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소개

설립목적


   - 빅데이터 신산업 선도를 위한 데이터 실무역량 체험교육 강화


  •    - 데이터 인프라 구축 외부협력기관과의 공동연구 활성화

위치

  •    - 한림대학교 자연과학관 7527-2호

연구소 조직







 초연결 데이터센터


빅데이터랩


    •       - 협력기관 데이터 관리 및 공유, 분석프로젝트 (데이터전문가 역량 교육모델, 웨어러블 디바이스 데이터 체험교육과정 
      •          운영 등)

    •    빅데이터 스튜디오

    •       - 데이터 인사이드 역량강화 프로그램 진행 (월례포럼, 데이터 비즈니스 창업모델, 창의 융합 공모전 동아리 활동 등)

  • 데이터 분석센터

  •    금융정보분석팀

  •       -금융/보험 산업정보 데이터 분석 및 연구

  •       -데이터분석 교육지원 및 DBMS 교육지원

  •    바이오정보분석팀

  •       - 바이오/의료데이터 분석 및 연구

  •       - 메타데이터 관리 및 분석자원 지원


  • 연구소 활동

  •    교육분야

  •       - 산학일체형 교육과정 혁신

    •       - 데이터분석센터 기반 산학일체형 교육과정 (Hi FIVE 모듈형 교육모델) 개발

    •       - Open Campus & Big Data Labs 창업 교육 모델

  •    연구분야

  •       - 산학목적형 공동연구

    •       - 초연결데이터 센터 구축으로 인한 중점연구소사업 신청 (의학연구용 초연결 데이터 생태계, 연 7억원 규모)

    •       - CDM기반 빅데이터 공동연구 : 국내외 기관

    •       - Big Data Labs, 산학일체형 교육과정 운영 및 창의 공간 확충

  •       - 산학병관 협의체 활성화

    •       - 융합공동연구 협의체 구성

    •       - 의료원 임상의학데이터실, 연구소, 강원연구원, 초연결데이터센터, 헬스케어 산업체 협의체 조직

    •       - 15~20회/1년 공동연구 기획모임(화상세미나)

  •    산학협력분야

  •       - 산학병관 네트워크

    •       - 산학병관 현장실습장 확대

    •       - 공동 장비활용 및 공동기술 개발 (기술이전 1~3회/1년 수입료 증대)

    •       - 오픈캠퍼스 : 산학병관 실무자 교육멘토 프로그램(창업멘토)

    •       - HDC 샌드박스 규제 및 의료원 데이터 공유화(춘천성심병원 임상교수회 공동연수 프로젝트)


연구 시스템 정보


      HPC 환경 보유 (Rocks Clusters 7.0)


       1. Cluster 정보 


            
A. Computing Node : 3대


            B. 네트워크 환경 : 10G Ethernet 기반


       2. Cluster 구성


            A. Front-end : HPE DL380, Xeon-silver, CPU 8 cores, 32G RAM, Stoage 1T SSD

            B. Computing Node

                    i.  Compute-0-0 : HPE360, Xeon-gold, CPU 14 cores, 128G RAM, RAID 5 Storage 40T


                    ii. Compute-0-1 : HPE360, Xeon-gold, CPU 14 cores, 128G RAM, RAID 5 Storage 48T


                    iii. Compute-0-2 : HPE Z8, Xeon-silver, CPU 16 cores, 32G RAM, Storage 1T SSD


       3. 특징


            A. Web 서버를 이용한 node resource 모니터링


            B. Job scheduler를 사용한 효율적/병렬적인 대용량 데이터 처리




      시스템 규모


       1.  Processor : 52 cores 104 threads


       2. Memory : 512Gb 


       3. Storage : 130T


       4. Network : 10G 




      분석/연구 환경


       1. 분석 소프트웨어


            A. R / Jupyter hub / Tensorflow - CPU


            B. 각종 유전체 분석 소프트웨어 등


       2. 유저별 개발환경

            A. Virtualenv / Docker / Singularity



       3. Python, Perl 등의 개별 프로그래밍 언어