테스트마인(주)

없음

· NVIDIA H200 NVL GPU 2기를 탑재한 초고성능 연산 장비로, 대규모 인공지능 모델 학습 및 고속 추론 연산 수행 가능
· GPU 간 NVLink 기반으로 고대역폭 연결을 통해 대규모 병렬 연산과 멀티 GPU 학습 환경을 제공
· 대용량 HBM3 메모리를 활용하여 LLM, Transformer, 강화학습, 멀티에이전트 시뮬레이션 등 고난도 AI 연산 처리 가능
· 초 단위로 수집되는 ESS 센서, 운영 로그, BMS 데이터에 대한 실시간 처리 및 분석
· AI 기반 이상 감지, 고장 징후 예측, 예방 정비 시점 산정 등 ESS O&M 자동화 분석에 용이
· ESS 디지털 트윈 모델 구동을 위한 고속 시뮬레이션 환경 제공으로 다양한 운전·고장·비상 시나리오 분석 가능
· Liquid-Cooled 수냉 방식 적용으로 장시간 고부하 연산 시에도 안정적인 24시간 연속 운용 가능
· 이중 전원 및 서버급 안정성 설계를 통해 연구·교육·실증 환경에서 높은 신뢰성 확보
· Docker, Kubernetes 등 가상화·컨테이너 환경을 지원하여 다수 사용자의 동시 원격 실습 및 연구 수행 가능
· ESS 빅데이터 분석, 자산 리스크 평가, 수명 예측, 운영 최적화 등 연구와 교육을 동시에 지원하는 통합 플랫폼으로 활용 가능
· 산학 연계 실증 데이터 기반 프로젝트, 인턴십, 실무형 교육 과정에서 실시간 분석 및 모델링 실습 장비로 활용 가능

ESS 운영 및 자산관리에서 발생하는 대규모 데이터를 분석하기 위해 구축된 고성능 분석 장비로, 과제 수행에 필요한 연구와 인력양성을 동시에 지원하는 핵심 인프라이다. 다수의 ESS 사업장에서 수집되는 센서 데이터, 운영 로그, BMS 데이터 등 다양한 시계열 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 연산 환경을 제공함으로써, 데이터 기반의 ESS 운영관리(O&M) 및 자산관리 연구를 가능하게 한다.
이를 바탕으로, ESS 운전 상태를 시계열 관점에서 분석하여 설비의 이상 징후를 조기에 파악하고, 고장 가능성 예측과 유지보수 시점 판단에 활용된다. 이를 통해 ESS 설비 상태를 정량적으로 평가할 수 있으며, 실증 데이터를 기반으로 합리적인 운영 의사결정을 지원한다. 이러한 분석 환경은 기존의 경험 중심 운영 방식에서 벗어나, 데이터와 인공지능에 기반한 체계적인 운영관리 연구를 수행하는 데 중요한 역할을 한다.
또한, 본 장비는 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 수행할 수 있는 계산 성능을 갖추고 있어, 다양한 ESS 운전 조건과 운영 시나리오를 가상 환경에서 분석·검증할 수 있다. 이를 통해 실제 설비에 적용하기 전 운전 전략의 효과를 사전에 검토하고, 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 예측·완화하는 연구에 활용 가능하다.
성능 측면에서는 고성능 CPU와 GPU, 대용량 메모리 및 고속 저장장치를 기반으로 대규모 데이터의 병렬 처리와 반복적인 분석 작업을 안정적으로 수행할 수 있다. 장시간 연속 운용이 가능하도록 설계되어 실시간 분석과 상시 모니터링이 요구되는 연구 환경에 적합하며, 다수 사용자의 동시 접근과 분석 작업도 원활히 지원한다.
아울러 본 장비는 실제 ESS 운영 데이터를 활용한 분석과 실습 환경을 제공함으로써 인력양성 측면에서도 중요한 역할을 수행한다.