2020 첨단망 연구지원 우수성과사례집

대전본원 대전광역시 유성구 대학로

TEL 042.869.1004 FAX 042.869.0969

서울분원 서울특별시 동대문구 회기로

ISBN : 978-89-294-1133-6 (93560) TEL 02.3299.6114 FAX 02.3299.6244

National Institute of Supercomputing and Networking

Nat

ional In

stitu te of Supercomputing and Ne

twork

ing

2020첨단망 연구지원 우수성과사례집KREONET

대전본원

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서울특별시 동대문구 회기로

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N a t i o n a l I n s t i t u t e o f S u p e r c o m p u t i n g a n d N e t w o r k i n g

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Networ ki

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첨단망 연구지원 우수성과사례집

Korea Research Environment Open NETwork

www.kreonet.net

KISTI | NISN | KREONET

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대전광역시 유성구 대학로 245 TEL 042.869.1004 FAX 042.869.0969

서울분원

서울특별시 동대문구 회기로 66

ISBN : 978-89-294-1082-7 TEL 02.3299.6114 FAX 02.3299.6244

National Institute of Supercomputing and Networking

N

atio

nal In

stitute of Supercomputing a

nd N

etworking

ASTRONOMY &

SPACE OBSERVATION GENOME/BIO HIGH ENERGY PHYSICS

KOCED

DISTANCE EDUCATION

FUTURE NETWORKING LARGE RESEARCH FACILITIES

HIGH-TECH MEDICAL

WEATHER/CLIMATE

BIG DATA CONVERGENCE TECHNOLOGY

04 01

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

Intro

contents

009

ScienceDMZ

011

R&E Together

014

KAFE

016

양자암호 기반의 차세대 국가연구망(QKNet) 구축

017

ScienceLoRa

020

천문우주

030

게놈/바이오

044

첨단의료

048

기상기후

060

고에너지물리

074

건설건축 실험

078

원격교육

082

미래네트워크

090

대형연구시설 공동활용

094

빅데이터 융합기술

002

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

003

KREONET.NET

president message

2020년은 KISTI가 한국과학기술정보센터라는 이름으로 닻을 올리고 과학기술의 바다로 항해를 시작한지 58

주년이 되는 뜻깊은 해입니다

탕으로 4차 산업혁명을 견인하고 있으며, 국가 데이터 생태계 중심시관으로 도약하고자 강점혁명을 추진하고 있습니다.

KISTI는 국가 과학기술 정보분야의 대표기관으로서 주어진 역할과 책임(R&R)을 정립하고, 시대적 요구와 국

가현안에도 적극적으로 대응해 나가고 있습니다. 지식과 과학데이터를 중심으로 상호 연결된 연구자들은 KISTI 를 통해 ‘새로운 가치’를 창출하고 있습니다

의 역동적 데이터 생태계 조성의 구심체 역할을 수행하고 있습니다

슈퍼컴퓨터 5호기 누리온이 2019년부터 본격 가동되고 활용되면서 KISTI는 ‘국가슈퍼컴퓨팅센서’ 로서 제 2차 국가 초고성능컴퓨팅 육성기본계획과 연계하여 국가 차원의 슈퍼컴퓨팅 인프라 구축과 함께 안정적이고 차원높 은 과학서비스를 가속화 하고 있습니다. 5호기 누리온은 국가과학기술연구망(KREONET)과 연결되어 거대과 학 분야 뿐 아니라 인공지능 서비스를 위한 인프라를 구축하여, 4차산업 분야를 선도적으로 지원하고, 국가 연 한국과학기술정보연구원장

구개발 난제와 중소기업의 애로사항을 해결하는 등 국가 R&D를 위한 광범위한 서비스를 제공하고 있으며, 다 양한 국가 사회 현안 해결에도 발 빠르게 대응해 국민 삶의 질을 높이고 있습니다.

또한 KREONET은 연구데이터 허브와의 연결을 통해 특히 과학기술정보의 융합서비스와 함께 국가 차원의 연 구데이터 공유 체계 중심 역할을 수행하고 있습니다

터를 융합 공유하여 가치를 창출할 수 있는 협업생태계 조성에 앞장 설 것입니다.

KREONET을 통해 KISTI가 가진 과학기술 정보와 연구데이터를 연계하고, 슈퍼컴퓨팅과 정보분석 역량을 결합 해 더 높은 가치를 창출할 수 있을 것입니다

KISTI는 앞으로도 국가 과학기술 정보분야 대표 연구기관으로서 끊임없이 정보환경 변화를 선도하며, 첨단 지

식인프라를 구축하고 서비스하는 최일선에서 산학연 공동체와 늘 함께 하도록 하겠습니다

2020년 5월

004 005

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

Map

Map of KREONET

KRLight(한국대표 국제람다교환노드)는 2005년부터 국제람다네트워킹컨소시엄 (GLIF, Global Lambda Integrated Facility)의 아시아 태평양 지역을 대표하는 개방 형 람다 교환노드 (GOLE: GLIF Open Lightpath Exchange)로 KRLight는 아시아 대륙과 태평양 대륙을 연동하는 Tier1 : Key GOLE Operator로써, 아시아와 북미 간 람다기반의 고성능 네트워킹을 요구하는 첨단협엽연구분야에 활동 되고 있다.

ARESEARCKOREHINSTITUTE ofBIOSCIENCEANDBIOTECGYHNOLO

KNU

006 007

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

Map

Map of KREONET

국가 과학기술연구망은 대용량 데이터의 고속 전송을 필요로 하는 사용자에게 최적의 성능을 제공하기 위한 네트워크 및 종단 시스템에 대한 튜닝 등 전송성능 향상을 위한 엔지니어링 서비스를 제공합니다.

008

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

Korea Research Environment Open NETwork

KREONET

2020 첨단망연구지원우수성과 사례집

009

KREONET.NET

대용량데이터전송구조기술

ScienceDMZ

페타급 과학 빅데이터 전송을 지향하기 위해 최적화기술, 우회기술, 단독전송기술을 복합적으로 제공되는 대용량데이터전송서비스 기반 기술

- 첨단연구망의 고성능 네트워킹 인프라와 첨단네트워킹 기술을 ScienceDMZ 기술에 집약하여 기존 속도중심에서 실제성능 중심의 대용량 데이터전송 서비스 개발 및 서비스 : 0.0048%패킷손실에서 1/10성능저하 문제 해결

국내 데이터중심 협업에 최적화된 ScienceDMZ 서비스 개발 - 연구망 연결속도(대역폭)대비 실질적 최대성능(90%) 달성 - 국내 최초 TTA 공식 ScienceDMZ 10G 전송성능 공식 검증 - ScienceDMZ 기술 국정원 보안성 검토를 통한 서비스 안정성 검증

- 페타급 과학빅데이터전송에 적합한 클러스터형 데이터전송노드(DTN)의 개발 세계 최고 수준의 ScienceDMZ 서비스 확산

- 국내최초 기상/기후분야 협업연구 대상 ScineceDMZ 구축 및 정식 서비스 네트워킹 환경 제공 • 기상청 슈퍼컴퓨팅센터-APEC기후센터, 부산대, 부경대간 기후모델데이터 송수신 정식서비스 • 기존 대역폭(1G) 대비 300% 실질성능 향상으로 실시간 Hindcast 기후연구분야 원격 연구 가능 - 선진국 규모의 ScienceDMZ 기관 구축 및 서비스 : ‘19년 총 30개 기관

(5개 과학기술분야: 천문, 기상, 유전체, 핵융합, 네트워킹 기술)

- 국내 분야별 최대규모 대형연구시설 및 관측장비 ScienceDMZ 서비스 확산

• 천문연구원 전국 3개(서울,울산,제주) 전파망원경, KSTAR(핵융합), 기초연 TEM, 포항가속기 등에서 발생하는 실험/관측 데이터 전송(최대100G)

ScienceDMZ란?

40G

10G 상관센터 백본

상관센터 (최적화 기술) 적용(후)

적용(전) ScienceDMZ적용

튜닝스위치

(9K,Queue) DTN

연구협업존(ScienceZone)

협업존(WorkingZone) VPN

라우터 방화벽 스위치 IDS

관측데이터저장

VPN

라우터 방화벽 스위치

IDS 협업존(WorkingZone) 관측데이터저장

연세전파망원경

대전상관센터

울산전파망원경

관측전용논리망 10G

관측데이타 Data1 Data2

Data1 Data2

관측데이타 관측데이타 관측데이타 관측데이타

Data1 Data2

LP. SON. VLAN

관측데이타 Data1 Data2

관측데이타 Data1 Data2

백본레이어 (전용화 기술) 적용(후)

적용(전) ScienceDMZ적용

관측에서 즉시 전송 (Rapid Resopose Science)

관측 데이터전송

MARK5/6(DTN) 전파망원경 (즉시전송 기술) 울산지역센터(20G)

제주전파망원경 제주지역센터(40G) 서울지역센터(200G)

전용화

ScienceDMZ와 기존네트워크의 패킷처리 구조 비교

KREONET

Network Architecture : Commodity > ScienceDMZ

Reserch Lab Campus

Network

ScienceDMZ network DATADMZ

Public DATA

4

3 2 1

Public Internet

1 1

2 1

BackBone

Switch BackBone

Switch BackBone

Switch

Local 3

Compute

Public

DATA 2

1

Public Internet

3 2 1 3 2 1 3 2 1

3

BackBone

Switch BackBone

Switch BackBone

Switch ^{InternetPublic}

2 1

Public Internet

2 1

2 1 2 1

Commodity network

1 1 1 1 1 1

010

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

011

KREONET.NET

R&E Together

과학 빅데이터 기반의 연구를 수행하는 기관들을 대상으로 빅데이터 전용 네트워크와 AI 컴퓨팅 인프라를 연계한 분산 컴퓨팅 플랫폼

R&E Together 융합클러스터 워크숍

- 국가과학기술연구망(KREONET)에서는 2019년 3월 국가과학기술연구회(NST)에서 주관하는 “다학제 융합클러스터 주제 공모전”에서 최우수상을 수상하여 2019년 11월 융합클러스터 사업 시작

- 융합클러스터 사업은 출연연(한국과학기술정보연구원, 국가핵융합연구소, 한국생명공학연구원, 한국화학연구원, 한국한의학 연구원, 한국에너지기술연구원, 한국항공우주연구원, 한국환경정책평가연구원) 및 교육기관(한국과학기술원)이 참여하여 진행 - 본 사업은 ‘대용량 과학기술 연구데이터 전송모델(ScienceDMZ)’을 각 출연연에 적용하여 기존 네트워크 성능을 업그레이드하고,

출연연에서 보유하고 있는 GPU 자원을 연동하여 출연연 공동의 분산 컴퓨팅 자원을 구성하여 출연연의 AI 연구 생산성 향상을 목표로 함

R&E Together 융합클러스터

1차 (2019.12) 융합클러스터 Kick-off 미팅 진행

2차 (2020.02) 융합클러스터 2차 미팅 진행

R&E Together

AI Argorithm/

SW Utilization

AI Platform Integrated

CPU ComputingCPU

AI AI Programing (Jupyter Notebook)

Big Data

Server1DTN

Transmission Performance Optimization(DTN Technology)

Super Highway

Server2DTN DTN

Server3

RnE Together 통합 플랫폼 구성도

012 013

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

KREONET.NET

● 고속의 데이터 전송 및 과학 빅데이터 기반의 AI 컴퓨팅 연구 환경 제공

- ScienceDMZ 인프라와 데이터 전송 노드(DTN)을 이용한 최대성능의 데이터 전송 성능 제공 - Kubernetes를 이용한 컨테이너 기반의 AI 컴퓨팅 연구 환경 제공

- AI의 고속 연산을 위한 컴퓨팅 병렬 처리 및 분산 처리 연구 환경 제공

● 대용량의 데이터 저장을 위한 스토리지 구성 및 이기종 간의 데이터 전송 제공 - 이기종 스토리지(GCP, Amazon, Azure, Ceph 등) 간 데이터 전송을 위한 서비스

● 사용자에 의해 커스터마이징된 연구 환경을 이미지 파일로 저장/복원 및 공유 주요서비스

k8s Node

CPU CPU CPU

k8s Node

CPU CPU CPU

k8s Node

CPU CPU CPU

CPU CPU CPU CPU

Pod

GitLab

Private Image Private Image Private

Public

GitLab

JupyterMPI Image

Ceph Storage

Store Image

Restore Image Pod Create

Pod Create

AzureGCPAWS

AI Computing or Image gen

User Kubeflow

AI

AI PaaS Network

Container

Jupyter ^JupyterContainer ^JupyterContainer

Data Share

Velero JupyterNB Image

Jupyterhub Image

기대효과 및 활용방안

- 인프라의 확장을 위해 슈퍼컴퓨터 5호기의 자원과 연계하고 EDISON 인프라의 자원과 연계 그리고 미국의 PRP 플랫폼과 연계를 통해 거대한 리소스 풀을 제공

- 출연연연구소에서 수행되는 AI 연구 생성성을 향상시키고, 머신러닝을 위한 컴퓨팅 자원을 공유하는 효율적 플랫폼을 제공 - KREONET의 빅데이터 고속도로 구축 사업(SciecneDMZ)과 연계를 통한 국제간 빅데이터 고속도로 연계와 인공지능 플랫폼의

공용 활용을 통한 국제협업연구의 활성화

- 국제 거대프로젝트의 참여기회 확대와 빅데이터 연구 커뮤니티의 활성화 및 신규 발굴에 기여

- KISTI/KREONET과 출연연의 AI 연구자들과의 긴밀한 협업을 통해 실제 사용하고 있는 AI 연구 환경을 플랫폼으로 구현하고 이를 통한 시너지효과를 극대화

Supercomputer(5^th)

PRP k8s

PACIFIC RESEARCH

PLATFORM

Big Data Super Highway AI PaaS Network

KBSI TEM

HEP(CMS, ALICE)

Genome RDC K*GENOME

LSST

eKVN SDO

KSTAR

GSDC

KREONET

KAFE

● 하나의 ID로 국내외 연구자원과 협업도구들을 손쉽게 이용할 수 있는 ‘쉬운 로그인’ 서비스

● 연구자원의 제공기관과 활용기관, 제3신뢰기관으로 구성된 국내 ID 페더레이션 연합체로써 국가과학기술연구망(KREONET)에서 운영

KAFE 참여기관

● 과학기술 특성화대학 등 연구자원 활용기관의 KAFE 참여확대 - 한의학연구원, 서울대, 고려대, 포항공대 등 국내 17개 기관/조직 참여

● KAFE 연동 온라인 연구자원의 로그인 가능 계정 수 증가(총 28만)

● 아시아 3위 수준의 서비스 규모 확보

- 연구자원 제공기관과 활용기관의 KAFE 참여(56개)

● Web of Science, ScienceOn 등 51개 연구자원의 KAFE 연동

- AI Paas Network, ScienceDMZ, KiCloud 등의 과학기술응용서비스 연동 확대

● 연구자원의 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)한 공유환경 조성

● Identity Lifecycle의 관리 효율성 확보 및 Password 피로도 해소 KAFE

목적

KAFE 연혁

Trust Networking

Service Providers R&E

Institutions

Identity Networking Framework Provision Compliance Ecosystem

Federated Authentication Policy _&

pro_file_s

개념설계 및 기술개발 타당성 검토

2015 2016

국내 최초 파일럿 서비스 개시

· 아시아 2번째, eduGAIN 정회원 자격 확보

2017 프로덕션 서비스 전환

· FaaS(Federation as a Service) 기술개발 및 서비스 제공

2018 상용 서비스 제공자 수용

· 과학기술 응용서비스 및 전자저널 출판사의 서비스 연동

2019 차세대 인증규약 도입

· 서비스제공자 수용범위 확대

2020 허브형 인증인가 서비스 개시

· 인증규약 간 호환성 제공

014 015

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

KREONET.NET

● Identity 네트워킹을 통한 국가 간 기술호환체계 확보

- InCommon(미), UK Access Management Federation(영), Gakunin(일), SURFconext(네덜란드) 등 68개 국가와 체계 연동

- LIGO, CERN, Globus online, OpenAIRE 등 23개 국외 과학기술 연구자원 이용 가능 국제협력

Online R&D Resources

Computational

Science Data Science Life science Physics Collaboration

Higher education and research institutions

20'

+ Feasibility study

· 1 IdP/5 SP + Pilot service · 2 IdP/7 SP + Join eduGAIN

+ Production service

· 9 IdP/15 SP · 14 IdP/22 SP · 16 IdP/26 SP

· 22 eduGAIN services

15' 16' 17' 18' 19'

· 17 IdP/39 SP · 23 eduGAIN

services

51 Federated Services

+ CERN, LIGO, EGI, CILogon + OpenAIRE, ORCID, RDP/RMP + Globus online

+ Video conferencing tools + File storage and transfer

+ Computational platform + eduroam visitor account + groupware service + IEEE Xplore + Web of Science and more … Interconnect 68 federations

56

280K

KAFE

016 017

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

KREONET.NET

과학기술 및 공공분야 무선 IoT 인프라

ScienceLoRa

- 과학기술 및 공공분야의 무선 데이터 전송을 위한 IoT 네트워크 인프라 구축

※ IoT (Internet of Things, 사물인터넷): 사물이 유·무선 네트워크로 연결되어 인터넷 전반에서 추적, 조정, 통제될 수 있도록 하는 센서, 구동기, 데이터 통신기술을 사용하는 것 (맥킨지)

- 무선 구간의 안정적 장거리 데이터 전송을 위해 비면허대역 기반 저전력 장거리 통신기술(LPWA)의 일종인 LoRa/LoRaWAN 무선 기술 사용

※ LPWA(Low Power Wide Area): 저전력 장거리 통신 네트워크 ※ LoRa(Long Range): 장거리 무선 통신을 위한 물리 계층 모듈레이션 기술

※ LoRaWAN(LoRa Wide Area Network): LoRa 기술을 기반으로 통신 프로토콜과 네트워크 아키텍처를 정의한 미디어 접근 제어(MAC) 및 네트워크 계층 기술표준

- 공공분야 활용을 위한 맞춤 IoT 인프라 구축 서비스 및 연구교육 활용을 위한 IoT 데이터 서비스 제공 - 국내외 IoT 기술교류 및 연구 활성화에 기여 (LoRa Alliance 멤버 가입 및 활동)

※ LoRa Alliance: LoRa 관련 업체들 간의 기술 교류 및 LoRaWAN 기술표준 개발을 담당하는 사실표준화 기구

ScienceLoRa

Wireless loT Network Technology

Korea Science &

Research Network

+ =

as an Lot Science Data Transfer Network

- 전국 20여개 지역에 ScienceLoRa 인프라 구축 완료 → ‘20년부터 대국민 서비스 제공 예정

- 권역별(대전·경북·전남·제주·서울 지역) 대학에 ScienceLoRa 인프라 구축 및 센싱 데이터 제공 → 교육 및 연구 목적 활용

ScienceLoRa 구축 현황

양자암호 기반의

차세대 국가연구망(QKNet) 구축

현재의 데이터 중심 국가 연구망 서비스는 물리적 도청/감청이 어렵지만 불가능한 것은 아님. 따라서 데이터 탈취 및 양자컴퓨터 등장 시 복호화가 가능함. 국가 중요 연구데이터를 물리적 기반의 양자암호통신 기술을 이용하여 빠르고 안전한 데이터 전송·공유 가능한 차세대 국가연구망 구축 및 서비스를 목표로 함

국가 사이버안보 기본계획 수행을 위한 국가용 양자암호 시험통신망 역할 수행

- 양자암호통신(Secure Communication using Quantum Cryptography) 기술을 통해 구축한 안전한 네트워크로써 QKD (Quantum Key Distribution) 기반의 과학기술연구망

- 이르면 5~10년 내에 상용화 될 수 있는 양자 컴퓨터가 고속 병렬 처리가 가능하여 소인수분해 및 데이터 검색 등에 특화되어 있으며, 이 러한 장점이 현대 사회에서 사용되는 계산복잡도를 근간으로 하는 공개키 기반의 암호체계에 큰 위협요인이 되고 있음. 따라서 이에 대 한 대안이 필요하며 양자역학적 특성을 기반으로 정보이론적 보안을 제공하는 양자암호통신 기술이 대두되고 있음

※ 양자암호통신 기술은 양자 키 분배(Quantum Key Distribution)과 같은 양자암호기술을 사용하여 안전한 통신을 가능케하는 기술 ※ Quantum Key Distribution (QKD) : 양자역학의 불확정성을 이용하여 통신상에서 암호키를 안전하게 나누어 가질 수 있는 기술

2019년 12월 국가 사이버안보 기본계획 100대 과제 중 하나인 국가용 양자암호 개발의 성공적인 수행을 위하여, 한국과학기술정보 연구원, 국가정보원, 국가보안기술연구소, 한국표준과학연구원 4개 기관이 협력하여 개통한 대전지역 내 약 50km 길이의 국가용 양 자암호시험통신망

향후 22년까지 서울~대전 약 150km로 연장할 예정이며, 이를 활용하여 국가·공공기관, 중요 연구기관, 군 등에 활용 가능한 국가용 양자암호 및 상용 양자암호 장비 검증을 목표로 함

QC

KM QC TR

CQl KM QC KM

QC

CQl KM QC CQl

KM QC CQl

KM QC HE

KM KM

QC KM QC HE

TR TR TR

TR KM

QC KM

QCQuantum Network(Dark fiber)

Classical Network

CQl

KM QC HE TR

Classical & Quantum network Interface Trusted Relay

Homomorphic Encryption Key Management Quantum Cryptography

QKNet (Quantum KREONET)

이란?

과학기술연구망

상호 인증

QKD

보안 통신

Dark fiber Public channel a. Alice & Bob : 사용자 인증

a. Alice : 임의로 편광 된 광자 열 전송

b. Bob : Raw key 생성

c. Alice & Bob : Information reconciliation 수행 c. Alice & Bob : Privacy amplification 수행 c. Alice & Bob : 대칭 키 공유 완료

c. Alice & Bob : 대칭 키를 통한 과학기술연구망 보안 통신

과학기술연구망 데이터 01010101111001101010100101

Alice Bob

018

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

- ScienceLoRa 기반의 국가환경방사선 자동감시망 전송 인프라 확대구축 및 고도화

※ 국가환경방사선자동감시망(IERNet): 우리나라 전 국토를 대상으로 하는 실시간 환경방사선 감시 및 대국민 정보공개 서비스로서, 한국원자력안전기술원 (KINS)에서 운영 (http://iernet.kins.re.kr)

ScienceLoRa 발전방향

KISTI-KINS간 공동연구 및 업무협력 MoU 체결 (‘19년 6월)

IBS 지하실험실 안전관리 IoT 솔루션 (‘21년 구축 예정)

- ScienceLoRa 기반 정부출연(연)의 연구환경 및 연구자 안전 모니터링 체계 구축 - IoT 데이터 전송성능 향상을 위한 기술 연구 진행

LoRa 간섭 제거 기술 개발 및 기능검증 (시뮬레이션)

Freq.(kHz)

(a) Overlapping signal

Freq.(kHz)

4.1 8.2

SF9

SF9

SF10 SF10

SF9

Time(ms) Time(ms)

(b) Multiplication signal

Freq.(kHz)

SF9 SF10

4.1 8.2

(c) De-interferenced signal (d) Re-Multiplied signal

Freq.(kHz)

4.1 4.1

Time(ms) Time(ms)

국가환경방사선감시소 대학교 및 연구소 포천

서울강남

세종 KISTI 한남대

금오공대 원덕 금강송소광삼척

광회

덕유산

울산동부 하북 부안봉암

전남대

여수 해리

동호

제주대 마라도

2019년 ScienceLoRa 인프라 추가구축 지역

ScienceLoRa 활용 가능 분야

구분 분야 사례 서비스내용 및 기대효과

산업 IoT

농업 스마트팜 농작물 재배 시설의 온도, 습도, 일조량, 토양상태 등을 측정하고, 이를 분석하고 생육과정을 관찰하여 작업 효율 개선

공장 스마트공장 설계, 제조, 유동 등 전체 생산과정에 정보통신기술을 적용해 생산성, 품질, 고객 만족도 향상 도모

공공 IoT

보안관제 원격관제 CCTV, 위치정보 등의 측정 및 분석을 통해 범죄 예방, 노약자 사고 예방 등 사전적 조치 수행

환경 스마트환경 공기오염, 수질오염, 토양오염 등 환경 데이터 수집을 통해 환경오염 최소화 및 개선 방향 도출

에너지 스마트미터 원격 검침을 통한 효율성 향상 및 실시간 과금, 에너지 소비패턴 분석 등 서비스 제공

연구교육 IoT

연구

통신기술 연구 IoT 인프라 운영정보 분석을 통한 무선통신 성능 개선 및 실제 설치 환경에 적합한 통신기술 연구

플랫폼 및 응용 연구 이기종 사물인터넷 연동 플랫폼 및 융합 서비스 연구

교육

스마트 교실 시간과 공간의 제약 없이 디지털 교과서 및 온라인 수업 제공 IoT 전문가 육성 IoT 인프라 및 플랫폼을 활용한 수업 및 실습으로 차세대 IoT 전문가

육성에 기여

안전 실험실 안전관리 위치 및 체온, 맥박수 등 건강 데이터 모니터링을 통한 실험실 작업자 안전 도모

020 021

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

천문우주

ASTRONOMY

& SPACE

OBSERVATION

천체우주_ 우주 관측장비 및 해외 관측지점으로 송수신되는 천문자료는 관측 시간에 따라 지속적으로 증가하는 대용량 데이터의 특성을 지닙니다. 이러한 관측데이터를 실 시간 안정적으로 송수신할 수 있는 환경구축은 천체우주연구에서 매우 중요합니다.

KREONET과 GLORIAD를 통한 실시간 관측데이터의 전송과 안정적 관측장비 공유환 경은 천체우주연구의 범위와 정밀성의 제고에 기여합니다.

연구기관수

전송데이터(PB/년간)

협력기관

논문발표(SCI)

7

20

53

950

+

+

+

+

연구내용

- 최신 우주론 연구동향은 일반상대론적 중력이론과 표준 모형인 암흑물질 및 암흑에너지를 상세히 살펴 새로운 물리법칙을 찾고자 하는데 까지 이르고 있으며, 이를 위하여 관측 데이터와 (비)표준 우주모형의 수치 시뮬레이션의 비교 및 유체역학 계산이 필수적임

- 대규모 우주론적 시뮬레이션을 통해, 시뮬레이션 제약에 제한되지 않는 거대 규모 은 하단을 확인하여 태양질량보다 무거운 관측 은하단과의 비교 분석을 수행하며 보다 물리 적인 블랙홀의 진화와 모은하와의 관계를 분석

- Horizon Run 5는 세계 최대 우주론 유체역학 시뮬레이션이며, Ramses 코드를 이용 하여 초기 은하의 생성, 별 탄생의 역사, 초거대질량 블랙홀의 생성과 은하에 미치는

영향, 우주거대구조물과의 상관관계 등에 대해 연구를 수행

- 적색이동공간의 비등방성 진화에 적용한 알콕-파친스키 테스트 수행 - 빅데이터 그래프 데이터베이스를 우주론 연구에 적용

연구내용

- 다수의 VLBI 전파망원경을 통해 가상의 거대한 전파망원경을 구성하여 초고분해능의 효과를 얻는 VLBI 관측기술을 이용한 측지 천문관측 연구 수행 - 은하 중심핵, 별표면 근처의 물리현상 등 천체 초미세 구조의 준실시간 관측연구 수행 - 국토지리정보원과 한국천문연구원 VLBI 공동관측 데이터를 이용한 국내 VLBI 위치 좌표 산출 및 천체의 초미세구조 분석

- 국제(IVS) 공동관측 데이터를 이용한 국토지리정보연구원 VLBI 안테나의 mm급 정밀좌표 산출 및 지구회전운동 변화량 측정

- 퀘사 등의 전파원에서 방사하는 전파를 2개 이상의 VLBI 관측국에서 수신, 그 전파의 도달 시간차를 이용하여 정확도 높은 측지 연구 수행

활용내용

- 국가 슈퍼컴퓨터 타키온-II/누리온을 통해서 생산한 대용량 우주론 및 은하형성 시뮬레이션 데이터 전송

- 첨단연구망을 통해 국가 슈퍼컴퓨팅 센터에서 고등과학원 거대수치계산연구 센터로 데이터를 전송하고 있으며, Baekdu/Annapurna 클러스터를 이용하여 분석

- 대용량 시뮬레이션 데이터 전송 시, 기존 네트워크에서 소모되는 시간 (5년) 대비 연구망을 이용하여 전송 시간을 1/10 로 줄일 수 있었으며 이는 세계적인

우주론 시뮬레이션 연구의 주기 (대략 3-4년)을 고려할 때, 외국의 경쟁 연구그룹과 손색없는 연구환경을 보유

활용내용

- 고성능 네트워크를 이용한 한국천문연구원 및 국제(IVS) 데이터처리 센터로 대용량 관측데이터의 준실시간 송수신

- 지구상에서 우주측지관측센터 VLBI 위치좌표 산출 및 지각이동량 분석 연구용 국제 VLBI 공동관측 수행을 위한 연구망 활용

- 우주측지관측센터 VLBI 기준으로 한국천문연구원 VLBI(3기)의 위치좌표 산출 및 지각이동량 분석 연구를 위한 연구망 활용

활용성과

- 세계 최대 우주론 유체역학 시뮬레이션인 Horizon Run 5 수행을 통해 우주론 연구 및 슈퍼컴퓨터 활용 연구 세계 최고 수준 확인

- 우주론 유체역학 시뮬레이션 자료를 통해 초기 은하의 생성, 별 탄생의 역사, 초거대질량 블랙홀의 생성과 은하에 미치는 영향, 우주거대구조물과의 상관관계 등에 대해 연구 가속화

- Horizon Run 5를 통해, 국내 출연연의 공동연구 활성화 및 국제 공동연구 활성화

국내ㆍ외 VLBI를 이용한 측지ㆍ천문관측 연구

국토지리원 우주측지관측센터 이상오

우주 지평선 시뮬레이션 5를 통한 우주론 및 은하형성 연구

고등과학원 박창범

활용성과

- 은하 중심핵, 별표면 근처의 물리 현상 등 천체의 초미세 구조 분석을 통한 국내외 VLBI 측지 천문연구 활용 극대화 및 VLBI 활용 연구 효율 극대화 - 국내외 VLBI 공동관측데이터 전송 경비 절감을 통한 연구 제약 해소 - 준실시간 관측데이터 확인을 통한 시스템 안정성 향상

- 국내외 VLBI 대용량 관측데이터 전송의 안정성과 보안성 확보 - 국가 위치기준체계, 측량학회 정기학술대회, Smart GEO EXPO 발표

일간 년간

2 TB 1.2 PB

학술논문

1

SCI 1저자

2

참여연구원

20

일간 월간 년간

1 GB 3 TB 33.6 TB

참여연구원

6

국내KIST 천문연구원

University of Hull (영국)국외 IAP (프랑스)

은하단 그림. 윗줄부터 가스밀도, 온도, 그리고 속도를 나타냄. 좌측으로 갈수록 은하단 내부의 세부적인 모습을 보여줌

시뮬레이션을 통해서 얻은 여러 물리량의 분포.

좌로부터 가스온도, 별, 암흑물질 밀도, 그리고 가스의 중금속 함량 분포를 보여줌

Horizon Run 5를 통해서 구현한 원시 은하단의 모습.

중앙 밝은 부분이 원시은하단의 중심

원시은하단 중심을 확대 VLBI 22M 안테나 전파 수신 증폭장치 우주측지관측센터 및 한국천문연구원 KVN 공동관측데이터

프린지 검출 국내우주측지관측센터

한국천문연구원

상하이천문대(중국)국외 지리원(일본 상관처리센터)

022 023

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

천문우주

연구내용

- 은하는 각종 천체물리학적 효과들을 모두 고려해야 하는 분야이며, 연구 분석 한계를 극복하기 위하여 고해상도의 시뮬레이션이 필수적임 - 우주론적 시뮬레이션을 이용한 원반은하의 형성과정 연구를 통한 원반은하의 각 구조 형성 시기와 기원 추적

- 순수 MPI 기반으로만 구성되었던 기존의 RAMSES에 OpenMP를 추가하여 하이 브리드 병렬화를 이용한 수치모사 코드 계산 최적화 (RAMSES-yOMP)

- 차세대 거대 은하단 시뮬레이션 및 초고해상도 은하 시뮬레이션

활용내용

- RAMSES-yOMP 개발 관련 데이터 전송 (연간 1TB)

- 100TB 수준의 NewHorizon 수치모사 데이터 중 대부분이 연구망을 통해 송수신됨

슈퍼컴퓨터를 활용한 초고해상도 은하 진화 수치모사 연구

연세대학교 이석영

활용성과

- 해당분야 최상위 저널 (The astrophysical journal)에 논문 출판하였 으며, 해당 연구는 최근 미국천문학회 (AAS Nova)에 의해 가장 흥미로운 연구결과로 소개됨

- 개발과정에서 축적된 노하우와 RAMSES의 하이브리드 병렬화 버전(RAMSES- yOMP)는 향후 프랑스에서 이루어질 NewHorizon의 지속 계산에 사용될 예정 - 기존 대비 수십배 이상 빠른 전송 속도로 연구자간 대용량 시뮬레이션 결과 데이터 및 초기조건 데이터를 송수신함에 따른 연구 효율 향상

- 거대 시뮬레이션을 위한 코드 테스트 및 개선

일간 월간 년간

2 GB 80 GB 1 TB

024 025

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

천문우주

연구내용

- YUMMy 코드의 테스트 및 검증 - 고해상도 우주론적 시뮬레이션 수행 - 원반은하의 상호작용 시뮬레이션 수행

- Illustris-TNG 데이터를 이용한 위성은하의 평평한 공간분포 조사 - Illustris-TNG 데이터를 이용한 이웃 은하와의 정렬관계 조사 - Illustris-TNG 데이터를 이용한 은하의 화학적 특징을 조사

- 기계학습을 이용한 해파리 은하의 선별

활용내용

- KISTI 슈퍼컴퓨터를 이용하여 수행한 대용량 시뮬레이션 결과 데이터 (1년에 약 100TB)를 교내 서버로 다운받아 분석 수행

- 독일에 위치한 데이터 서버로부터 공개된 고해상도 시뮬레이션 데이터 전송 (Illustri-TNG, 총 650TB 중 100TB 전송)

- 해외 연구기관에서 제공하는 대용량 시뮬레이션 카탈로그 데이터 (약 150TB)를 교내 서버로 다운받아 분석 수행

- 독일의 MPIA 연구진과의 실시간 데이터 공유 (1일 총 1TB 이상)

활용성과

- 독자적으로 개발한 유체역학 시뮬레이션 코드의 우수성 제시 - 우리 은하 및 주변 왜소은하를 세계적인 수준의 고해상도로 구현하였고 우주의 거대 구조로부터 우리 은하가 생성되는 과정을 구현하였으며, 우리 은하 및 주변 왜소은하의 관측적, 역학적 특징의 기원을 검증함으로써 우리 은하 및 주변 왜소은 하의 생성 및 진화 과정을 검증

- Missing satellite problem과 위성은하의 평면적인 공간 분포와 같은 현 천문학계의 난제들을 해결

- 시뮬레이션을 이용한 은하의 진화과정 및 특징의 기원 규명 (상호작용 중인 은하의 역학적 특성 변화, 이웃 은하와의 정렬관계 조사 및 원인, 초신성 폭발에 의한 모멘텀

생성 및 은하의 진화에 미치는 영향 연구 등)

새로운 보로노이 분할 가변이동격자 유체역학 코드를 이용한 우주론적 줌인 시뮬레이션

연세대학교 천문우주학과 근우주론연구실 윤석진

일간 월간

800 GB 25 TB

참여연구원

6

학술논문

3

SCI 1저자

1

참여연구원

10

국내한국과학기술정보연구원

Max Planck Institute for 국외 Astronomy (독일)

국내한국과학기술정보연구원

파리천체물리연구소 (프랑스)국외

우주론적 거대 시뮬레이션 Illustris-TNG 우주론적 시뮬레이션 데이터를 이용한

위성은하의 평평한 공간분포 조사 Illustris-TNG 우주론적 시뮬레이션 데이터를 이용한

은하의 화학적 특징을 조사 RAMSES-yOMP 코드의 병렬계산 성능 테스트 결과 기존 코드와 OpenMP 버전의 시뮬레이션 결과 비교

해당 연구에 대한 미국천문학회 소개자료 원반은하의 상호작용 시뮬레이션

연구내용

- 교육과학기술부-NASA 간 협력 추진 과제로 한국 SDO 데이터 센터를 구축, 과학 데이터에 대한 국제 서비스를 제공, 운영

- 지상 및 위성 관측 데이터를 이용하여 우주환경의 3가지 기본 요소인 태양복사, 고에너지 입자, 그리고 지자기장의 변화를 분석하고 예보하기 위한 태양 활동 연구 및 태양 활동에 의한 우주환경 영향 연구

연구내용

- 동아시아관측소 산하 JCMT와 ALMA의 협력 구성원으로서 EHT 프로 젝트에 참여하였고, KVN 및 EAVN 관측결과를 통해 EHT그룹의 최초 블랙홀 관측 연구에 기여

- 활동성은하핵 (AGN)의 감마선 기원 및 플라즈마 물리 연구 - 민기형 별의 4주파수 대역 메이저원 모니터링 연구 - MASK (Multi-frequency AGN Survey with KVN) 연구

- 세종 우주측지센터와의 국내 측지 VLBI 공동 관측 연구

- 한일/동아시아 국제 공동 VLBI 연구 및 유럽, 국제 mm-VLBI 관측

데이터 생성 / 전송 처리 & KREONET

활용내용

- SDO 위성은 해상도가 4K 이상의 고해상도 영상이며 시간분해능이 짧 은 고속 관측을 다채널 파장에서 동시에 수행하여 다른 온도층의 태양 관측을 관측하고 있으며 1일 약 1.5TB (1년 0.5 PB) 규모에 달하는 관련 데이터를 수신 - 연구망 인프라를 통해 우주환경 관측 빅데이터 관리 및 처리 수행

- 미국 스탠포드 대학과 미국 NASA로부터 연구용 SDO 데이터와 일반 웹 서비스를 위한 데이터를 수신

- 약 3.9 PB의 고가용성 스토리지에 2010년부터의 관측 데이터 축적 - 한국 SDO 데이터 센터의 국내외 서비스를 수행

활용내용

- dEHT 캠페인의 다파장 관측 결과 공유

- gridftp 및 m5copy를 이용한 KVN VLBI 관측자료 전송

- 유럽 및 국제 VLBI 네트워크 (EVN, GMVA, RA 등) 공동관측 자료 전송 - 실시간 e-VLBI 활성화를 통한 rapid response science 기반 준비 - 첨단망을 이용한 광대역/고감도 VLBI 관측연구 선도

- FILA 10G, Mark 6을 이용한 광대역/대용량 관측 데이터 전송

활용성과

- 우주환경 관련 기관에 (우주전파센터, 공군 등) 우주환경 데이터 서비스 제공

- 태양 및 우주환경 공동 연구 수행 - 한국 SDO 데이터 센터 운영 - 데이터 확보율 97% 달성

- 데이터 전송 속도와 안정성 증가 및 데이터 전송 환경 개선을 통한 SDO 데이터 센터 서비스 활성화

국내외 초장기선 전파간섭계를 이용한 우주 초미세구조 연구

한국천문연구원 김현구

한국 SDO 데이터 센터

한국천문연구원 최성환

활용성과

- EHT의 사상 첫 블랙홀 이미지 결과 논문 기여

- KVN 3사이트와 대전 상관센터 간 데이터 전송 경비 절감을 통한 연구 활성화 - 대용량 데이터 전송 및 처리를 통한 KVN 활용 관측 효율 극대화 (1Gbps -> 32Gbps) - 1/2/4/8/16 Gbps KVN (e-)VLBI 관측 연구를 통한 광대역/고감도 (e-)VLBI 선도 - 국제공동관측 연구활동 활성화 및 EAVN 주도를 통한 동아시아 VLBI 관측 허브 도약 - KVN 관측 데이터 e-shipping 및 e-VLBI 활성화

- 첨단망을 이용한 VLBI 과학연구 확대

- 국제 공동관측 및 extended-KVN 관측 확대를 통한 mm-VLBI 선도 - 수천 km 거리를 cm 이하의 정밀도로 측정함으로써 지구물리, 우주탐사

등 타 분야로의 연구 지평 확대 및 연구 생산성 증대

SCI 2저자

2

일간 월간

3000 GB 840 TB

국내공군기상단

스탠포드 대학 (미국)국외

국내세종우주측지센터, 연세대학교, 울산대학교, 제주국제대학교, 서귀포시청

JIVE 상관센터 (네덜란드), INAF (이탈리아), OAN, 국외 Yebes (스페인), 막스플랑크전파연구소 (독일), VLBA (미국), ASC (러시아), ATNF (호주), 상해천문대 (중국), 일본 국립천문대, Yamaguchi 대학교

026 027

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

천문우주

일간 월간 년간

2 TB 60 TB 700 TB

한국천문연구원과 스탠포드 대학 간 SDO 데이터 네트워크 연동

한국 SDO 데이터 뷰어 프로그램 서비스

한국 SDO 데이터 센터의 국내외 서비스 우주환경 감시실 운영

학술논문

2

SCI 1저자/2저자

10/7

참여연구원

35

한국우주전파관측망

연결 구성도 사건지평선망원경 (EHT) 팀의 세계최초

블랙홀 관측 GMVA 4Gbps 모드 테스트 관측

f19277b 프리지 결과

연구내용

- 남반구 3개 관측소 (호주, 남아공, 칠레)에 설치된 KMTNet 광시야 관측시스템을 통해 24시간 연속 관측자료를 생성하고 있으며, 해당 자료를 이용한 외계행성 발견 연구

- 150초 간격으로 촬영된 우리은하 중심부 관측자료를 통해 중력렌즈에 의한 행성 신호 검출

활용내용

- 2019년 11월 30일 기준 KMTNet 남반구 3개 관측소에 147.3TB 규모의 관측자료를 한국천문연구원으로 실시간 전송하며 727.4TB 자료를 실시간 처리

- 전송된 자료를 실시간 측광 처리하여 2,347 개의 중력렌즈 사건을 실시간 으로 검출하고 웹을 통해 국제공동 연구에 활용

- 외계행성 탐색 관측 시간을 제외한 2차 연구과제 프로그램을 위한 관측자료 제공 - 대용량 관측자료는 관측소 현지의 공간 및 전력문제등에 의해 직접처리가

어려우며, 연구망을 이용하여 천문연구원 본원으로 실시간 전송, 처리과 정을 거친 후 과학연구에 활용

활용성과

- 국내최초로 지구위협소행성 발견 - 가장 먼 왜소신성 발견

- 첨단망을 이용한 실시간 자료전송 및 처리로 외계행성 탐색 연구 효율성 제고 - 실시간 자료처리를 위한 전산 자원의 효율적 관리

외계행성 탐색시스템 운영

한국천문연구원 이충욱

년간

147.3 TB

CTIO (칠레), SSO (호주), 국외 SAAO (남아공)

028

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

029

천문우주

관측소 별 네트워크 현황 및 자료전송 현황

KMTNet 중력렌즈 사건의 실시간

검출을 통한 Alert System 지구에서 가장 먼 왜소신성 발견 관련 보도자료

ASTRONOMY

& SPACE OBSERVATION

Korea Research Environment Open NETwork

첨단망연구지원우수성과 사례집

SCI 1저자/2저자

11/14

참여연구원

6

030 031

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

게놈/바이오

GENOME/BIO

게놈/바이오_ 바이오분야는 전 세계적으로 분산된 정보를 빠르게 송수신하여 DB화하고 지식화 정보화하는 것이 매우 중요합니다. 또한 글로벌 유관기관과의 공동연구와 사이버 연구공간의 마련은 해당연구의 경쟁력 확보를 위해 매우 중요한 요소입니다.초고속의 첨단연구망을 통한 데이터의 전송과 컴퓨팅 자원의 효율적인 활용 그리고 빠른 연구 결과의 분석은 치열하게 경쟁하는 바이오분야의 국제 경쟁력이 될 것입니다.

연구기관수

전송데이터(TB/년간)

협력기관

논문발표(SCI)

11

54

37

1205

+

+

+

+

연구내용

- 암의 병태생리를 이해하기 위한 초고속 유전체 염기서열분석 빅데이터 정밀 분석

연구내용

- 유전체 빅데이터 분석 전문인력 양성 웹포털을 통한 개방형 운영 시스템 구축

- 참여기관 협업을 위한 인적 교류 체계와 서버 및 연구전용망 구축 - 대용량 암 유전체 분석 암 특이적 약물 후보 도출 및 체계적 신약 재창출 - TCGA를 비롯한 대규모 국제 암 유전체 DB를 이용한 활용기반구축

활용내용

- 국가 연구망을 이용하여, 다기관 유전체 분석을 위한 whole- genome sequencing data 교환 수행

- 1 PB 데이터 규모인 ICGC-PCAWG-Korea data center 추진 - 유전체 빅데이터 연구에서는 다기관 참여 공동연구가 필수적이며 효율적인 공동연구를 위해 연구망을 활용함

- 약 30TB의 유전체 관련 빅데이터를 기관 간 전송

활용내용

- 부산대에서 구축한 서버자원 공동 활용 및 데이터 전송 - KOBIC에서 구축한 서버자원 공동 활용 및 교육 실습 활용

- 개방형 유전체 빅데이터 인력양성 사업에 참여하는 아주대, 부산대, KOBIC 등과의 연구 동영상 공유 및 데이터 전송 속도의 획기적 증가

- 연구 수행과정 중 구축된 생물정보 데이터베이스를 논문 형태로 공개하고 전 세계 관련 연구자들에게 안정적으로 서비스

활용성과

- 데이터 송수신의 한계를 극복함에 따른 유전체 연구 효율성 증가 - International cancer genome consortium (ICGC) 의 PCAWG 데이터를 우리나라에 유치하는 사업 진행

- 우리나라에서 직접 분석한 암 유전체 정보와 PCAWG 데이터를 상호 비교하면서 의학적으로 의미있는 유전체 돌연변이 패턴 분석

- 폐암의 전장유전체를 분석다고 다발성 골수종의 전장유전체를 분석

개방형 유전체 빅데이터 인력양성 사업 지원을 위한 연구전용망

‘K-GENOME Net’ 구축참여

가톨릭대학교 의과대학 정연준

암특이적 돌연변이 분석을 위한 다기관 전장유전체 분석 연구

한국과학기술원 주영석

활용성과

- 임상 유전체 전문 인력 배출

- TCGA 암 유전체 데이터 수신 및 정밀 분석

- 온라인 동영상 강의 개설 (Python Basics, 유전체 정밀의학)

- 국외의 대용량 공개 암유전체 데이터베이스의 송수신 속도 제약을 극복함으로써 해당 분야 연구 추세에 신속히 대처

년간

30 TB

참여연구원

10

년간

122 TB

국내서울대학교병원, 삼성서울병원, KISTI

OICR (캐나다)국외

현존 가장 정교한 암유전체 빅데이터 ICGC-PCAWG

국내KOBIC 아주대부산대 서울대학교병원

삼성서울병원

KREONET 10G 한국과학기술원

KREONET

10G KISTI

첨단망 연결 구성도

032 033

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

게놈/바이오

K-Genome Net 및 vidyo를 이용한 실시간 화상교육 학술논문

2

SCI 1저자/2저자

3/2

참여연구원

20

연구내용

- 발생빈도가 높은 만성질환에 대하여 한국인 유전체 통합정보에 기반 한 질환 위험도 예측 모델 개발

- 다빈도 만성질환 및 관련 생활습관요인에 대한 유전체분석으로, 국가개방데이터를 활용한 전장유전체분석 및 강북삼성코호트 자료와의 메타분석

- 이화여자대학교 의과대학, KISTI GSDC와의 협업 및 임상의사, 유전체학, 생물 정보학, 통계학, 임상약리학 등 다양한 분야의 전문가 그룹과 연구 네트워크를 통합 융합 연구 수행

- Human gene-microbiome 국제컨소시엄 연구결과 비교 및 한국인 데이터에 확장 연구

연구내용

- 국제 컨소시엄 및 국내 유전체 유관 기관 협력을 통한 인간 범암전장 유전체 데이터 분석

- ICGC/TCGA 등 국제 공동 연구 컨소시엄 데이터 분석 - Mitochondrial genome이 종양에서 변하는 양상 규명 - 인간 암 미토콘드리아 유전체 분석

활용내용

- 국내 연구진간 WGS 기준 200개 이상의 NGS 가공 데이터 송수신 - 유전체 개방협력연구 참여기관인 이화여대의과대학(서울이대병원)과의 원활한 데이터 송수신에 활용

- 첨단망을 활용하여 KISTI 슈퍼컴 기반의 유전체 데이터 원격 분석 협업 - 비만 및 고지혈증에 대한 유전체 국제 컨소시움에서의 국제공동협력연구에 활용

- 장메타지놈 GWAS 컨소시움의 20개국 이상 국제공동협력연구 기관간 데이터 전송 활용

활용내용

- 국제 암 유전체 컨소시엄 (ICGC) 연구 활동 참여 - 국제 암 유전체 컨소시엄에 폐암 데이터 전송 - 국제 암 유전체 컨소시엄 전장 유전체 데이터 수신 - 국내 ICGC 협력 기관 데이터 송수신

- ICGC 인간 범암 전장 유전체 분석 연구 활용

활용성과

- 국제적 선도연구에서 아시아 대표로서 한국이 분석 그룹으로 참여 - 첨단망을 활용한 국내외 유전체 공동협력연구의 활성화

- 심혈관질환 관련 글로벌 유전체 컨소시엄인 GLGC에 GWAS 메타분석 팀으로 참여, 심혈관질환관련 유전자 마커 발굴

- 유전체 연구를 위한 국내 기관간 교류와 국제적 협업 및 통합 DB 확충

국제 컨소시엄을 통한 여러 암종별 인간 전장 유전체 데이터 분석

삼성서울병원 박근칠

대용량 유전체데이터 기반 만성질환의 위험인자 규명 및 예측모델 개발

강북삼성병원 김한나

활용성과

- ICGC 국내 참여 기관과 협업 연구 관련 데이터 전송 효율화 제고 (10TB 이상 데이터)

- 국내외 암 유전체 공동연구를 활성화하였으며 특히 2건의 공동 연구는 연구망 미비 시 불가한 연구임

년간

10 TB

년간

20 TB

국내이화여자대학교

MiBioGen, 메타지놈, 국외 GWAS 국제컨소시엄

참여연구원

4

034 035

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

게놈/바이오

국내KISTI 국립암센터

ICGC, UCSC, 국외 GitHub

원내 첨단망 연결구성도

국제 암 컨소시엄 국제 공동 연구자료

강북삼성병원 첨단망 구성도 KREONET 이 사사된 연구 성과 증빙

SCI 1저자/2저자

4/1

참여연구원

8

연구내용

- 한국인 호발 암 및 희귀 난치암의 유병율은 계속 증가하는 추세이며, 이에 따른 암의 발생/전이/재발에 대한 유전체 차원에서의 연구가 필요함

- 국제적으로 수천, 수만명의 집단 코호트를 대상으로 시퀀싱 연구를 진행하여 암에 관여하는 유전자의 돌연변이 및 DNA의 비안정성에 대한 연구

- 한국인을 대상으로 유전체/전사체/후성유전체를 분석 해독하여 암 발생 관여 유전자의 돌연변이를 동정하고 이 결과를 응용하여 임상에서 환자의 질병 진행 상태 및 치료 후 예후를 예측할 수 있는 바이오 마커로서 활용

연구내용

- 2500명 이상의 암 환자 및 일반인을 대상으로 한 ICGC-PCAWG, 1,000 Genome 데이터베이스를 이용하여 관심 유전자군에서 일어나는 기능 적인 결손과 암 발생간의 연관성 연구

- 여러 종류의 혈액 암에서 BCL2 family 유전자와의 연관성과 해당 유전자를 바이오 마커로서 이용하여 혈액암에 대한 약물 반응 예측연구

활용내용

- TCGA 등 국제 컨소시움 연구에서 발생된 공용 데이터 전송받아 분석

- ICGC-ARGO 의 국제 컨소시움 연구를 통해 생산하는 다량의 암 단백유전체 데이터 송수신하여 분석하고 임상학적으로 적용할 수 있는 유전 변이 도출 - 연구 및 교류 활성화를 통해 공공 데이터 및 암 단백유전체 관련 데이터 송수신

(300TB)

활용내용

- ICGC, PCAWG, 1000 Genomes 등의 데이터베이스는 2000명 이상의 암 환자 및 일반인 정보와 100만개 이상의 돌연변이 정보를 보유하고 있는 대용량 데이터이며, 이 데이터 송수신의 물리적 한계를 극복하기 위하여 초고속 연구망을 활용함

- 혈액 암 데이터에서의 BCL2 family 유전자 발현 정도를 확인하기 위하여 NIH에서 대용량 유전자 발현 데이터베이스를 다운로드하는 과정에서 연구망을

활용함

- NIH의 대용량 유전자들과의 연관성 확인을 위하여, 수집한 TCGA- LAML 데이터베이스를 전송하는 과정에서 연구망을 활용함

- 다수의 국가 R&D 과제 관련 연구에 첨단망 적극 활용

활용성과

- 암 단백유전체 데이터 분석 툴 개발

- 공용 데이터의 접근성이 효율적으로 증가하였으며 이에 따라 대용량 시퀀싱 자료등을 송수신 할 수 있는 기반이 마련됨으로써 대용량 유전체 데이터의 공유 및 확산이 이루어짐

- 초고속망 활용으로 다자간 공동 연구 및 연구 활동의 교류가 활발히 진행되면서 암 단 백유전체 연구에 있어 가속화가 기대됨

- 온라인 암 단백 유전체 자원공유, 정보데이터의 전송, 연구 인력 간 협력 강화 - 국내외 협력 연구를 위한 네트워크형 오믹스 및 단백유전체 연구 환경 최적화

- 대용량 데이터 기반 암 단백유전체 연구 환경에 필요한 오믹스 데이터, 정보의 전송 성능 향상

- 시사저널 선정 2019년 차세대 리더 100인 선정

ICGC-PCAWG 데이터를 활용한 암 유전체 데이터 분석

서울대학교병원 윤성수

대용량 공용 데이터를 활용한 암 단백유전체 데이터의 해석

국립암센터 홍동완

활용성과

- 발암기전의 이해 및 맞춤 치료제 개발의 초석 마련 - 국가 연구과제 실현 가능성 증가

- 개당 200GB 이상의 인체 유전체 데이터의 초고속 송수신으로 인한 연구 가속화 - 유전체 데이터 분석의 신속성 및 효율성 증대

- KOGO, 포스트게놈 성과교류회 등의 국내 학회 참석 및 연구 성과 공유 - AACR, ASHG 등의 국제 학회에 참석하여 연구 성과 공유

년간

300 TB

년간

250 TB

국내KAIST, 삼성서울병원, 서울대학교 병원

ICGC, OICR, GDC data portal, 국외 CPTAC, UCSC Xena

SCI 1저자

2

참여연구원

5

돌연변이 특징을 활용한 체세포 점 변이 정제 기술

국내GSDC, KAIST

NCBI, NIH국외

연구활동 사진

036 037

2020

첨단망연구지원우수 성과 사례집

게놈/바이오

언론 기사 14^th ICGC/1st ICGC-ARGO

Scientific workshop 발표 Sample data 가공 work-flow Anti-apoptotic 및 pro-apoptotic BCL2 family

유전자들(Cell death differ. 2018) SCI 1저자/2저자

1/2

참여연구원

18

연구내용

- 건설기술연구원과 공동연구를 통해 화재 손상 예측 시스템 (F2IS) 서버 개발 - 대규모 데이터, NMR 데이터, 분자 분석, 퀀텀 화학 방법을 사용한 초고속 화합물 구조 예측 시스템 개발

- 천연물 데이터 수집, 데이터 베이스 개발 및 구조 예측 시스템 개발 - 웹을 통한 데이터 베이스 서비스

- 3D 화학 데이터 베이스 개발

- MOPAC을 이용한 HOMO/LUMO 에너지 계산 및 적용을 통한 양자역학적 기술어 제공

연구내용

- 대장 선종에서 대장암으로 진행하는 돌연변이 예측 및 생체표지자 (biomarker) 발굴

- 유방암의 단세포 RNA seq 파이프라인 구축 및 분석

- 크론병 환자의 Korean chip, 생체표지자 데이터를 활용한 질병 민감성 및 예후 분석 - 크론병 환자의 Korean chip, 임상정보 데이터를 이용한 장 수술 예측 머신러닝 모델 개발

- 안구질환의 이미지 데이터를 이용하여 상태를 예측하는 딥러닝 모델 개발 - 대장암의 driver gene 확인 및 변이 패턴 분석

- 유방암의 종양 면역 다양성 분석

- 크론병과 연관된 유전자, 경로 발굴 및 박테리아 분석 - 크론병 환자의 임상정보에 따른 장 수술 예측 분석

- 시신경병증과 유사유두부종을 예측하기 위한 이미지 딥러닝 분석

활용내용

- x-windows 원격접속 네트워크 권장 속도 만족을 위한 연구망 활용

- 공공 데이터 베이스의 고속 수신

- 덴마크 Roskilde 대학교와의 공동 연구를 위해 연구망 활용

활용내용

- 약 82만개의 SNP로 구성된 Korean chip imputation을 진행하기 위해 2만 8천명의 보건원 샘플 데이터를 연구망을 활용하여 분양받아 분석 - WES, Target-seq 데이터를 이용한 대장암 환자의 변종 분석

- 크론병환자의 GWAS, 머신러닝 분석을 위한 Korean chip, 생체표지자 데이터 수신

- 안구질환상태 예측 딥러닝 분석을 위한 이미지 데이터 수신

활용성과

- Interactive 플랫폼을 사용하기 위한 필수 조건인 x-window의 권장 네트워크 성능을 달성하기 위하여 연구망을 활용하여 효과적인 연구 수행을 달성

- 신속한 웹서비스 달성 및 대용량 데이터의 초고속 송수신을 통한 연구 가속화

유전체자원을 이용한 협력 연구

숭실대학교 김상수

천연물 기반 신물질 개발 platform 구축

숭실대학교 조광휘

활용성과

- 시신경병증과 유사유두부종의 분화에 대한 머신러닝의 정확도 보고 - 성장, 생식, 에너지 항상성과 관련된 ARC 뉴런에 대해 RNA-seq를 통해 세포 유형별 마커 보고

- 대용량 다중 오믹스 데이터의 이동 및 처리가 용이한 인프라를 구축하였으며 이를 통한 다중 오믹스 분석 인력 양성에 기여

- 첨단망 활용 인프라를 통해 국내외 다중 오믹스 연구자와의 협력 연구를 강화하였으며 다중 오믹스 산업화 기여 예상

- 내부 서버의 첨단망 구축을 통해 데이터 전송과 컴퓨팅 자원을 효율적인 활을 달성 하였으며 내부 연구자들간의 업무 협력 및 교류 활성화

- 데이터베이스의 통합, 연구결과 분석 시간 단축 및 효율적인 관리를 통한 비용 감소 효과

년간

3.5 TB

국내연세대학교 분자설계연구소

덴마크 Roskilder 대학국외 SCI 1저자

1

참여연구원

3

국내강북삼성병원, 서울아산병원

Oregon 대학, TGen, ADNI, GEO, 국외 TCGA, 1000 Genomes

일간 월간 년간

10 G 300 GB 이상 4 TB

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