고등과학원 병렬컴퓨팅 여름학교 by 바죠

고등과학원 병렬컴퓨팅 여름학교

http://cac.kias.re.kr/2016/


General Scope

2016년은 세기적인 한 해가 기록될 것입니다. 연초부터 아인쉬타인이 예측했던 중력파를 LIGO라는 관측시설을 통해서 처음으로 관측하고 컴퓨터 분석을 통해서 이 중력파가 블랙홀 병합때문이라는 것을 알아내고, 아직 인간의 영역이라고 불리는 바둑에서 Deep Learning을 기반으로 한 알파고가 이세돌 9단을 물리쳤습니다. 이처럼 과학의 연구영역에서 뿐만 아니라 인간의 지적 유희의 영역에서 컴퓨터가 점점 그 자리를 넓히고 있습니다. 따라서 고등과학원의 거대수치계산 연구센터에서는 이러한 시대적인 흐름을 병렬 과학계산과 딥러닝이라는 주제로 담아보고자 합니다. 예년과 마찬가지로 병렬 슈퍼컴퓨팅을 위해서 MPI와 GPU 프로그래밍을 배우는 것을 기초로하고 새로이 Deep Learning 강연을 듣는 자리를 마련하였습니다.

Date & Venue

June 23(Thu.) ~ June 28(Tue.), 2016
KIAS Conference Hall #1503

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Pre-requisites

Fortan, C, or Python

Please bring your laptop with a ssh program(Xmanager, VNC etc.) installed.

Lectures

MPI Programming
GPU Cuda Programming
Xeon PHI KNL Programming
Deep Learning Programming


세바 교수, 태양광이 더 싸게 먹히는 시대 by 바죠


"돌이 없어져서 석기시대가 끝나고 청동기시대가 온 것이 아니듯, 석탄이나 석유가 고갈돼서 태양광 시대로 넘어가는 게 아닙니다. 기술이 발전함에 따라 당장 2020년부터 태양광이 기존 화석 연료를 대체하기 시작할 것입니다."

"태양광은 패널만 설치하면 전기를 생산하는 데 추가 비용이 거의 들지 않아 채굴하고 태워야 하는 화석 연료보다 가격 경쟁력이 탁월하며, 발전 용량도 기술 발달로 점차 늘어나면서 화석 연료의 발전 용량을 따라잡게 된다"

"한국은 하루 최대 8000만㎾의 전기를 소비하는데, 이만큼을 생산하려면 1800㎢ 정도의 태양광 패널이 필요합니다. 많은 토지가 필요한 것처럼 보이지만 사실은 한국 국토의 2%에 불과합니다. 건물 지붕이나 주차장 등만 활용해도 한국에서 필요한 전력량을 전부 태양광으로 생산할 수 있습니다."

"내연기관 자동차는 고가든 저가든 상관없이 전기 자동차가 같은 가격 범위에 들어가는 순간 경쟁이 불가능해집니다. 1㎞를 달리는 데 드는 비용은 전기차가 내연기관차의 10분의 1에 불과합니다. 필름카메라가 디지털카메라에 자리를 내 준 이유도 사진을 찍는데 비용이 들지 않기 때문이었습니다. 전기차도 그렇게 될 것입니다."


참조 기사:
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2016/05/24/2016052400034.html
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2015/12/20/2015122000077.html
http://news.donga.com/home/3/all/20160116/75929305/1

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실제로 태양광 발전의 단가를 조사해 보면 위에서 지적한 경향은 확실히 맞다.

참고 자료:
https://en.wikipedia.org/wiki/Solar_cell

태양광 단가가 계속해서 떨어지고 있다. 1 W 를 얻기 위한 투자 설비, 실제 비용을 조사해 보면 아래와 같다. 반도체 산업에서 성공사례는 매우 특이한 특징이 있다. 반도체 산업에 있어서 히트 상품의 보급에 관한이야기이다. 대부분 그 해당 제품의 공급이 지수적으로 증가하는 특징이 있다. 기술의 발전이 놀랍게 일어난다. 결코 단순히, 완만하게 증가하지 않는다.




실제로 적용된 사례




사진 출처: http://www.thesolarco.com/how-to-maintain-your-solar-panels/

'노벨상 수상' 세르주 아로슈 "과제위주 연구 고집하면 안돼" by 바죠

'노벨상 수상' 세르주 아로슈 "과제위주 연구 고집하면 안돼"

아로슈 교수는 흔히 ‘미국식 연구방식’이라 부르는 과제 위주의 연구방식을 고집하면 기초연구의 발전이 가로막힐 수 있다고 지적했다.

“10년, 20년 이상 소요되는 기초연구에서 어느 순간 ‘돌파구’가 만들어지고, 여기에서 성과가 나오는 것이 바로 기초연구”

“양자컴퓨터는 10년 안에 상용화되기 어려울 것”
"프로젝트 과학에선 자꾸 성과를 내라고 하지만 과학은 몇 년 뒤에 뭐가 나온다고 장담할 수 있는 것이 아니다. 게다가 요즘 프랑스의 젊은 교수들이 연구제안서를 쓰는 등 행정적인 일을 하다 보니 연구할 시간이 없다"며 "만일 내가 지금 연구를 했다면 노벨상을 받을 수 없었을 것"

 GPS와 인터넷은 물론 '구글' 같은 기업의 바탕에는 모두 60, 70년대의 기초 과학이 있다는 것이다.

아로슈 교수는 "지금 우리가 기초 과학을 하지 않으면 미래 기술은 없다"며 "정치인들에게 기초 과학을 위한 긴 안목이 필요하다고 전하고 싶다"고 설명했다.


참조:


해리 크로토 교수 별세 by 바죠



1996년 노벨 화학상 수상자 크로토 교수 별세

탄소60의 원자구조를 최초로 제안했다. 모든 탄소들은 3개의 이웃한 탄소들을 가지고 있다.
전체적으로 12개의 오각형과 20개의 육각형들이 어우러져 있으면 된다. 매우 안정한 구조가 된다.
꼭지점 60개 (60개 탄소 원자 위치), 탄소-탄소 결합(본드, 원자간 결합) 90개, 면 32개 (12개 + 20개)
V-E+F=60-90+32=2 오일러 공식을 만족하는 탄소로 만들어진 분자를 "벅민스터풀러렌"이란 이름을 붙였다.

사실상 잘려진 정20면체 구조이며 축구공(아디다스 사의 축구공)의 구조와 동일한 것이다.
정20면체가 잘려질 때, 꼭지점 기준으로, 12개의 오각형이 만들어지는 방식이다.

나노과학의 선두 주자로 평가할 수 있다. 한 동안 나노과학의 아이콘 그 자체였다.
재미있는 사실은 벅민스터풀러렌은 단일겹 나노튜브보다 더 불안하다.
물론, 다중겹 나노튜브보다 더 불안하다.
그래핀과 비교해서는 더욱더 불안한 구조이다.
하지만, 이들 보다 더 먼저 구 구조가 합성되었다.
일반적으로 에너지적으로는 그래핀 < 다중겹 나노튜브 < 단일겹 나노튜브 < 벅민스터풀러렌 형식이 가능하다.



https://en.wikipedia.org/wiki/Harry_Kroto

강연을 직접 들었다.
질문도 직접했었던 기억이 있다.

강연 도중 그림으로 과학적 표현을 하는 것이 매우 중요함을 역설했었던 기억이 있다.
실제로 그림의 중요성을 인식하고 관련 활동을 많이 했다.




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