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[오늘의 DT인] "KSTAR서 年 30~40TB 데이터 생산 … 핵융합 특화 데이터센터 세워야"

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데이터와 AI 활용으로 연구개발 전반 혁신 속도내야
출연연·민간기업 인력 함께 활용하는 방안 모색 필요
[오늘의 DT인] "KSTAR서 年 30~40TB 데이터 생산 … 핵융합 특화 데이터센터 세워야"
권재민 한국핵융합에너지연구원 통합시뮬레이션연구부장

"AI 전환(AX) 시대를 맞아 과학기술 분야 정부출연연구기관도 데이터 중심의 연구 인프라를 전면 개편해 연구 데이터를 총괄하는 '최고데이터전문가(CDO)'를 두고, 조직과 전문 인력을 갖춰야 합니다.핵융합 분야에서는 한국형초전도핵융합연구장치(KSTAR)와 ITER(국제핵융합실험로) 등에서 생산되는 방대한 데이터를 축적하고 관리·활용할 수 있는 '핵융합 데이터센터' 구축이 필요합니다."

권재민(50·사진) 한국핵융합에너지연구원 통합시뮬레이션연구부장 겸 핵융합가속기 초고성능컴퓨팅센터장은 데이터와 AI를 활용해 출연연 연구개발(R&D) 전반을 혁신해야 한다고 이같이 밝혔다.

권 부장은 KAIST에서 물리학을 전공하고, 미국 프린스턴 플라즈마 물리연구소(PPPL) 박사후연구원을 거쳐 핵융합연에 들어와 1억도에 달하는 초고온 플라즈마의 특성을 이해하기 위한 각종 시뮬레이션과 이론, 모델링 등을 연구해 온 핵융합 시뮬레이션 전문가다. 특히 핵융합 난류 수송 분야 연구를 위해 독자적인 시뮬레이션 코드를 개발해 핵융합 소프트웨어 분야의 연구 역량을 높이는 데 기여했다. 최근에는 '한국형 인공태양'으로 불리는 KSTAR를 디지털 트윈 기술을 활용해 가상공간에 구현한 '버추얼 KSTAR' 개발을 주도했다.

그는 "과거 수작업에서 컴퓨터 연구환경으로 바뀌면서 연구 방식의 대전환이 이뤄졌듯이, 생성형 AI 기술의 고도화로 인해 R&D에 AI를 접목하는 것은 거스를 수 없는 대세가 됐다"며 "출연연에 AI를 어떻게 도입하고 활용할 지에 대한 진지한 고민과 논의가 필요한 때가 왔다"고 짚었다. 출연연 연구현장에 AI를 본격적으로 접목해야 한다는 데는 많은 공감대가 형성돼 있다. 이를 위해선 출연연의 AI 조직과 인력을 어떻게 구성하고, 기존 연구 인프라와 컴퓨팅 자원 등을 어떻게 연계·활용해 연구 효율성과 생산성을 높일지 본격적인 논의가 필요하다.

권 부장은 "챗GPT와 같은 생성형 AI를 코드 개발과 문서작업 등에 활용하고, 연구자들이 연구에 AI를 더 잘 활용하도록 교육 프로그램을 활성화해야 한다"면서 "무엇보다 AI를 제대로 활용할 수 있는 수준으로 데이터를 저장하고 처리해 개별 연구과제에 맞게 튜닝할 수 있는 데이터 역량을 높여야 한다"고 주장했다.

AI 도입을 위한 컴퓨팅 솔루션과 관련 인력·조직의 필요성도 지적했다. 그는 "R&D를 통해 나오는 방대한 데이터를 바탕으로 AI를 구현해 활용하려면 각 기관이 구축하고 운영하는 스토리지, 슈퍼컴퓨터, 네트워크 등 3가지 하드웨어 컴퓨팅 자원을 유기적으로 연계하는 HPC(고성능컴퓨팅) 환경과 솔루션이 필요하다"고 말했다.

연구 데이터를 총괄하는 전문가와 조직의 필요성도 강조했다. 그는 "출연연들은 같은 연구기관이라도 연구 분야가 다양하다 보니 데이터를 한 곳에 모아 관리하는 게 쉽지 않다"며 "각 출연연에서 생산되는 연구 데이터를 통합 수집하고 체계적으로 관리하도록 일종의 큐레이터 역할을 할 'CDO'가 필요하다"고 했다.


그 과정에서 출연연 자체 인력과 민간 기업의 인력을 함께 활용하는 방안을 모색할 필요가 있다고 권 부장은 주장했다. 출연연은 연구 데이터를 민간에 제공하고, 민간은 AI 전문인력을 출연연의 AI 활용에 지원하는 협업을 통해 연구 생산성과 효율성을 높일 수 있는 전략을 모색해야 한다는 게 그의 주장이다.
[오늘의 DT인] "KSTAR서 年 30~40TB 데이터 생산 … 핵융합 특화 데이터센터 세워야"
권재민 한국핵융합에너지연구원 통합시뮬레이션연구부장

권 부장은 "출연연이 보유한 데이터와 인프라를 기업에 제공하고, 출연연은 민간의 AI 전문성을 활용하는 식으로 연구현장에 맞는 AI 모델과 생태계를 민관 협력으로 구축할 수 있다"고 피력했다.

특히 미국, 일본, 유럽 등에 뒤진 핵융합 분야 AI 생태계 조성이 시급하다고 했다. 핵융합 선진국들은 이미 데이터 중심의 핵융합 연구와 실험을 발빠르게 진행하고 있다. 일본은 로카쇼에 핵융합정보과학센터를 설립해 국내외 핵융합 데이터를 모으고 있다. 미국은 다양한 핵융합 장치에서 생산되는 데이터를 모아 연구하는 연합연구 체계를 구축하고 있다.

권 부장은 "구글 딥마인드 등 빅테크 기업과 세계적인 연구기관, 대학을 중심으로 핵융합 관련 AI 연구가 활발하게 이뤄지면서 기존 한계를 극복하는 돌파구가 마련되고 있다"며 "KSTAR에서는 매년 30∼40TB(테라바이트)에 달하는 데이터가 나온다. 해외 7개국과 공동으로 진행하는 핵융합 프로젝트인 'ITER'에서 나오는 엄청난 데이터를 확보해 이를 활용하기 위한 국가적 차원의 준비와 대응도 필요하다"고 지적했다. 이를 위해 KSTAR와 ITER에서 나오는 데이터를 관리·활용할 '핵융합 데이터센터'를 구축하고, 축적된 핵융합 데이터를 가상 핵융합로 기술 확보와 한국형 핵융합실증로 설계에 활용해야 한다고 강조했다. KSTAR, ITER 등에서 만들어지는 데이터를 초고속연구망을 통해 핵융합 데이터센터에 축적하면, 핵융합 시뮬레이션·가상화 기술개발, AI를 위한 데이터 관리·서비스, 원격실험을 위한 가상환경 제공 등이 가능할 것으로 기대된다.

권 부장은 "정부의 투자와 민간의 전문성을 기반으로국내 R&D 현장 전반에 AI를 밀도 있게 활용할 수 있는 데이터 중심의 AI 생태계를 구축하면 우리나라의 글로벌 연구 경쟁력을 퀀텀점프할 수 있을 것"이라고 말했다.

이준기기자 bongchu@dt.co.kr


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