DistME: A Fast and Elastic Distributed Matrix Computation Engine using GPUs

Matrix computation, in particular, matrix multiplication is time-consuming, but essentially and widely used in a large number of applications in science and industry. The existing distributed matrix multiplication methods only focus on either low communication cost (i.e., high performance) with the risk of out of memory or large-scale processing with high communication overhead. We propose a distributed elastic matrix multiplication method called CuboidMM that achieves both high performance and large-scale processing. We also propose a GPU acceleration method that can be combined with CuboidMM. CuboidMM partitions matrices into cuboids for optimizing the network communication cost with considering memory usage per task, and the GPU acceleration method partitions a cuboid into subcuboids for optimizing the PCI-E communication cost with considering GPU memory usage. We implement a fast and elastic matrix computation engine called DistME by integrating CuboidMM with GPU acceleration on top of Apache Spark. Through extensive experiments, we have demonstrated that CuboidMM and DistME significantly outperform the state-of-the-art methods and systems, respectively, in terms of both performance and data size

ASTI Market Insight 03: 바이오플라스틱, 탄소중립 선도로 지속가능 사회 구축

1. 바이오플라스틱 산업은 기존 석유화학제품인 플라스틱을 대체할 수 있는 신성장 산업으로, 온실가스 감축, 탈석유화를 통한 환경 패러다임 변화 등 탄소 저감을 통한 지속가능한 사회 구축을 위한 국내외 정책과 함께 급격하게 성장하고 있는 화이트바이오 산업이다. 2. 바이오플라스틱의 세계 시장규모는 2020년 104억 6,200만 달러에서 연평균 21.7%로 급성장해 2025년 279억 690만 달러가 될 것으로 전망된다. 우리나라의 시장규모는 2025년 2억 9,430만 달러, 한화로 약 3,443억 원에 도달해 세계 시장의 1%를 차지할 것으로 예측된다. 3. 생분해성 플라스틱은 2025년 바이오플라스틱 시장의 40%인 114억 6,890만 달러의 시장규모를 가질 것으로 추산되며, 이 중 PLA가 56억 4,850만 달러로 생분해성 플라스틱 시장의 약 50%를 차지할 것으로 전망된다. 4. 바이오매스 플라스틱은 2025년 바이오플라스틱 시장의 60%를 차지해 바이오플라스틱 시장을 주도할 것으로 전망되며, 이 중 Bio-PET는 바이오매스 플라스틱 시장의 76%인 125억 1,550만 달러의 시장규모를 형성하여, 전체 바이오플라스틱 시장의 45%를 차지할 것으로 예측된다. 5. 포장 및 용기분야는 2025년 바이오플라스틱 시장의 64%인 17억 9,3050만 달러의 시장을 차지할 것으로 예측되며, 우리나라 또한 이 분야에서 2025년 1억 9,060만 달러의 시장규모로 국내시장의 65%를 점유할 것으로 전망된다. 6. 높은 기술력의 요구로 인하여 해외 기업들이 생분해성 플라스틱과 바이오매스 플라스틱 모두를 선도하고 있으며, 우리나라는 생분해성 플라스틱 분야에서 대기업을 중심으로 일부 제품에 대한 생산이 이루어지고 있다. 7. 중소·중견기업들은 R&D 투자로 기술과 가격의 경쟁력을 확보해 개발도상국의 바이오플라스틱에 대한 각종 규제, 친환경 인증 문제, 석유화학제품 대비 바이오플라스틱의 성능 한계 등과 같은 다양한 요인을 분석해 시장 진입 전략을 수립할 필요가 있다

Trust and Identity Management

연합인증은 멀티도메인 간에 수행되는 사용자 인증인가 또 는 통합인증 체계로써 계정연합(ID federation)에 속한 개체 들 간의 신뢰관계를 바탕으로 구현된다. 연구교육 분야에서는 SAML(Security Assertion Markup Language)이 표준 인 증규약으로 채택되어 멀티도메인에 분산된 정보자원을 안전 하게 접속할 수 있는 효과적인 인증 메커니즘을 제공한다. 본 고에서는 국외 계정연합의 연합인증 현황을 살펴보고 국내 계 정연합인 KAFE(Korean Access Federation)에서 진행 중인 기술개발 활동에 대해 소개한다

한국과학기술정보연구원(KISTI) 주요보직자 인사발령

한국과학기술정보연구원(원장 김재수, 이하 KISTI)은 ‘과학기술인프라, 데이터로 세상을 바꾸는 KISTI’라는 새로운 비전 아래, 다음과 같이 4월 1일자로 인사를 단행한다

KISTI, 학·연·정 협력 빅데이터 분석 전문인력 양성 추진

한국과학기술정보연구원(원장 김재수, 이하 KISTI)은 국립한밭대학교(총장 최병욱) 및 유성구청(구청장 정용래)과 협력하여 8월 9일(월)부터 11일(수)까지 공공 빅데이터 분석 기본교육과정을 운영한다. 본 교육과정을 통해, 빅데이터 분석, 슈퍼컴퓨팅, 인공지능 활용 등 KISTI의 과학기술인프라와 유성구청이 보유한 공공 빅데이터를 연계하여, 사회현안 해결 및 공공정책 마련에 기여 가능한 공공 빅데이터 분석 전문인력을 양성할 예정이다

A Shift in Information Dissemination Methods in a Cultural Ritual amid the COVID-19 Pandemic

This study aims to unravel the shift in the customary method of disseminating information about the ritual of Perang Topat (literally translated as "rice-cake war") as carried out by the custom community of Kemaliq Lingsar in the West Lombok Regency of Indonesia during the COVID-19 pandemic. Grounded in the ethnography of communication research methodology, this study examines the process of the cultural ritual during the 2020 period of the pandemic and compares it to the ones held in 2018 and 2019 (before the current pandemic). Drawing on findings from observations, in-depth interviews, and documentation, it was revealed that the traditional or custom-oriented community of Kemaliq Lingsar abandoned all three prominently used methods of disseminating the information of the Perang Topat ritual that had been used prior to the pandemic, and that they were replaced by a strategy with solely face-to-face (FTF) interpersonal communication carried out by visiting the homes of the target participants of the cultural event. This method was relevant to the current viral crisis because it enabled the committee to minimize the number of spectators which might potentially violate COVID-19 health protocols. This finding also reinforces the hypothetical statement that interpersonal communication via FTF is effective in disseminating information in a limited manner and empowering the emotional bond between the individuals who share relationships and similar interests. The findings of the present study can be a reference for any events where physical distancing must be strictly imposed and require a limit to the number of participants during the pandemic

Topic Analysis of Scholarly Communication Research

This study aims to identify specific topics, trends, and structural characteristics of scholarly communication research, based on 1,435 articles published from 1970 to 2018 in the Scopus database through Latent Dirichlet Allocation topic modeling, serial analysis, and network analysis. Topic modeling, time series analysis, and network analysis were used to analyze specific topics, trends, and structures, respectively. The results were summarized into three sets as follows. First, the specific topics of scholarly communication research were nineteen in number, including research resource management and research data, and their research proportion is even. Second, as a result of the time series analysis, there are three upward trending topics: Topic 6: Open Access Publishing, Topic 7: Green Open Access, Topic 19: Informal Communication, and two downward trending topics: Topic 11: Researcher Network and Topic 12: Electronic Journal. Third, the network analysis results indicated that high mean profile association topics were related to the institution, and topics with high triangle betweenness centrality, such as Topic 14: Research Resource Management, shared the citation context. Also, through cluster analysis using parallel nearest neighbor clustering, six clusters connected with different concepts were identified

국가과학기술연구망에서의 첨단연구 적용과 데이터흐름 최적화모델 연구

과학기술·연구개발체계의 패러다임은 기존 단독형 연구수행 형태에서 변화하여 관측과 실험에서 발생한 대용량 데이터를 고속 네트워크를 통해 연구현장에 송수신하고 저장하며, 이를 각 연구자 (기관)의 목적에 맞도록 활용하는 형태로 변화하고 있다. 네트워크형 첨단연구는 협업화, 공유화, 공용화, 글로벌화 하는 형태로 발전하고 있으며, 이를 위해 과학기술과 IT기술의 결합 뿐 아니라, 점점 거대화되는 데이터의 실시간 공유와 활용을 위해 최적화된 네트워크 환경과 기술 간의 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가과학기술연구망 (KREONET)의 네트워크형 첨단연구의 사례를 통해 변화의 방향을 제시하고, 데이터흐름을 분석한다. 이를 통해 주요 데이터흐름과 용량에 따른 네트워크 최적화 모델을 제시하였으며, 네트워크형 첨단연구에서 요구되는 실시간성 연구수행 성능을 충족하였다