“AI 4차 산업 교육과 연구 속에서 다량의 서버 자원과 체계적인 관리의 필요성 증가”
최근에 급변하는 환경에서 새로운 기술과의 만남을 경험하고 있습니다. 특히 AI 4차 산업의 도래로 많은 연구와 교육이 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 발전 속에서는 막대한 계산량이 요구되며, 이에 따라 고성능 서버 자원의 중요성이 커지고 있습니다. 그러나 예산 부족, 서버실 공간 부족, 성능 요구 미달, 가용자원 관리 부족, 그리고 개별 시스템 유지 및 관리 부담 등 다양한 어려움이 발생하고 있습니다. 몬드리안에이아이는 이러한 도전에 직면한 현실을 극복하기 위해 새로운 프로젝트를 시작하게 되었습니다. 이 프로젝트를 통해 우리는 인하대학교 산업현력단에 더 나은 교육 및 연구 환경을 제공하고, 혁신적인 솔루션으로 기여하고자 하였습니다.
“Edu Bridge Studio와 Data Catalog의 통합 및 프로젝트 기반 공유체계 개발”
Edu Bridge Studio와 Data Catalog의 통합은 연구자들에게 더 효율적이고 통일된 환경을 제공하였습니다. 연구자들은 교육 및 연구에 필요한 자료와 데이터에 보다 빠르게 접근하고, 프로젝트를 효과적으로 관리할 수 있었습니다. 이를 통해 인하대학교 산학협력단의 연구 프로젝트와 교육 환경을 한 단계 높였습니다.
“산학협력 위한 사용자 계정 권한 관리체계 구축”
산학협력을 원활히 수행하기 위해 구축한 사용자 계정 권한 관리체계는 프로젝트 협업의 열쇠입니다. 이를 통해 협력 프로젝트에 참여하는 다양한 연구자들은 프로젝트 협업에 필요한 역할과 권한을 부여 받아 프로젝트의 효율성을 높일 수 있었으며, 관리자는 체계적으로 사용자의 권한과 역할을 할당하고 원활한 관리를 경험할 수 있었습니다.
“확장성을 고려한 클러스터 기반 고사양 멀티서버 운영관리 체계 개발”
연구 프로젝트와 환경별 서버자원의 효율적인 운용과 유연한 확장이 가능한 클러스터 기반의 멀티서버는 연구자들에게 안정적이고 신속한 서버 운영과 관리를 지원하였습니다.
“고사양 연산자원의 관제 운영 체계 개발”
고사양 연산자원의 관제 운영 체계는 프로젝트 연구의 연산 작업이 효율적으로 이루어질 수 있도록 지원하였습니다. 이는 데이터 처리 및 분석에 필요한 연산 리소스를 최적화하고, 더욱 빠르고 정확한 결과를 제공하였습니다.
“학과 교과과정 실습에 적용 또는 산학융합 프로젝트에 활용을 통한 플랫폼 실증 및 안정화 작업”
교육기관에서의 지속적인 연구 및 교육 플랫폼 실증과 안정화 작업을 통해, 인하대학교 산업협력단 연구자 학생들이 연구 프로젝트 환경에서 플랫폼을 사용함으로써 학문과 현실의 간극을 좁히고 이론적 학습 경험을 실전과 연결시키는데 기여하였습니다. 산업융합 프로젝트에서 우리의 기술과 플랫폼 활용은 교육기관과 산업계와의 협업을 강화하는데 일조하였습니다.
“효율적인 협업 및 의사결정”
[연구원들 간 협업 속도 30% 향상]
우리는 효율적인 협업과 더 나은 의사 결정을 위해 새로운 지향을 제시하였습니다. 연구원들은 실시간 데이터에 접근하고 수정하며 협업을 진행할 수 있으며, 플랫폼을 통해 수집된 데이터를 활용하여 상호간의 양방향 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있어 지능적인 의사결정의 효율성을 향상시켰습니다.
“Yennefer Cluster 사용을 통한 자동화 및 예측 모델링”
[데이터 처리 속도 40% 향상]
우리는 Yennefer Cluster를 활용하여 데이터 전처리 및 자동화를 구현하여 지속적인 학습을 자동화하였습니다. 이를 통해 시간을 효율적으로 활용하며 데이터 처리의 효율성을 극대화하였습니다.
“실시간 업데이트 및 모니터링”
[생산성 20% 향상]
우리는 실시간 업데이트 및 모니터링 시스템을 구축하여 연구원들 간에 데이터 생성 상태와 자원 사용량을 실시간으로 확인하고 효과적으로 분배할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 연구 환경을 최적화하고 더욱 효율적으로 리소스를 활용할 수 있게 되었습니다.
