[표지]
제출문
보고서 초록
요약문
SUMMARY
Contents
목차
제1장 연구개발과제의 개요 25
제1절 연구목적 및 필요성 25
1. 연구사업의 목적 25
2. 연구의 필요성 25
제2절 연구내용 및 범위 28
1. 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용분야 적용 28
2. 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 29
3. 계산과학공학 플랫폼 기술 기반 항원성 탐색 환경 활용 30
제3절 추진전략 32
1. 연구사업 추진전략 및 방법 32
2. 대내외 추진체계도 33
제2장 국내외 기술개발 현황 분석 34
제1절 국내동향 34
1. 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용분야 적용 34
2. 플랫폼 적용을 위한 가시화 기술 동향 37
3. 계산과학공학 플랫폼 기술 기반 항원성 탐색 환경 활용 38
제2절 해외동향 39
1. 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용분야 적용 39
2. 플랫폼 적용을 위한 가시화 기술 동향 54
3. 계산과학공학 플랫폼 기술 기반 항원성 탐색 환경 활용 58
제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 60
제1절 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용분야 적용 60
1. 국내외 계산과학공학 플랫폼 운영 현황 비교 및 분석 60
2. 웹 기반 인공지능 활용 데이터 분석 환경 PoC 개발 61
3. 연계성 있는 계산과학공학 데이터의 그룹화 관리 기술 개발 88
4. 플랫폼의 전문 과학기술 분야 적용 111
5. 슈퍼컴퓨터 5호기 연동 방안 연구 139
제2절 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 147
1. 다수 사용자 지원을 위한 경량 가시화 서버 개발 147
2. 이미지 기반 원격 렌더링 기술 개발 167
3. 고성능 볼륨렌더링 기술 개발 216
제3절 계산과학공학 플랫폼 기술 기반 항원성 탐색 환경 활용 222
1. 국내 학계 및 기업의 연구분석 수요에 대응을 위한 항원성 탐색 분석 체계 마련 222
제4절 플랫폼 활용 계산과학공학 커뮤니티 협력체계 구축 및 활성화 239
1. 커뮤니티 협력체계 구축 및 활성화 239
2. 국제협력 및 언론 홍보 243
제5절 지적 재산권 현황 247
1. 논문게재 실적 247
2. 학술발표 실적 247
3. 특허출원 실적 249
4. 특허등록 실적 249
5. 기술료 계약실적 249
6. S/W 등록 실적 250
제4장 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 251
제1절 목표달성도 251
제2절 관련 분야에의 기여도 252
1. 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용분야 적용 252
2. 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 252
3. 계산과학공학 플랫폼 기술 기반 항원성 탐색 환경 활용 253
제5장 연구개발결과의 활용계획 255
제1절 계산과학공학 플랫폼 프로토타입 개발 및 전문 응용분야 적용 255
제2절 계산과학공학 플랫폼을 위한 가시화 기술 개발 255
제3절 계산과학공학 플랫폼 기술 기반 항원성 탐색 환경 활용 256
제6장 참고문헌 258
〈table I-1〉 Research Strategies and Methods 32
〈table Ⅲ-1〉 Key Features Comparison of HubZero Platform and KISTI Computational Science Engineering Platform 61
〈table Ⅲ-2〉 A Machine Learning dataset submission module 67
〈table Ⅲ-3〉 A Machine Learning notebook management module 73
〈table Ⅲ-4〉 A Machine Learning data search module 75
〈table Ⅲ-5〉 Supported parameter lists by using GUI interfaces 82
〈table Ⅲ-6〉 The table of the supported analyzers 86
〈table Ⅲ-7〉 An example of rules for creating dynamic dataset group 90
〈table Ⅲ-8〉 Logical structure of groupRule 92
〈table Ⅲ-9〉 Logical structure of dataTypeRule 92
〈table Ⅲ-10〉 Class of dataset group management 94
〈table Ⅲ-11〉 Specification of SIMPLE commands set 97
〈table Ⅲ-12〉 Logical structure of ppLogic 100
〈table Ⅲ-13〉 Specification of preprocessing class 102
〈table Ⅲ-14〉 Specification of parallel preprocessing 111
〈table Ⅲ-15〉 The nanoporous explorer description 114
〈table Ⅲ-16〉 The nanoporous 3D visualization chart description 118
〈table Ⅲ-17〉 The nanoporous analysis tool description 121
〈table Ⅲ-18〉 The barcode generator curation process: curate.sh 125
〈table Ⅲ-19〉 TOP500 Supercomputer Laboratory and the scheduler 141
〈table Ⅲ-20〉 Conversion table between IceBeaker and PBSPro job status 146
〈table Ⅲ-21〉 Requirements analysis of computational science engineering platform 150
〈table Ⅲ-22〉 The compulsory visualization technology for applying to the platform 151
〈table Ⅲ-23〉 Rendering Request 155
〈table Ⅲ-24〉 Rendering Protocol Primitives 155
〈table Ⅲ-25〉 Code for data loading request 158
〈table Ⅲ-26〉 List of data fetch functions 158
〈table Ⅲ-27〉 Experimental environments 161
〈table Ⅲ-28〉 Data description 161
〈table Ⅲ-29〉 The result of streamline performance experiment 164
〈table Ⅲ-30〉 The experimental environment of data streaming visualization 166
〈table Ⅲ-31〉 The result of data loading experiment 166
〈table Ⅲ-32〉 The result of Iso-surface generation 167
〈table Ⅲ-33〉 The result of streamline generation 167
〈table Ⅲ-34〉 List of components of remote visualization server 170
〈table Ⅲ-35〉 Usage of array variables in histogram generator 173
〈table Ⅲ-36〉 List of UI elements for configuring histogram 179
〈table Ⅲ-37〉 Color associated with each indicator of 'Blue to red rainbow' colormap 180
〈table Ⅲ-38〉 List of predefined colormaps 181
〈table Ⅲ-39〉 Conditions for the traversal of origin/direction node classifications 190
〈table Ⅲ-40〉 List of variables used to implement parallel traversal of celltere forest 191
〈table Ⅲ-41〉 Viewing requests and parameters 200
〈table Ⅲ-42〉 Volume Rendering Request 202
〈table Ⅲ-43〉 Volume Rendering Response 204
〈table Ⅲ-44〉 Visual Representation Requests 205
〈table Ⅲ-45〉 Object Manipulation Requests 207
〈table Ⅲ-46〉 Rendering Option Requests 208
〈table Ⅲ-47〉 The unstructured grid data information and memory usage used by the performance test of volume rendering 220
〈table Ⅲ-48〉 The volume rendering performance of unstructured grid 221
〈table Ⅲ-49〉 Released presses 245
〈figure Ⅰ-1〉 Relationship between sub-projects(R&D programs) 33
〈figure Ⅱ-1〉 HEMOS platform 36
〈figure Ⅱ-2〉 Concept of nano vfab 37
〈figure Ⅱ-3〉 Screen of iBat service 37
〈figure Ⅱ-4〉 A process of the Amazon Machine Learning Service 42
〈figure Ⅱ-5〉 Microsoft Azure Machine Learning Studio Overview 43
〈figure Ⅱ-6〉 AutoML services in the Google Cloud 44
〈figure Ⅱ-7〉 The IBM chatbot build service with the Watson assistant 45
〈figure Ⅱ-8〉 Recent competitions at the Kaggle 46
〈figure Ⅱ-9〉 An example of machine learning dataset at the OpenML portal 47
〈figure Ⅱ-10〉 CloudCV - Fabrik Platform 48
〈figure Ⅱ-11〉 Materials data search at the Materials Project protal 51
〈figure Ⅱ-12〉 SW statistics at NOMAD 52
〈figure Ⅱ-13〉 Approximated data size at the materials field 52
〈figure Ⅱ-14〉 NOMAD Encyclopedia 53
〈figure Ⅱ-15〉 Data analysis tutorials at NOMAD 53
〈figure Ⅱ-16〉 Web based Visualization Result at NanoHub 54
〈figure Ⅱ-17〉 Web based Visualization Result at NOMAD 55
〈figure Ⅱ-18〉 Visualization result using a Deck.gl 56
〈figure Ⅱ-19〉 Visualization result using a Kepler.gl 56
〈figure Ⅱ-20〉 Visualization result at CIMPLEX 57
〈figure Ⅱ-21〉 Visualization Result on the web using a ParaViewWeb 58
〈figure Ⅲ-1〉 An overview of the KISTI-ML platform 63
〈figure Ⅲ-2〉 The service scenario in the proposed platform 64
〈figure Ⅲ-3〉 Usecase diagram: a machine learning dataset upload 65
〈figure Ⅲ-4〉 Sequence diagram: a machine learning dataset submission 66
〈figure Ⅲ-5〉 Class diagram: a machine learning dataset submission 66
〈figure Ⅲ-6〉 Submit data phase 68
〈figure Ⅲ-7〉 The check type phase 68
〈figure Ⅲ-8〉 The select label phase 69
〈figure Ⅲ-9〉 The select algorithm phase 4-1, 4-2, and 4-3 70
〈figure Ⅲ-10〉 The select algorithm phase 4-4 and 4-5 70
〈figure Ⅲ-11〉 The preview code phase - automatically generated programming code 71
〈figure Ⅲ-12〉 Usecase diagram: a userspace notebook management 72
〈figure Ⅲ-13〉 Sequence diagram: a userspace notebook management 73
〈figure Ⅲ-14〉 Class diagram between a machine learning dataset and a notebook 73
〈figure Ⅲ-15〉 My notebook page view 74
〈figure Ⅲ-16〉 Notebook editor view 74
〈figure Ⅲ-17〉 Usecase: search and view by both machine learning datasets and notebooks 75
〈figure Ⅲ-18〉 Sequence diagram: a data search including both datasets and notebooks 76
〈figure Ⅲ-19〉 The machine learning dataset search view page 76
〈figure Ⅲ-20〉 The machine learning notebook search view page 77
〈figure Ⅲ-21〉 The machine learning facet search view page 77
〈figure Ⅲ-22〉 User interface to JSON 78
〈figure Ⅲ-23〉 An example of the generated JSON file 79
〈figure Ⅲ-24〉 An example of converting a JSON file to a programming code 80
〈figure Ⅲ-25〉 The AutoCorrection function in the python code converter 81
〈figure Ⅲ-26〉 Managing materials datasets with the same structure as a group 89
〈figure Ⅲ-27〉 Usecase diagram of dataset group management 93
〈figure Ⅲ-28〉 Sequence diagram of dataset group management 93
〈figure Ⅲ-29〉 Class diagram of dataset group management 94
〈figure Ⅲ-30〉 Example of descriptive metadata extraction using SIMPLE commands set 96
〈figure Ⅲ-31〉 Specification of descriptive metadata extraction 99
〈figure Ⅲ-32〉 Usecase diagram of managing preprocessing logic 100
〈figure Ⅲ-33〉 Sequence diagram of managing preprocessing logic 101
〈figure Ⅲ-34〉 Class diagram of managing preprocessing logic 101
〈figure Ⅲ-35〉 Screen of listing preprocessing logics 102
〈figure Ⅲ-36〉 Verification of SIMPLE-typed preprocessing logic 103
〈figure Ⅲ-37〉 Creation of CONTAINER-typed preprocessing logic 103
〈figure Ⅲ-38〉 Result screen of preprocessing test 104
〈figure Ⅲ-39〉 Example of editing COMPOSITION-typed preprocessing logic 105
〈figure Ⅲ-40〉 User interface for managing and sharing data preprocessing modules 105
〈figure Ⅲ-41〉 Data view template example using view designer 107
〈figure Ⅲ-42〉 Flow of data parallel preprocessing 110
〈figure Ⅲ-43〉 Usecase diagram: the nanoporous explorer tool 112
〈figure Ⅲ-44〉 Sequence diagram: the nanoporous explorer tool 113
〈figure Ⅲ-45〉 Class diagram: the nanoporous explorer tool 113
〈figure Ⅲ-46〉 The nanoporous explorer tool: main page 115
〈figure Ⅲ-47〉 The nanoporous explorer tool: main page details 115
〈figure Ⅲ-48〉 Usecase: nanoporous 3D visualization chart 116
〈figure Ⅲ-49〉 Sequence diagram: nanoporous 3D visualization chart 117
〈figure Ⅲ-50〉 Class diagram: nanoporous 3D visualization chart 117
〈figure Ⅲ-51〉 The nanoporous 3D visualization chart: main page 119
〈figure Ⅲ-52〉 Usecase diagram: the nanoporous analysis tool 120
〈figure Ⅲ-53〉 Sequence diagram: the nanoporous analysis tool 120
〈figure Ⅲ-54〉 Class diagram: the nanoporous analysis tool 121
〈figure Ⅲ-55〉 The nanoporous analysis tool: main page 122
〈figure Ⅲ-56〉 The nanoporous analysis tool: search structure 123
〈figure Ⅲ-57〉 The nanoporous analysis tool: search structure details 123
〈figure Ⅲ-58〉 The nanoporous analysis tool: search structure details with summary 124
〈figure Ⅲ-59〉 The nanoporous analysis tool: a nanoporous material view page 124
〈figure Ⅲ-60〉 configuration of automated QE execution 128
〈figure Ⅲ-61〉 Folder path for example material(MgO) 128
〈figure Ⅲ-62〉 computation.conf 129
〈figure Ⅲ-63〉 converged_kp.in 130
〈figure Ⅲ-64〉 converged_ecut.in 131
〈figure Ⅲ-65〉 O.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF 132
〈figure Ⅲ-66〉 Mg.pbe-spn-kjpaw_psl.1.0.0.UPF 132
〈figure Ⅲ-67〉 lattice_rlx.dat 132
〈figure Ⅲ-68〉 band.png 133
〈figure Ⅲ-69〉 Comparison of VASP and QE band structure 133
〈figure Ⅲ-70〉 Comparison of VASP and QE density of states 134
〈figure Ⅲ-71〉 pwscf.ph.in 135
〈figure Ⅲ-72〉 dynmat.in 136
〈figure Ⅲ-73〉 dielectric.log 136
〈figure Ⅲ-74〉 Fermi surface of MgO 137
〈figure Ⅲ-75〉 MgO valence band 138
〈figure Ⅲ-76〉 Extract LDAP Server Data for Research 139
〈figure Ⅲ-77〉 RemotePBSProJobAdapter Class 145
〈figure Ⅲ-78〉 Server for web socket 152
〈figure Ⅲ-79〉 WebSocket Server Communication Architecture 153
〈figure Ⅲ-80〉 Web socket Server for multiple users 154
〈figure Ⅲ-81〉 The architecture of light-weight visualization server 156
〈figure Ⅲ-82〉 Comparison of data loading process 157
〈figure Ⅲ-83〉 Data block decomposition based parallelization 159
〈figure Ⅲ-84〉 Cell decomposition based parallelization 160
〈figure Ⅲ-85〉 Particle decomposition based parallelization 161
〈figure Ⅲ-86〉 Comparison of the performance of multi-core parallel visualization 162
〈figure Ⅲ-87〉 Improvement of Iso-surface multi-core CPU parallization speed 163
〈figure Ⅲ-88〉 Iso-Surface visualization 163
〈figure Ⅲ-89〉 Streamline visualization 164
〈figure Ⅲ-90〉 The architecture of data streaming based visualization server 165
〈figure Ⅲ-91〉 The changes of visualization server for adding rendering functions 168
〈figure Ⅲ-92〉 The GDM and MPI communication architecture of the visualization server 168
〈figure Ⅲ-93〉 The communication architecture of the visualization server 169
〈figure Ⅲ-94〉 1D(left) and 2D(right) histogram of the Chapel Hill CT head dataset 171
〈figure Ⅲ-95〉 Histogram of bighead dataset(left) and its visualization(right) 172
〈figure Ⅲ-96〉 Initialization of buffers for computing histogram 172
〈figure Ⅲ-97〉 Computation of bin index and number of occurrences of bin index 173
〈figure Ⅲ-98〉 Bin index functor 174
〈figure Ⅲ-99〉 Execution of thrust::transform 174
〈figure Ⅲ-100〉 Computation of bin index and number of occurrences of bin index 175
〈figure Ⅲ-101〉 Sorting bin indices in ascending order 175
〈figure Ⅲ-102〉 Counting number of bin indices while removing duplicate values 176
〈figure Ⅲ-103〉 Execution of thrust::reduce_by_key 176
〈figure Ⅲ-104〉 Accumulation of bin counts to histogram 177
〈figure Ⅲ-105〉 Positive number functor 177
〈figure Ⅲ-106〉 Execution of thrust::scatter_if 177
〈figure Ⅲ-107〉 Transfer function editor 178
〈figure Ⅲ-108〉 Blue to rainbow colormap with 5 color indicators 179
〈figure Ⅲ-109〉 CIs can be moved left and right to modify default colormap 181
〈figure Ⅲ-110〉 Transfer function editor 181
〈figure Ⅲ-111〉 Initial status of opacity graph 182
〈figure Ⅲ-112〉 Inserting a new control point 183
〈figure Ⅲ-113〉 Removing existing control point 183
〈figure Ⅲ-114〉 Structure of a celltree node 185
〈figure Ⅲ-115〉 Bucketed split finding algorithm(Garth) 186
〈figure Ⅲ-116〉 Different cases when traversing the bounding interval hierarchy 187
〈figure Ⅲ-117〉 Sequential traversal of a celltree 188
〈figure Ⅲ-118〉 Direction & origin based near/far classification 189
〈figure Ⅲ-119〉 Initialization of celltree forest traversal 190
〈figure Ⅲ-120〉 Celltree forest traversal 192
〈figure Ⅲ-121〉 Raycast algorithm 193
〈figure Ⅲ-122〉 Computation of composite color and opacity 195
〈figure Ⅲ-123〉 Computation of composite color and opacity 196
〈figure Ⅲ-124〉 Round-robin scheduling 197
〈figure Ⅲ-125〉 Accelerating raycast by traversing celltree forest 198
〈figure Ⅲ-126〉 Visualization of simulation dataset using remote server engine 198
〈figure Ⅲ-127〉 Image based visualization 199
〈figure Ⅲ-128〉 Pseudo code for initialization of Framebuffer object 210
〈figure Ⅲ-129〉 Pseudo code for FBO rendering 211
〈figure Ⅲ-130〉 Pseudo code for FBO capture 211
〈figure Ⅲ-131〉 Pseudo code for initialization of encoding module 212
〈figure Ⅲ-132〉 Pseudo code for sending the encoded frames 214
〈figure Ⅲ-133〉 Pseudo code for frame decoding 214
〈figure Ⅲ-134〉 Pseudo code for decoded frame to texture 216
〈figure Ⅲ-135〉 Pseudo code for display frame 216
〈figuer Ⅲ-136〉 Volume rendering VDFI buffer missing 218
〈figure Ⅲ-137〉 The improvement of VDFI missing by projection order changing of volume rendering 219
〈figure Ⅲ-138〉 The improvement of VDFI buffer hit 219
〈figure Ⅲ-139〉 The multi-core CPU parallelization of volume rendering algorithm 221
〈figure Ⅲ-140〉 The improvement of volume rendering performance by multi-core CPU parallelization 221
〈figure Ⅲ-141〉 Immune Epitope Database and Analysis Resource database home page 222
〈figure Ⅲ-142〉 Distribution of the collected data according to the MHC type 223
〈figure Ⅲ-143〉 Distribution of the collected data according to the epitope type 224
〈figure Ⅲ-144〉 Producing 3mer sequences from a peptide sequence 224
〈figure Ⅲ-145〉 Distributions of various characteristics described by ProtVec 225
〈figure Ⅲ-146〉 3D vector information of amino acids 226
〈figure Ⅲ-147〉 Chemical characteristic information of amino acids 227
〈figure Ⅲ-148〉 System architecture of epitope prediction system 228
〈figure Ⅲ-149〉 Schematic diagram of OPEN OnDemand 229
〈figure Ⅲ-150〉 Web user interface of Epitope prediction system 230
〈figure Ⅲ-151〉 User interface for result view 231
〈figure Ⅲ-152〉 User interface for viewing epitope prediction result as a graph 231
〈figure Ⅲ-153〉 Heatmap UI for epitope prediction result 232
〈figure Ⅲ-154〉 Input matrix for epitope prediction model 233
〈figure Ⅲ-155〉 CNN deep learning train model 233
〈figure Ⅲ-156〉 Graph of accuracy according to the training epoch 234
〈figure Ⅲ-157〉 Graph of loss variation according to the training epoch 235
〈figure Ⅲ-158〉 ROC of epitope prediction algorithms 236
〈figure Ⅲ-159〉 Sequences of peptides for in vitro assessment 236
〈figure Ⅲ-160〉 In vitro CD8+ T cell activation with the indicated treatments 237
〈figure Ⅲ-161〉 In vitro T cell activation with the indicated peptides 238
〈figure Ⅲ-162〉 Short course poster 239
〈figure Ⅲ-163〉 Short course - Data-driven turbulence modeling 240
〈figure Ⅲ-164〉 Program 240
〈figure Ⅲ-165〉 2018 CFD Short Course 241
〈figure Ⅲ-166〉 Press release - EDISON summer academy 242
〈figure Ⅲ-167〉 10NCFE Special session - Data-drven fluid engineering 243
〈figure Ⅲ-168〉 Press release - NSF-PRAGMA collaboration 244
〈figure Ⅲ-169〉 NST-NARLabs Signed MOU(KISTI involved) 245
〈figure Ⅴ-170〉 Applicable plan of the visualization tool for computational science & engineering platform 256