힉스와 중력파 검출 성공 비결…"데이터기반 R&D 강화해야"

2019.05.28 15:09
이미지 확대하기한국과학기술정보연구원(KISTI) 제공.
한국과학기술정보연구원(KISTI) 제공.

초기 우주 물질을 연구하는 유럽핵물리연구소(CERN) 거대강입자충돌기와 아인슈타인의 일반상대성이론을 증명하는 중력파를 검출하는 ‘라이고(LIGO)’ 중력파 검출 실험의 공통점은 수십만 개의 중앙처리장치(CPU)와 페타바이트(PB·1PB는 1024테라바이트) 이상의 대용량 데이터를 활용하는 데이터 연구라는 점이다. 정보통신기술의 발달로 대형 데이터를 분석하는 연구가 가능해지면서 과학기술의 패러다임이 바뀌고 있다.

 

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 이처럼 새로운 연구개발(R&D) 패러다임인 ‘데이터기반 R&D’의 현황을 짚고 육성전략을 제시한 ‘KISTI 이슈브리프 제9호’를 발간했다고 28일 밝혔다.

데이터기반 R&D는 계산과학기법을 동원해 연구개발에 관련한 데이터에서 새로운 발견을 찾는 연구수행 방법이다. 대형 실험장비에서 생산된 데이터를 고성능컴퓨팅을 통해 처리하고 초고속 네트워크를 활용해 원격연구를 수행하는 등 연구개발 활동을 디지털로 전환하는 것이다.

 

미국과 유럽은 이미 데이터기반 R&D 정책을 적극 육성하고 있다. 미국의 경우 2017년 미국 대통령과학기술자문위원회가 8대 IT 연구개발 분야로 대용량 데이터를 선정하고 2019년에는 데이터과학연구와 데이터전문 인력개발에 300억 달러(약 36조 원)의 예산을 투입했다. 유럽은 다국 연합의 특성을 살리기 위해 연구데이터를 처리하고 저장하면서 공유도 가능한 오픈사이언스 클라우드 체제 구축을 추진하고 있다.

 

데이터기반 R&D는 여러 연구 분야에서 이미 쓰이고 있다. 한국도 참여중인 CERN 거대강입자충돌기와 라이고 중력파 검출 실험 외에도 생물 분야에도 쓰이고 있다. 투과형 전자현미경(TEM)을 활용해 단백질의 구조를 원자수준으로 규명하는 연구가 대표적이다. 단백질 구조 하나를 분석하기 위해 생성되는 데이터량은 약 3.25 테라바이트 정도다.

 

한국도 중이온가속기 연구, 핵융합연구 등 국가 대형연구사업에서 데이터기반 R&D가 쓰이고 있다. KISTI는 “연구 패러다임이 대용량 데이터 중심 거대과학으로 진화하면서 대형 연구개발을 지원할 수 있는 KISTI 같은 사이버인프라 지원기관의 역할이 중요해지고 있다”고 설명했다. 

 

최희윤 KISTI 원장은 “데이터기반 R&D 육성을 위해 연구개발 활동의 디지털 전환과 국가차원의 데이터 생산과 처리, 활용 전 주기에 걸친 데이터 개방과 관리 전략이 수립돼야 한다”며 “데이터기반 R&D로의 패러다임 변화가 4차산업혁명을 잉태하고 발전시킬 기반이 되는 만큼 이번 이슈브리프가 데이터기반 생태계를 조성하는 방안을 마련하는 데 도움이 됐으면 좋겠다”고 말했다.

 

KISTI 이슈브리프는 KISTI 홈페이지에서 확인할 수 있다.

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