김민수 DGIST 교수 종전보다 최대 14배 더 빠르고 100배 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 이른바 ‘DistME(Distributed Matrix Engine) 기술’이 DGIST 연구진에 의해 개발됐다. 김민수 DGIST 정보통신융합전공 교수팀은 지난 3일 네덜란드 암스테르담에서 열린 데이터베이스 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ‘ACM SIGMOD 2019’에서 이 같은 연구 결과를 발표했다. 기계학습·과학기술 분야 등에서 널리 사용되는 데이터 분석 기술은 ‘SystemML’·‘ScaLAPACK’이 가장 뛰어난 것으로 평가받지만 최근 데이터 규모가 늘어나며 기술 처리 능력이 한계에 다다랐다. 이에 김 교수팀은 기존과 다른 행렬 곱셈 연산법인 ‘CuboidMM’을 고안했다. 이는 정보를 3차원 정육면체로 구성해 처리하고, 상황별 최적의 기법을 유연하게 적용해 연산을 수행하는 게 특징이다. 특히 김 교수팀이 개발한 DistME 기술은 CuboidMM을 GPU(Graphics Processing Unit)와 결합해 처리속도를 향상시킨 것이다. 기존 ScaLAPACK과 SystemML보다 각각 6.5배, 14배 더 빠르고 SystemML보다 100배 이상 더 큰 행렬 데이터 분석이 가능하다. 김 교수는 “세계적으로 각광받는 기계학습 기술은 행렬형태의 빅데이터 분석 속도와 분석 처리 규모 면에서 한계가 있었다”면서 “이번에 개발한 정보처리 기술은 그 한계를 극복할 수 있는 기술로, 기계학습은 물론 온라인 쇼핑몰·SNS 등 광범위한 과학기술 데이터 분석 응용에 활용될 것으로 기대된다”고 말했다. 이번 연구엔 DGIST 정보통신융합전공 한동형 박사과정생이 제1저자로 참여했다. 박종문기자 kpjm@yeongnam.com
김민수 DGIST 정보통신융합전공 교수팀은 지난 3일 네덜란드 암스테르담에서 열린  ‘ACM SIGMOD 2019’ 학술대회에서, 종전보다 최대 14배 더 빠르고 100배 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 ‘DistME(Distributed Matrix Engine) 기술’을 개발했다는 연구 결과를 발표했는데, 김 교수는 “이번에 개발한 정보처리 기술은 기계학습은 물론 온라인 쇼핑몰·SNS 등 광범위한 과학기술 데이터 분석 응용에 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.