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Ⅰ. 서론

계산과학(computational science)은 고급 컴퓨팅 기술, 데이터 분석기술 등을 사용하여 복잡한 문제를 이해하고 해결해나가며 빠르게 성장하고 있는 다 학제 간 분야(multi- and interdisciplinary field)이다. 현재의 계산과학 수준은 과거에는 쉽지 않았던 여러 실험 결과들의 재현(reproduction), 다양한 현상들의 예측(prediction), 그리고 새로운 이론들의 보완(supplementation)을 훌륭히 수행해 내고 있는 수준이다. 

하드웨어(hardware)의 발전으로 인해 과거에는 슈퍼컴퓨터(supercomputer)로만 가능했던 수많은 계산들이 오늘날에는 일반 개인용 컴퓨터(personal computer, PC)로도 계산해낼 수 있으며, 여러 계산과학적 시뮬레이션(simulation)들을 통해 산업 현장에서도 설계, 제품 개발 등의 영역들에서 비용 절감 및 시간 단축에도 큰 기여들을 하고 있다. 오늘날 초고성능컴퓨팅(supercomputing)은 게임의 룰(rule)을 바꾸는 증명된 기술로 받아들여지고 있다(미국경쟁력위원회, 2015). 

 

계산과학 분야는 병렬컴퓨팅(parallel computing) 하드웨어와 관련 기술들의 발전과 함께 놀라운 속도로 성장해왔으며, 과학 분야를 구성하는 하나의 큰 축으로 자리매김하였다. 그뿐만 아니라, 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술 활용의 보편화에 힘입은 현대 계산과학적 연구 트렌드는 거의 모든 연구 분야에 걸쳐 등장하고 있다. 오늘날 계산과학은 거의 모든 분야에 있어 하나의 기초 학문처럼 자리 잡고 있을 정도로 그 중요성이 두드러지고 있으며, 현재 빅데이터/인공지능 경제 가속화에 따른 계산 기술들의 선점 경쟁 격화 및 전략 무기화 움직임들이 미국, 중국, 일본, EU 등에 의해 활발히 일어나고 있다.

 

 현대 계산과학적 방법들의 활용에 대한 자유도를 크게 높여주는 슈퍼컴퓨팅 인프라는 경제, 사회 전반의 혁신 플랫폼으로서 슈퍼컴퓨팅 인프라를 잘 갖추는 것은 국가 경쟁력을 높이기 위해 필수적이라 여겨지고 있다. 인공지능 기술들의 괄목할만한 성장을 필두로 계산과학 분야에서 불고 있는 새로운 바람과 함께, 새롭고 다양한 방법론들과 모델들이 전례 없는 수준의 빠른 속도로 개발되어 다양한 연구 분야 속에서 활발히 응용되고 있다. 

 

하드웨어 기술의 발전으로 동일한 예산으로 과거보다 훨씬더 좋은 성능의 고성능 컴퓨팅(high performance computing, HPC)이 가능해졌으며, 탐지 기술(detection techniques), 온라인 센서 네트워크(on-line sensor networks), 고해상도 이미징 기술(high-resolution imaging techniques) 등의 기술 발전은 더욱 풍부한 데이터를 기반으로 한 모델링 및 시뮬레이션을 가능하도록 하였다. 그리고, 병렬컴퓨팅 기반의 고성능컴퓨팅의 중요성이 시간이 지날수록 더욱 부각되고 있음에 따라 관련된 전자공학 및 반도체 제조기술(semiconductor manufacturing technology), 현대적 소프트웨어 기술들(modern software technologies)을 포함한 다양한 최첨단 기술들의 발전에도 영향을 미치고 있으며, 관련 최첨단 기술들의 발전은 서버(server), 스마트폰(smartphone), 네트워크 장비, 사물인터넷(internet of things, IoT) 등 4차 산업혁명(fourth industrial revolution, 4IR)과 관련된 산업 분야들의 기술 발전에까지 긍정적 영향을 주는 동시에 최첨단 기술 기반의 신산업 창출에 대한 파급효과까지 지닌다.

 

시간이 흐르면서 병렬컴퓨팅 및 계산과학과 관련된 하드웨어 기술 발전과 현대적인 계산 방법론들의 발전에 힘입어, 점차 과거에는 다룰 수 없었던 범위의 문제들을 다룰 수 있게 되었다. 그리고 풀리지 않았던 여러 분야들에 편재되어 있던 문제들 또한 해결할 수 있게 되었다. 그 문제들이 속하는 분야들은 과학, 공학, 의학 분야에서부터 사회학, 인문학 분야에 이르기까지 그 폭이 상당히 광범위하다. 

 

위와 같은 학문 분야들에 속한 문제들 외에도, 시스템 하드웨어/소프트웨어 및 네트워크/데이터 관리 구성요소들을 개발하고 최적화하는 컴퓨터과학 (computer science) 문제들 또한 계산과학 분야에 속하는 문제들이다. 최근 개정된 국가과학기술표준분류에 수학분야에 인공지능수학/데이터사이언스수학 소분류가 신설된 점도 이러한 빅데이터시대 인공지능기반 계산과학의 중요성이 반영된 것으로 이해된다. 

 

(이상남 외, 2020)계산과학은 거의 모든 과학, 공학을 포함한 연구 분야들에 걸쳐 다양한 형태로 활용되고 있고, 정교한 수치 방법, 계산, 데이터, 네트워크 및 새로운 하드웨어들을 통합적으로 활용, 전반적인 연구 분야들에 걸쳐 복잡한 다중 규모, 다중 영역 문제들을 해결하는 혁신적인 첨단 학제 간 연구들이 수행되고 있다. 현재 다양한 분야들에서 새롭게 개발되고 있는 모델들과 방법론들은 여러 학제 간의 지식 교환을 통해 시너지(synergy)를 발휘하며 새로운 형태의 연구 결과들의 창출을 촉진하고 있다. 

 

더 나아가, 가까운 미래에는 현재 가장 빠른 일반 PC 5백만 대 이상의 성능을 지니는 엑사스케일(exascale)급 초고성능컴퓨팅 시스템(1초당  번 연산)이 본격적으로 활용되기 시작할 것으로 예상되며, 현재 미국, EU, 중국, 일본 등은 기존의 페타스케일 (petascale)급에 비해 연산성능 및 집적도가 100배 수준으로 더 높고 전력효율 또한 3배 수준 더 높은, 엑사스케일급 슈퍼컴퓨팅 시스템들을 최대한 확충하기 위해 노력 중이다. 

 

올해 6월 기준 HPL-AI 벤치마크 기준, 엑사스케일 급의 컴퓨팅 성능을 달성했던 슈퍼컴퓨터들은 일본의 후가쿠(Fugaku: 2.0 Eflop/s)와 미국의 서밋(Summit: 1.15 Eflop/s) 뿐이며, 가까운 미래로 갈수록 전 세계 각국은 엑사스케일급의 시스템을 갖추기 위한 경쟁을 가속화할 것으로 전망되고 있다. 관련하여, 2019년 기준 278억 달러 규모였던 고성능컴퓨터(high-performance computer)시장은 향후 2024년에는 429억 달러 수준으로 약 54.3% 정도 성장(연평균 약 9.0%) 할 것으로 전망되고 있다. 

 

이러한 시대적 흐름 속에서, 대한민국은 연구 경쟁력의 신장을 위해 계산과학 기술 활용의 보편화를 극대화하기 위한 교육인프라 구축과 더불어 다른 선진국들에 크게 뒤처지지 않는 수준의 슈퍼컴퓨팅 인프라를 갖추어 계산자원 활용에 대한 접근성을 최대한 높일 수 있도록 하는 노력이 요구되고 있다. 

 

대한민국 정부는 그간 초고성능컴퓨터법 제정(2011) 및 기본계획 수림(2013, 2018) 등을 통해 국가 초고성능컴퓨팅 육성체계를 구축하기 위해 노력해오고 있기는 하지만, 중장기적 실행전략 부족, 투자 정체 등의 한계로 자원 경쟁력이 최근 해마다 하락하고 있는 상황이며(슈퍼컴퓨터 TOP 500 국가별 순위 2015년 8위 → 2018년 이후 10위권 밖), 자체 기술력 확보와 활용성과 창출 또한 더딘 상황으로 올해 5월 말 비상경제 중앙대책본부(21-36)에 의해 진단된 상황이다. 

 

이 리포트에서는 계산과학 분야의 탄생과 전반적인 발전 및 병렬컴퓨팅 기술 발전으로 인한 계산과학 분야의 확장 등에 대해 먼저 다루어 본 후, 과거 여러 학문 분야들이 어떤 흐름으로 계산과학을 접목, 새로운 계산과학 분야들을 만들어내기 시작하여 최근 GPU, 빅데이터, AI 기술들의 급격한 발전과 함께 연구 방식의 큰 패러다(paradigm)의 변화까지 맞이하게 되었는가까지 살펴보도록 할 것이다. 관련하여, 미국, EU, 중국, 일본, 대한민국의 사례들에 대해서도 정리해 볼 것이다. 맺음말 이후에 포함될 부록에서는 계산과학의 일반론적인 부분들 -정의, 연구 분야, 대표적 계산법 및 알고리즘, 응용(application)- 에 대해 전반적으로 다루어 둘 것이다.