SW스타랩 7곳 새로 선정...딥러닝 지원 인메모리 DB 등 개발

KAIST가 딥러닝을 지원하는 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발을 추진한다. 또 서울대는 독립적으로 지속가능하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 기술에 기반한 학습 지능 개발에 나선다. 알고리즘 측면에서 실용화 수준의 고성능 소프트웨어 오류 자동 수정 기술 개발도 추진한다.

과기정통부는 이런 기술 개발을 추진할 '2020년도 소프트웨어(SW) 스타랩' 4개 대학 7개 연구실을 선정, 지원한다고 21일 밝혔다.

'소프트웨어 스타랩'은 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 응용SW, 알고리즘 등 5대 소프트웨어 핵심기술 분야 기초 및 원천기술 확보와 함께 소프트웨어 혁신을 주도할 석박사급 소프트웨어 인재양성을 지원하는 사업이다.

올해는 고려대, 서울대, 숭실대, 한국과학기술원(카이스트) 등 4개 대학 7개 연구실이 최종 선정됐다. 42개 연구실이 신청, 경쟁률이 6대1에 달했다. 전년(4.5대1)보다 높았다.

지난 2015년 시작한 이 사업으로 그동안 9개 대학 29개 연구실이 선정, 운영중이다. 연구실당 연평균 3억원씩 지원 받는다. 올해 7개 연구실이 새로 선정돼 소프트웨어 스타랩은 총 36곳으로 늘었다.

소프트웨어 스타랩은 연구 성과에 따라 최장 8년(4+4년)간 지원받을 수 있다. 교수, 참여연구원, 학생 등 연구실 중심의 내실 있는 연구 활동을 위해 모든 구성원의 참여율을 40%이상으로 의무화 했다.

또, 연구결과물을 일반에게 공개해 사용, 복제, 수정할 수 있게해 결과물 활용도를 높이고 공개 소프트웨어 활성화에도 기여하고 있다. 지난 5년간 석사 141명, 박사 69명 등 234명의 소프트웨어 원천 분야 최고급 인력을 배출했다.

주요 성과를 보면, 서울대 전병곤 교수연구팀은 다양한 분석을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 빅데이터 시스템을 개발해 세계에서 6번째로 구글 클라우드 공식 빅데이터 시스템으로 지난해 1월 선정됐고, 오픈소스 소프트웨어를 지원하는 세계 최대 비영리단체인 아파치(Apache) 재단의 공식 커미터를 10명 배출하는 등 국내 최고 수준의 공개SW 전문인력을 양성했다.

또 서울대 이창건 교수연구팀은 실시간 자율주행 자동차 플랫폼 원천기술을 개발해 서울대 시흥캠퍼스, 배곧신도시 자율주행 버스의 공통 표준 SW플랫폼으로 채택되는 성과를 냈다.