매우 높음, 초고성능컴퓨팅 업무대비 인력부족에 대한 인식이 높음
○ 초고성능컴퓨팅 인력은 초급보다는 중·고급 인력에 대한 필요성을 높게 인식- 고급(57%), 중급(38.1%), 초급(4.9%)순으로 중·고급 인력에 대한 수요가 매우 높음
○ 정부차원의 초고성능컴퓨팅 연구개발 인력(30.1%), 활용 인력(29%) 등 시급히 양성 필요- 2017년 수요예측 인력(33,755명) 중 대학(16,878명), 산업체(10,127명), 연구소(6,751명)필요
V. 사업내용
□ 사업 내용
○ 국가차원의 추진체계 구축
- 산·학·연이 참여하는 ‘국가초고성능컴퓨팅 인력양성위원회’를 ‘국가초고성능컴퓨팅 위원회’ 산하에 설치하여 국가차원의 인력양성을 총괄
- 국가센터와 밀접하게 협력하며 인력양성을 위한 각종 기획과 활성화 업무를 담당할 ‘HPC 교육지원센터’를 지정하여 미래인력양성, 활성화, 대중화 등의 업무를 수행
- HPC Open University 기반의 개방형 교육협력체계 구축 : 초고성능컴퓨팅 관련 온라인 교육 및 강의자료 공유
- 교육 프로그램과 배출 인력의 질을 보증할 수 있는 인증체계 마련
○ 대학(원)에서의 인력양성
- 미래부 산하의 이공계특성화대학 중 1곳에 ‘초고성능컴퓨팅 선도대학’을 지정하여 관련 전공 개설, 교육 프로그램 신설, 인력양성 등의 시범 사례 발굴
- 협동·연계과정 프로그램을 통한 즉각적 인력양성 프로그램 시행
- 정식학과의 설치는 교육부와의 협의를 통해 중장기적으로 추진
※ 대학(학부) 커리큘럼 및 교재 개발: 과학계산, 데이터과학, 과학적 가시화로 구분하여 추진 ※ 대학원 커리큘럼 및 교재 개발: 3개 Track(개발/활용중심의 전산학, 기초연구 및 SW 개발의 계산수학, 전문분야 적용)으로 구분하여 추진
○ 연구소(슈퍼컴퓨팅센터)에서의 인력양성
- ‘HPC 교육연구센터’를 중심으로 즉시 활용 가능한 중·단기 교육 실시 및 교재 개발
- 국가센터, HPC 교육연구센터, 각 연구소 등을 연계하여 활용 전문가 양성
- 단기 교육, 여름/겨울 학교, 방학 중 집중 교육, MOU를 통한 국제협력교육 등 실시
※ 대학과 차별된 초고성능컴퓨팅 시스템 활용에 필요한 초급(컴퓨터 사용법 등), 중급(C/C++ 등 언어, 라이브러리 사용법 등), 고급(병렬화/최적화 등) 인력양성 및 교재 개발 ※ 상시 실험/실습 가능한 초고성능컴퓨팅 인프라 및 온라인 교육환경 개발/제공
○ 산업체에서의 인력양성 : 명품 산업인력 양성
- 산업체 실제 수요에 기반하여 대학 내에 인력양성 프로그램 설치 추진 : 계약학과, 연계 과정 등
- 산업체 재직자 대상으로 슈퍼컴 활용 단기 교육 실시 (가상 스쿨 적극 활용)
- 관련부처(산자부, 중기청 등)와 협력하여 평생/재취업/재교육 등의 교육 프로그램 확대
※ 수요 기반의 산업체 인력양성 및 취업연계 프로그램 운영(예: 현대자동차 2~4차 기업대상, NAVER 등과 연계한 Machine Learning 등) ※ 타부처 사업과 중복방지 및 연계 강화(예: 중기청 사업, 교육부 사업 등)
○ 기초과학 R&D 연계의 미래창의 선도인력 양성
- 기초연구와 연계하여 슈퍼컴퓨팅 응용SW 개발을 수행할 수 있는 최고급 전문가 배출
- ‘슈퍼 코리아 2020’ 개발자를 고급 교육에 활용하며, 동시에 개발될 시스템을 효율적으로 사용하고 지원할 인력 배출
※ 2010년도부터 이종컴퓨터(헤테로컴퓨팅)가 초고성능컴퓨팅의 대표 아키텍춰로 등장하였으며, 이를 지원하는 인력양성 프로그램 및 신규 교재 개발 필요 ※ 2020년 엑사스케일 초고성능컴퓨터 개발 예상. 기존의 펩타스케일 시스템과는 전혀 다른 구성으로 이를 지원하는 수치해석, 라이브러리, 응용 SW 등의 개발왅 위한 인력양성 시급
□ 초고성능컴퓨팅 커리큘럼 설계(안)
○ 대학, 연구소, 산업체 활용의 통합, 연계 커리큘럼 구성(산학연 전문가 협의)
VI. 추진 방안 및 소요예산
□ 추진 방안
○ 국가 초고성능컴퓨팅 인력양성위원회와 HPC 교육지원센터를 통해 국가차원이 균형 잡힌 계획 수립 및 사업 추진
- 국가 초고성능컴퓨팅위원회, 국가초고성능컴퓨팅센터와의 긴밀한 협력
○ 산·학·연의 강한 협력을 통해 균형적 인력 배출
- 산·학·연 3개의 분야(기둥)에서 독자적 인력양성과 분야간 협력을 동시에 추진
- 3 분야를 아우르면서 개발, 지원, 교육을 담당할 고급 인력 양성
- HPC Open University를 통해 교육 정보 교류 및 대국민 장기적 인식제고 추진
VII. 파급 및 기대효과
○ 산·학·연 전문고급인력양성을 통해 1,500억원의 투자비용 효과 창출 가능
- 초고성능컴퓨팅 인력양성 사업을 향후 5년간 약 968억원을 투자할 경우 인력양성에 들어가는 최소한의 비용을 고려, 투자대비 약 2.01배의 효과 창출
○ 국가 차원의 초고성능컴퓨팅 인력양성으로 미래유망 분야 인적자원의 국제적 경쟁력 제고
○ 국가 초고성능컴퓨팅 성공사례 창출을 리드하여 산업 전체의 활성도 제고
○ 산업체 현장 활용이 가능한 고급 전문인력의 수급 불균형 해소 기여
○ 계산과학공학분야 종사자의 교육 및 사기진작을 통한 실질적인 전문인력양성 활성화 추진
○ 초고성능컴퓨팅 활용인력양성의 중소기업 기술적 지원을 통한 227.5억원 경제적 파급효과 창출 가능
dc.publisher
한국과학기술정보연구원
dc.publisher
Korea Institute of Science and Technology Information
dc.title
국가 초고성능컴퓨팅 개발 활용 선도 인력양성에 관한 기획 연구
dc.contributor.alternativeName
Jo, Geum-Won
dc.contributor.alternativeName
Lee, Sik
dc.contributor.alternativeName
Lee, Hong-Seok
dc.contributor.alternativeName
O, Gwang-Jin
dc.contributor.alternativeName
Park, Seon-Rye
dc.identifier.localId
TRKO201400028388
dc.identifier.url
http://www.ndsl.kr/ndsl/commons/util/ndslOriginalView.do?dbt=TRKO&cn=TRKO201400028388
dc.type.local
최종보고서
dc.identifier.koi
KISTI2.1015/RPT.TRKO201400028388
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7. KISTI 연구성과 > 연구보고서 > 2014
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