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KISTI 정보인프라정책연구 제2권 제1호

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Academic year: 2021

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(7)
(8)
(9)

김남규

/

김성호

/

고미현

/

서신원

/

박성욱

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 클라우드컴퓨팅 개요

Ⅲ. 국내외 클라우드컴퓨팅 정책현황

(10)
(11)
(12)
(13)
(14)

-Ⅱ. 클라우드컴퓨팅 개요

1. 클라우드컴퓨팅 개념

◦ 2006 (Christophe Biscigilia)

, CEO (Eric Schmidt)

- (cloud) , , - , , - (Schu- bert et al., 2010) ◦

(NIST : US National Institute of Standards and Technology)

- IT ( , , , , , )

, ,

- ‘ ’

◦ (NIST (2011), Armbrust (2009), Schu- bert

et al. (2010))

- [ (On demand self service)] ,

(NIST, 2011)

- [“ ]

(15)

.

- [ ]

IT

,

- [ (pay for use)] ( )

(16)

: Cloud Computing Standards, Compatibility and Interoperability: Ensuring a thriving competitive market(European Committee for Interoperable Systems, 2014)

: Open Group Guide, Cloud Computing Portability and Interoperability (The Open Group, 2013)

(IaaS, Infrastructre as a Service)

- CPU, ,

- IaaS (OS) .

IaaS

< 그림 1 > IaaS, Paas, SaaS간 사용 및 관리에 대한 비교

(17)

- IaaS : Amazon Elastic Cloud (EC2), Zimory ◦ (PaaS, Platform as a Service)

-

- ,

-- PaaS (API)

- API ,

- PaaS : Windows Azure Platform, Google App Engine

(SaaS, Software as a Service)

-- SaaS

- SaaS

(18)

: Cloud Computing: The Concept, Impacts and the Role of Government Policy(OECD, 2014) ▢ (Deployment) ◦ . 4 ◦ (Private Cloud) , ◦ (Public Cloud) . ◦ (Community Cloud)

(19)
(20)

박스 1. 사례 연구: 클라우드로 이동하는 Netflix

2500만명 이상의 가입자가 있는 음악 및 비디오 스트리밍 인터넷 서비스 기업인 Netflix는 증가하는 수요에 대응하여 새로운 데이터 센터를 적시에 구축할 수 없다는 것을 깨닫고 많은 서비스를 클라우드컴퓨팅으로 옮겼다. 아래 그래프는 Netfix의 고객이 인터넷, 데스크탑, 모바일 장치나 TV를 위한 자신들만의 Netflix-통합 어플리케이션 구축 시 필요한 Netflix API에 대한 요청의 증가를 보여준다. 2010년 가을, API 요청건수는 데이터센터의 최대 용량에 도달했으며 Netflix는 IT 인프라의 거의 100%를 클라우드컴퓨팅에 기반을 두고 있다. 클라우드컴퓨팅으로 이동하는 주요한 이유는 다음과 같다. - 더 빠르다 - 확장 가능(더 많은 자체 데이터센터 용량 회피) - 가용성(데이터센터 서비스보다 더 높은 안정성과 이용 가능성) - 생산적(자동화와 도구가 있는 큰 개발 프로젝트의 민첩성의 최적화)

출처 : Netflix.com; developer.netflix.com; www.slideshare.net/adrianco/netflix-in-the-cloud-2011

(21)

-- OECD

, ,

(22)

Ⅲ. 국내외 클라우드컴퓨팅 정책동향

1. 국외 클라우드컴퓨팅 정책동향

▢ ◦ 2008

- 2008 10

RACE(Rapid Access Computing Environment)

- 2009 8 ‘StoreFront’ ,

2009 9

FCCI(Federal Cloud Computing Initiative)

- 2010 12 ‘Cloud First’

- 2011 Cloud First 25%

- 2011 2 (Federal Cloud Com-

putting Strategy)

- 2012 (GSA)

FedRAMP

(Federal Risk Authorization Management Program)

FedRAMP , , , ◦ ‘ ’ -- ▢ ◦ - 1 , , , , 2

(23)

(Unleashing the Potential of Cloud Computing in Europe)”(2012) , , ◦ - 2014

- SLA(Service Level Agreement)

, , SLA ◦ -- 2010 6 , , , , , “ ” ※ “ ” , · , 9 - 2010 ,

OPTIMIS(Optimized Infrastructure Service) ▢

◦ 'G- (G-Cloud)

- 2009 ICT '

(24)

- IT

- 2011 3 ' (Government Cloud Strategy)'

(25)

3

※ (Un-classified), (Protect), (Restricted),

(Confidential), (Secret), (Top Secret) →

(Official), (Secret), (Top Secret)

▢ ◦ (Cloud-first Policy)

- 2013 (Department of Broadband, Communications and Digital

Economy) ,

◦ 2014 (3.0 )

- 3.0(Australian Government Cloud Computing

(26)
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
(32)
(33)
(34)

< 참고문헌 >

/ (2015), (2013), (2014), [2014 ] (2015) 2014 (2015), ‘ ’ (2014), SaaS( SaaS)

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(2015.3.3), ,

(35)
(36)
(37)

빅데이터 기반 알츠하이머병 신약개발

혁신 방안

김 남 규

1) /

김 영 훈

2) /

이 준 학

3) /

정 성 진

4) /

최 소 영

5)

우 주 랑

6) /

유 석 종

7)

Ⅰ. 연구배경

1. 뇌과학 연구의 동향

▢ ◦ 100 ◦ ▢

◦ 1990 10 (Decade of the Brain) ,

◦ 16 (NIH) ‘Blueprint for Neuro-

science Research’ . , (2009 ),

(2010 ) Blueprint Grand Challenge

◦ , (National Alzheimer

Project Act Law) 2011 1 4

◦ BRAIN Initiative(Brain Research through Advancing Innovative Neurotech-

(38)

nologies) - 2013 4

- ,

, - (collaborative, public-private

research initiative) , 2014 1 , the

Allen Institute for Brain Science, the Howard Hughes Medical Institute

- 12 , 5

, 6 10

▢ ◦

- 2 ,

MRC(Medical Research Council) Welcome Trust

- , Wellcome Trust-MRC

3 (The Wellcome Trust and Medical Research Council

Neurodegenerative Diseases Initiative, 2008 ) ◦ - , - 2006 Bernstein Award ◦ - , CNRS( ) INSERM( )

- NAD(Nanoparticles for the therapy and diagnosis of Alzheimer's disease)

- Blue Brain Project

(39)

◦ Human Brain Project (HBP)

- EU 2013 10

,

IT

- HBP European Commission Future and Emerging Technology

Flagship grant 113 21 - 7000 person-year , 10 12 - , ICT ▢ ◦ ‘ 10 ’ 21 ‘ ’ ◦ ‘ ’ 1997 2016 ◦ 2009 ‘ ’ , 300

(40)
(41)

2. 뇌과학 연구에서 컴퓨팅 인프라의 중요성

▢ ◦ , - 20 (GB) , 26 2 ◦ , ◦ (NGS)

- ADNI(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) 832

(1,000 )

◦ 8)(Connectome)

- (axons), (dendrites), (synapse)

, (cortex) 1mm3 , 2 - 500mm3 , 1,000 , 1,000 , (1,000 ) - ◦ ,

- BOLD(Blood Oxygenation Level Dependent) 90

2000 3T 2

4

- DTI(diffusion tensor imaging) (2000 6

2010 512 )

(42)

뇌 영상(MRI) 장비 유전체 분석장비 단백체 분석장비 ▢ ◦ -, -◦ - , , 1mm3 800 - ( ) 10 , 1 - - , , - , ◦

- 1000Genome project, ADNI, 1000 Functional

(43)
(44)
(45)

2. 알츠하이머병의 사회경제적 파급성

▢ ◦ - , 7 (G7 : , , , , , , ) - G7 , 1990 80 2.4% , 2050 16.5% (OECD, 2015)

: Addressing Dementia : The OECD Response(OECD, 2015)

(46)

: 2014 ( , 2014)

: Addressing Dementia : The OECD Response(OECD, 2015)

◦ (

)

- 2013 4,400 2030 7,600 , 2050

1 3,500 (Alzheimer’s Disease International, 2013)

(47)

( )

- 2005 Delphi Consensus Study ,

(48)
(49)

▢ ◦ G7 Dementia Summit( ) -7 ( , , , , , , ) - 2013 12 2025

- 2014 11 G7 (G7 Dementia Summit Legacy

Meeting) OECD 10

- 2014 OECD ' :

(Dignity in dementia : How better policy can improve the lives of people with dementia)'

(50)
(51)

: IMS Institute for healthcare Informatics(2012)

▢ ◦

- , (Parkinson’s Diseases (PD))

(Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS))

- 2010 10 8 (97 ) ( -, ) - 40% - , , , , , , , - 3 Bapineu-

zumab (Pfizer/Johnson&Johnson), Solanezumab(Eli Lilly), Gammagard Liquid

IVIg(10%)(Baxter Healthcare) 7 ,

3

,

(52)

: Biomarkers : Discovery and development for a Diagnostic Approach to Neurodegenerative Disorders(Insight Pharma Reports, 2014)

4. 새로운 방식의 알츠하이머병 신약 연구 필요성

▢ ◦ 90 ◦ , , ◦ , RCAN1 ◦ (early-onset) 1 , 14 21

, presenilin 1 (PS-1) and presenilin 2

(PS-2) (Annals of African Medicine, 2011)

◦ (late-onset) 19 APOE(apolipoprotien E)

※ 30~60 , 60

- GWAS BIN1, CLU, PICALM, CR1

(53)

: Alzheimer's disease: A review of recent developments(Annals of African Medicine, 2011)

◦ Synuclein, TDP-43

◦ ,

5 (The Lancet Neurology, 2010)

- 5 : Tacrine(1993 ), Donepezil(1996 ), Rivastigmine(1998 ),

(54)

: Oncogenic protein interfaces: small molecules, big challenges(Nature Reviews Cancer, 2014)

, (McKinsey & Company,

(55)

: Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative(site’s homepage)

Ⅲ. 알츠하이머병 연구의 해외 사례

1. ADNI 프로젝트

◦ ADNI(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative)

-- , (imaging), ,

- 2004 , 400 (mild cognitive impairment)

200 , 200

- 6 1 (ADNI1) 6.7

-※ (National Institute on Aging) 13

- 2009 2 (ADNI GO) ,

- 200 (early mild cognitive impairment)

(56)

- 2011 3 (ADNI2) , ADNI1, ADNI

GO , 150 , 100 , 150

(late mild cognitive impairment) , 150

- , , MRI , PET , ANDI의 성과 상세내용 알츠하이머병 조기진단 방법 개발 CSF 바이오마커, 베타아밀로이드42, 타우 등의 조기진단 방법 개발 아밀로이드 PET 방법이 조기 단계의 알츠하이머병 상태를 진단할 수 있는 것으로 보고 (증상이 나타나지 않는 알츠하이머병 상태도 일부 가능) 임상에서의 사용을 위한 진단방법 표준화

MRI(magnetic resonance imaging), PET(positron emission tomography), CSF(cerebrospinal fluid) 바이오마커 등의 표준화 여러 센터에서의 PET 아밀로이드 이미지 분석 실현 여러 센터에서 구현 가능한 이미징 분석을 실현하며, 미래 임상시험과 알츠하이머병 조기진단에 큰 영향을 줄 것으로 예측 예상하지 못했던 결과 획득 정상인이지만 뇌 속에 베타아밀로이드가 존재하는 사람들의 일부는 인지능력 저하나 치매에 대한 위험이 베타아밀로이드가 없는 사람보다 더 크다는 것을 발견 새로운 발견 뇌의 히포캠퍼스 영역의 구조적 변화가 어떻게 치매를 일으킬 수 있는지를 발견. 질환의 진행 정도 측정과 치료의 효과 측정에 사용 가능 전 세계적인 알츠하이머병 공동연구 활성화 알츠하이머병 관련 연구 데이터들을 공개함을 통해서, 학계와 정부, 산업계의 연구자들이 공동연구 수행 가능 350편이 넘는 논문들이 출간완료 2,500명 이상의 연구자들이 ADNI 데이터베이스 접근을 신청 알츠하이머병 연구의 국제적 영향력 ADNI와 유사한 프로그램들이 호주, 유럽, 아시아 등에서 구축 < 표 3 > ADNI 프로젝트의 주요 성과

2. NIAGADS

◦ NIAGADS(National Institute on Aging Genetics of Alzheimer’s Disease Data Storage Site)

- (NIA)

(57)

- GWAS , Linkage analysis , Hapmap imputation , 1000G

imputation , gene expression , whole-exome sequencing

-프로그램명 기능 설명

DRAW & SneakPeek 각각 whole-genome sequencing과 whole-exome sequencing 데이터를 분석하는 프로그램

CoRAL (Classification of RNAs by Analysis of Length)

RNA-sequencing 실험을 통해 얻은 small RNA 데이터를 분석하여 그 전구체(precursor)들의 카테고리를 분류하는 기계학습 프로그램. 분류된 결과와 함께, 분류에 가장 큰 영향을 끼친 생물학적 정보 (feature)가 무엇이었는지를 함께 제공

SAVoR (Sequencing Annotation and Visualization of RNA

structure) RNA-sequencing 데이터로부터 RNA구조를 예측하고 그 구조에 대한 많은 정보들을 제공(annotation)하는 프로그램. 이 분석을 위해 리드 (read)의 양과 변이의 분포에 대한 정보를 사용함. 예측된 RNA 구조 결과를 시각화 HAMR (High-throughput Annotation of Modified Ribonucleotides) 변이가 있는 염기를 발견하고 분류하는 웹 기반 프로그램 < 표 4 > NIAGADS 이 제공하는 소프트웨어 소개 ▢

◦ ADSP (Alzheimer’s Disease Sequencing Project)

--

-◦ ADGC (Alzheimer’s Disease Genetics Consortium) Collection

- 5 1.83

- GWAS(Genome-wide association study)

(58)

Ⅳ. 빅데이터 기술을 활용한 알츠하이머병 신약 연구 개발 방안

1. 바이오 빅데이터 기반 알츠하이머병 연구

◦ (NIH) 2012

BD2K(Big Data to Knowledge) initiative

- 2014 NIH 1

- 12 , 2 BD2K

프로젝트명 설명

Global ENIGMA consortium: Enhancing Neuro Imaging Genetics through Meta Analysis

전 세계 33개국으로부터 유전자 데이터 수집 및 뇌 영역 이미지 데이터를 수집하고, 약 30,000명의 뇌 영상 분석을 통해 질병에 대한 유전자 분석을 수행

Center for Predictive Computational Phenotyping

알츠하이머병 및 유방암 등 핵심질병에 대한 질병의 임상 정보, 발현체 및 후성유전체 등의 데이터를 분석하여 질병의 표현형을 예측하는 과제

< 표 5 > BD2K initiative의 알츠하이머병 관련 프로젝트

◦ (Global ENIGMA consortium: Enhancing Neuro Imaging

Genetics through Meta Analysis)

- BD2K initiative BD2K Center

- 30,000 8 ,

BD2K

- ENIGMA

◦ (Center for Predictive

Computational Phenotyping)

(59)

: The ENIGMA Consortium: large-scale collaborative analyses of neuroimaging and genetic data (Brain Imaging and Behavior, 2014)

2. 빅데이터 및 치매의 생물학적 네트워크 분석시스템 연구

◦ expression quantitative trait loci

- (genetic polymorphisms) (gene expression) , - ( ) , , Genome-wide association study , - ,

(60)

: Neuroscience in the era of functional genomics and systems biology(Nature, 2009)

◦ Weighted gene co-expression network (WGCNA)

- (transcriptome) DEG

(differen-tially expressed gene) ,

,

- (clustering), (Principal com-

ponent analysis) ,

: Neuroscience in the era of functional genomics and systems biology(Nature, 2009)

< 그림 14 > 알츠하이머병에 대한 expression quantitative trait loci 연구

(61)

- Sequence data, copy number variation data, epigenetise data, gene expression data, phenotype data

- diffusion tensor imaging

: Neuroscience in the era of functional genomics and systems biology(Nature, 2009)

(62)

: Neuroproteomics: understanding the molecular organization and complexity of the brain(Nature Reviews Neuroscience, 2009)

▢ ◦

- 2002 (international

initiative to study the human brain proteome: HUPO-BPP)

(63)
(64)

◦ - (Screening) - 1990 - 3 - Drug repositioning

-- DrugBank, PubChem, Therapeutic Target Database(TTD)

-,

(65)

- HiTS (The Harvard Program in Therapeutic Science) , FDA NIH, NHGRI

-- 2011 Systems Pharmacology

, , ,

,

(66)

V. 시사점 및 정책적 제언

1. 사회문제 해결형 연구개발을 위한 정부 출연연구소의 역할

◦ · (socio-technical systems)( , 2013)

- (Science and Technology Studies),

- ,

- ·

: ( , 2010)

◦ · ( , 2013)

- , , ‘ · (RRI:

Responsible Research and Innovation)’

- · ,

(67)
(68)
(69)
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( , 2006). (Cyclone), (Typhoon), (Flood),

(Thunder storm), ( ; Cold and heat wave)

(Drought) , (Earthquake), (Volcano)

( ) ( ) (Tsunami) .

2. 위험기상 현상 증가 추세로 국내외 사회·경제적 피해 증가

, ‧ , , , ‧ . UN , 30 ( 100 ) 5 ('00 '05, 500 ) . 80mm 50 ('54 '63 ) 23.5 ('96 '05 ) 36.7 1.7 . , 10 (2002-2011 ) 4 4430 31.3%, 7 8932 55.6% , 730 0.5%, 817 0.6%, 1 7049 12.0% . . , . , . 2013 9 27 (Inter

governmental Panel on Climate Change, IPCC) 5

(77)
(78)
(79)
(80)

Ⅲ. 계산과학이 더욱 중요해지는 미래 기상정보 시장

. . ( , 2006). , , .

190 WMO (World Meteorological

Organization) 20km S/W 10 . 10 2018 6 . , , . , . ~ . , , . many-core CPU, MPP , GPGPU 11 1000 2020 Exaflops(1015) .(www.top500.org) ‧

. (Fujitsu) “post-K computer” 2021

(81)

국내 기 관 시스템 내 용

국외 기관

미국 해양대기청

(NOAA) Tide, Gyre 허리케인 예측과 중기예보, 기후실험 미국 항공우주국

(NASA) Discover 전지구 영역의 고해상도 구름 모의실험 유럽중기예보센터

(ECMWF) IBM Power7 전지구 영역의 중기 예보와 계절 예측, 앙상블 예측 독일 기상청

(DWD) NEC SX-9

전지구 기상 예측에 활용 및 차세대 전지구 모델 (ICON) 개발

영국 기상청

(UKMO) IBM Power7

전지구 영역의 기상예측과 홍수예측, 계절예측과 항로예측 등을 수행

일본 JAMSTEC K computer 고해상도 대기-해양모델 및 Seamless Prediction 수행

(82)

국내 기 관 시스템 내 용

(83)

▢ ◦

- (NOAA)

IPCC . 2012

NOAA 213 TFlops ·

(WCOSS) Tide & Gyre . Tide (HWRF)

, .

< 5 > HWRF “Flossie”

. 2008 NOAA TACC(Texas Advanced

Computing Center) FIM 10km 15km, 30km, 60km

(2m , , 250hPa , ) ,

< 6 > < 7 > .

(84)

< 그림 6 > 10km FIM 예측-Precipitable Water

(85)

- (NASA) GMAO(Global Modeling and Assimilation Office)

Global Cloud Resolving GEOS-5 , NASA NCCS(Center for

Climate Simulation) Discover < 8 >

3.5km~14km . 10km

Discover supercomputer 3,750 process .

- , (NCAR) CCSM3 IPCC

. 1800 2100

NCAR NCAR-Wyoming

NCAR CESM(Community

Earth System Model) . CE

SM Community ,

.

- (ECMWF) 1975 20

. ECMWF 2012 IBM Power 775

. ECMWF

, (~15 )

.

. < 9 >

500hPa fractional improvement

. 11 3 skill

. , 1~2

.

(86)

2009 10 (turquoise), 2010 11 (green), 2011 12 (blue) and 2012 13 (red)

: ECMWF 2013 Meeting

- (DWD) 2002 hexagonal icosohedral GME

. < 2 > 2002 2010 DWD . , 2009 DWD CRAY NEC SX-9 . 년도 2002년 2004년 2010년 수평 해상도(km) 60km 40km 20km 연직 해상도(층) 31층 40층 60층 < 표 2 > 독일 기상청의 연도별 모델의 수평 및 연직 해상도 변화

- 60layers GME total

cost < 10 > . 40km 20km 2

, total cost 8 .

.

(87)

: GME user guide 2.30 version

- MPI ICON(ICOsahedral Non-

hydrostatic General Circulation Model) . ICON trian-

gular grid , Two-way and one-way ,

mode . 2012 1 6 7

500hPa WMO < 11 > .

ICON

.

< 그림 11 > WMO standard verification against IFS analysis: 500 hPa geopotential, NH

(88)

- , , . < 3 > 1959

.

Seamless modeling .

Year Computer Calculations

per second Horizontal Resolution (Global/local) Number of Vertical levels

1959 Ferranti Mercury 3Kflops (N.A./320km) 2 levels 1965 English Electric KDF9 50Kflops (N.A./300km) 3 levels 1972 IBM System/360 195 4Mflops (300km/100km) 10 levels 1982 CDC Cyber 205 200Mflops (150km/75km) 15 levels 1991 Cray Y-MP C90/16 10Gflops (90km/17km) 19 levels 1997 Cray T3E 900/1200 430Gflops (60km/12km) 38 levels 2004 NEC SX-6 2.0Tflops (40km/12km) 50 levels 2006 NEC SX-8 and SX-6 5.4Tflops (40km/4km) 50 levels 2009 IBM Power6 140Tflops (25km/1.5km) 70 levels

< 표 3 > 영국 기상청의 슈퍼컴퓨터 연혁 ◦ - 1997 < 4 > . 1997 (4~6Gflops) 10km 1000 5Tflops . , 2002 Earth Simulator Project

(GCM) 35Tflops Earth Simulator(ES) .

모델(Model) 1997년 목표(2002년~)

지역 모델(Regional Model) 20 ~ 30km ~ 1km 전지구 모델(Global model; AGCM) 50 ~ 100km 5 ~ 10km

(89)

- JAMSTEC(Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology) - (CGCM) . < 12 > 10km . . - Seamless Prediction -

MSSG(Multi-Scale Simulator for the Geoenvironment)

(90)

: (GloSea4) , 2012

- 2012 Earth Simulator K (K computer) .

K 80,000 . , . K 400m . ▢ ◦ - ( , , ) . 2012 MetOffice

GloSea4(MetOffice Global Seasonal

Fore-casting System) . GloSea4(N96L85) HadGEM3

(91)

:

구 분 앙상블 수 총 코어수 일자료 용량 월자료 용량

Hindcast 9 개 456×9=4104개 204GB×9=1,836GB 12GB×9×6주(42일)=4,536GB Forecast 2 개 456×2=912개 204GB×2=504GB 12GB×2×3주(21일)=504GB

< 표 5 > GloSea4 수행에 필요한 CPU 코어 및 용량

- 2013 GloSea4(N96L85, O1) GloSea5(N216L85, O1/4)

(92)

-elevation Regressions on Independent Slopes Model) PRIDE (PRISM based Downscaling Estimation Model)

1km . RCP , < 6 > . 실험 실험당 CPU(개) 총 소요 CPU(개) 저장용량(TB) 전지구 시나리오 (135km) 576 576 × 6 = 3456 360 동아시아 상세 시나리오 (50km) 1728 1728 × 4 = 6912 270 한반도 상세 시나리오 (12.5km) 1728 1728 × 4 = 6912 270 < 표 6 > 기후실험별 소요 CPU 및 저장용량 ◦ APEC

- APEC (KMA) Cray XE6 .

9 17 ,

APEC < 16 > 3

. , (CGCM: Coupled General

Circulation Model) , ENSO/IOD 6

.

: APEC

(93)

◦ - KISTI Tachyon < 7 > . (5 ) K-PPM 10 6 (K-PPM06) , (10 ) CAM-KPPM < 17 > . 모델 수행 방법 중기 예보 과정 CAM KPPM 전처리 KPPM 모델 적분 기간 10일(1일-10일) 5일(6일-10일) 5일(6-10일) 모델 수행 시간 약 58분 (CPU 256개) 약 20분 (CPU 64개) 약 3시간 (CPU 256개) 디스크 사용량 약 25.3GB 약 7.9GB 약 42GB < 표 7 > 중기예보과정의 전산자원 사용량 - < 18 > WRF 3DVAR K-PPM K-PPM . ◦ - AGCM GME < 19 > 1979 2100 40km 40 RCP

. GME icosahedral–hexagonal grid

. (1979-2009 ) (2010-2100 )

(94)

, IPCC 5 Had

GEM2-AO, MRI-CGCM3.2 (SST) (SIC)

GME . ,

, & ,

.

< 그림 18 > 2m temperature에 대한 WRF 3DVAR 전(상)/후(하) 초기 입력장 비교

(95)
(96)
(97)
(98)

강 점 (Strength) 기 회 (Opportunity) 기상정보 서비스에 대한 국민의 기대와 요구 증가 기상장비 국산화함으로써 글로벌 경쟁력 제고 기상장비 수출 산업화 IT, NT, BT 등과 연계를 통한 융복합기술 개발 노력 기업경영에 기상정보 활용 의지 증가 기상정보의 상업화 서비스 출현 (1997년 민간예보 사업자제도) 도입 기상산업진흥법 시행(2009.12.10.) 기상예보사 및 기상감정사 면허제도 도입 지구온난화로 인한 기후변화로 인하여 홍수, 가뭄, 태풍, 이상고온/저온 등의 위험기상 현상 빈번 위험기상현상의 증가와 산업구조의 고도화로 인하여 기상현상의 사회·경제적 파급효과가 증가함에 따라 기상정보의 수요와 관심이 증가 대표적인 공공정보로 기상정보의 부가가치를 높이고, 기상산업을 활성화 할 수 있도록 법제도 및 시장 환경 조성 분위기 < 표 10 > 기상산업의 SWOT 분석 기상산업 가치사슬단계 정의 관련 산업 기상정보 공급자 기상정보 생산 기상현상을 관측하고, 원시 기상자료를 수집함으로써 기상정보를 생산하는 산업분야 기상정보 창출 단계에는 기상장비업 포함 기상정보 가공 기상현상을 관측하고, 원시 기상자료를 수집함으로써 기상정보를 생산하는 산업분야 기상예보업, 기상감정업, 기상컨설팅업 기상정보 수요자 기상정보 유통 생산, 가공된 기상정보를 전달해줌으로써 정보의 유통이 이루어지는 산업분야 미디어(방송, 통신, 인터넷 포털)업체 기상정보 활용 목적에 맞게 가공된 기상정보를 직접적으로 활용함으로써 경제적 부가가치를 창출하는 산업분야 농림수산업, 건설·조선업, 유통·물류업, 항공·해운업, 관광·레저·스포츠, 방재산업, 에너지산업 < 표 9 > 가치사슬(Value-chain)의 각 단계에 연계된 사업 . , , , . (Strength),

(Weakness), (Opportunity), (Threat) SWOT

. ,

, .

< 10 >

(99)
(100)

기상사업체 국가 사업 분야

AtmosForecast 미국 날씨컨설팅, 기상정보 서비스 제공

Campbell Scientific, Inc. 미국 농업, 관개, 공업 분야에 솔루션 제공

ClimaData Corp. 미국 이산화탄소 배출에 관한 컨설팅 제공

Climate Logic 미국 중장기 예보를 이용한 경영컨설팅

DBS Associates, Inc. 미국 날씨를 고려한 프로젝트 매니지먼트

Global Weather Dynamics, Inc. 미국 항공기 운행과 안전에 관한 컨설팅

IPS MeteoStar 미국 기후예측, 기상변화 이미지 등의 솔루션 제공

Meteorlogix 미국 항공, 에너지, 스포츠, 교통, 공공안전, 건설에 컨설팅 서비스 제공

Metro Weather, Inc. 미국 환경관련 날씨컨설팅 제공

NorthWest Weathernet, Inc. 미국 민 관에 날씨컨설팅 서비스 제공

Planalytics, Inc. 미국, 영국 날씨관련 경영컨설팅 및 솔루션 제공

Weather Trends International 미국 전 세계에 11개월까지의 장기예보를 제공, 이를 이용한 컨설팅 제공

Weather Consultants 미국 날씨제어, 대기 오염관리 및 측정

Metra Information Limited 뉴질랜드 날씨정보를 이용한 경영컨설팅 및 솔루션 제공

WSI Corporation 미국, 영국 미디어, 항공사 등에 날씨정보 및 솔루션 제공 < 표 11 > 국외 기상컨설팅 업체 사례 (한국기상산업진흥원, 2011) , . , , , , . , ,

Planalytics, Inc., Weather Trends Inter-

national (

(101)

. Adapting to an uncertain climate : A world of commercial oppor- tunities 2) 2008-2010 3 91% . 2/3 , . 60% . 36% ( 31%), 45%, 22%, 33%, 31% . , , , , · 4 .

(102)
(103)
(104)
(105)
(106)

< 참고문헌 >

(2012), (GloSea4) , , pp.31-32 (2013), · (2009), , (2014), 2013 (2007), ‧ . , 11 , pp.30-35 , (2015), ( ) (Issue Paper 2015-05), (2006), , (2006), , : http://www.hrfco.go.kr (2011). : http://ccs.climate.go.kr APEC : http://www.apcc21.org

IPCC (2013), Climate Change 2013 : The Physical Science Basis, Cambridge University Press

(107)
(108)

참조

관련 문서

* Klaucke, DN, et al. Guidelines for Evaluating Surveillance Systems. National Advisory Committee on Epidemiology Subcommittee. Establishing goals, techniques and

- &#34;may develop any necessary disciplines&#34; &#34;with a view to ensuring that measures relating to qualification requirements and precedures, technical

Auditors, European Court of Justice, European Economic and Social Committee, European External Action Service, European Parliament, Other bodies and

European Economic and Social Committee, Events/Conf/Fairs, Economy, finance, tax and competition, Institutional affairs, Justice and citizens rights. European control

Regulation (EU) No 654/2014 of the European Parliament and of the Council of 15 May 2014 concerning the exercise of the Union's rights for the application and

Employment, Social Policy, Health and Consumer Affairs Council 10.16 European Parliament, Political Meetings, Institutional affairs European Parliament

In cloud computing the artificial intelligence based resource allocation techniques act and work like humans for resource allocation. Keeping the impact of artificial intelligence

technology standards for non-road transport technologies, deployment of Intelligent Transport Systems) and infrastructure policies for alternative fuels