의료 산업, 지능형 기술을 기반으로 코로나 대응
매트립-시뮬링크, 시스템 수준 시뮬레이션 제공
엔지니어와 과학자들의 작업 집중 및 협업 지원


오늘날 전 세계 산업은 AI, 데이터 과학 같은 지능형 기술을 중심으로 스마트시티, 스마트팩토리, 디지털 헬스케어 등 새로운 가치를 창출하고 있다. 특히 의료 산업에선 팬데믹에 대응하여 데이터 공유, 환자 추적, 비대면 AI 의료 기기를 통해 얻은 개별 환자 데이터를 바탕으로 진단/치료 기술을 개발하고 있다.

매스웍스코리아는 지난 5월 26일, ‘매트랩 엑스포 2021 코리아’를 온라인 개최하고 다양한 산업에서 ‘매트랩(MATLAB) 및 시뮬링크(Simulink)’를 통해 모델을 효율적으로 개발하고 검증한 사례를 소개하는 자리를 마련했다.

기조연설을 맡은 리차드 로브너(Richard Rovner) 매스웍스 마케팅 담당 부사장은 2019년 말부터 2020년 말까지 있었던 약 400건 이상의 매스웍스 솔루션 기반의 대응 개발 사례에서 몇 가지를 추려 발표했다. 그는 엔지니어와 과학자들이 코로나19 역학조사와 봉쇄전략 수립뿐 아니라, 치료제 및 백신 개발과 신규 의료 기기 설계 및 제작에 매트랩과 시뮬링크를 활용하고 있었다고 밝혔다.

로브너 부사장은 2019년 말부터 2020년 말까지 코로나19 확산 과정을 돌아보며, 엔지니어와 과학자들이 ‘매트랩(MALAB), 시뮬링크(Simulink)’로 코로나19 예방 및 치료, 근무 및 교육 환경의 비대면 전환을 지원한 몇 가지 사례를 발표했다.

그에 따르면, 지난해 약 400건 이상의 매스웍스 기반 대응 개발 사례가 있었다. 엔지니어과 과학자들은 코로나19 역학조사와 봉쇄전략 수립뿐 아니라 치료제 및 백신 개발과 신규 의료 기기 설계 및 제작에 매트랩과 시뮬링크를 활용했다.

◇ 코로나19 특성 파악하여 초기 팬데믹에 대응

중국 질병예방통제센터와 WHO 연구원들은 중국 전역의 과학자들과 최초 확진 사례 425건의 전파 역학조사에 매트랩을 활용, 코로나19 관련 ‘평균 잠복기간(5.2일)’과 ‘기초 감염 재생산 수(R0, 2.2명)’를 계산했고, 결과를 올해 1월 ‘뉴잉글랜드 의학저널’에 공개했다. 이는 현재 상황을 볼 때 정확한 결과로 평가된다.

지난해 3월, WHO의 팬데믹 선포 이후 영국 정부는 코로나19 환자의 치료를 목적으로 ‘벤틸레이터 챌린지 영국(Ventilator Challenge UK)’ 정책을 펼쳤다. 정책에 따라 ‘캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)’는 매트랩과 시뮬링크를 활용한 모델 기반 설계로 코로나19 환자용 산소호흡기를 47일 만에 설계했다.

캠브리지 컨설턴트는 물리적인 부품 설계 대신에 모델 기반 설계로 GUI 환경에서 인간의 폐와 산소호흡기 모델을 구축했다. 설계 구성 블록을 변경하며 다양한 상황에서 시스템 수준 시뮬레이션을 진행했고, 개발 시간을 대폭 줄일 수 있었다.

로브너 부사장은 “모델 기반 설계는 모델링과 시뮬레이션을 부분은 물론, 전체 시스템, 그리고 모든 하드웨어와 소프트웨어 적용할 수 있다”면서, “이를 통해 엔지니어와 과학자들은 빠르게 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있다”라고 말했다.

◇ 신속하고 효율적으로 공공장소를 소독하는 자율 이동 로봇

자율 로봇, 그리고 원격 제어 로봇은 신속하고 비용효율적인 소독 작업이 가능하다. 싱가포르에 본사를 둔 로봇 개발 및 공급 업체 ‘웨스톤 로봇(Weston Robot)’은 매스웍스 모델 기반 설계로 3종의 자율 이동 로봇(AMR)을 설계했다.

LTE 기반의 소독 구역 제어 기능과 연계된 ‘실외소독 로봇’을 10일 안에 완성했고, 자외선을 활용하는 ‘실내소독 로봇’과 열적외선 카메라를 기반으로 0.5℃ 단위의 체온측정이 가능한 ‘체온측정 로봇’을 10일을 조금 넘긴 시점에 개발했다.

웨스톤 로봇은 매스웍스 툴에 기반한 모델 기반 설계로 설계 단계의 문제를 빠르게 파악하고 수정했다. 이로써 로봇 시제품 제작 속도를 가속, 개발 시간을 대폭 줄였다. 로브너 부사장은 “매스웍스 솔루션 기반의 모델 기반 설계를 응용하는 기업은 지능적인 자율성을 갖춘 시스템을 쉽게 개발할 수 있다.”라고 강조했다.

◇ 기존 오프라인 교육, 온라인 디지털 교육으로 전환

팬데믹에 학계에도 디지털 변혁이 전례 없는 속도와 규모로 진행됐다.

캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스 전기전산공학과 안드레 크누센(Andre Knoesen) 교수는 겨울학기 기말고사를 앞둔 시점에서 웹 환경의 인터랙티브 매트랩 교육 콘텐츠인 ‘매트랩 자이북(MATLAB zyBook)’을 통해 자신의 공학 문제 풀이 수업을 원격 수업 방식으로 며칠 만에 쉽게 전환했다.

해당 콘텐츠는 ‘매트랩 그레이더(MATLAB Grader)’ 및 매트랩 코드 자동 채점 기능을 통해 신속한 수업 진행을 도왔으며, 그 외에도 ‘라이브 에디터(Live Editor)’, ‘매트랩 모바일(MATLAB Mobile)’, ‘씽스피크(ThingSpeak)’ 등 매트랩 기능을 사용하여 비대면 상황에서도 학생들에 다양한 교육 콘텐츠를 제공했다.

스웨덴 샬머스 공과대학교의 크리스토프 데마지에르(Christophe Demaziere) 교수는 매트랩, 매트랩 그레이더, ‘매트랩 온램프(MATLAB Onramp)’ 등 온라인 학습 툴을 통해 원자력 시스템의 결정론적 모델링에 관한 강좌를 온라인으로 전환해서 진행하고 있다. 해당는 팬데믹 이후에도 온라인으로만 진행할 계획이다.

매스웍스는 전 세계 2,300개 이상의 대학들이 온라인 학습 툴로 원거리 수업 방식을 채택할 수 있도록 지원하고 있다. 지난 한 해 동안 ‘매트랩 온라인(MATLAB Online)’ 사용자 규모는 약 3배 증가했고, 현재 150만 명에 이른다.

◇ 코로나19 진단 및 확산 저지 모델 개발

인도의 연구원들은 코로나19 진단 시간을 줄이기 위해 매트랩과 ‘딥러닝 툴박스(Deep Learning Toolbox)’를 도입해 맨눈으로 구분하기 힘든 패턴을 기준으로 코로나19 환자의 흉부 CT 영상을 분류해내는 AI 주도형 모델을 개발했다.

매사추세츠 공과대학(MIT) 화학공학과 해들리 사익스(Hadley Sikes) 교수는 싱가포르와 MIT의 공동 연구 기술 센터인 스마트(SMART) 연구소와 함께 10분 안에 코로나19 감염을 진단하는 단백질 기반 종이 스트립 테스트를 개발했다. 사익스 박사는 종이 스트립에 코로나19 감염 여부 진단의 핵심 물질인 결합 단백질과 용액 채널을 모델링하는 데 매트랩을 사용했다. 현재 검사 키트가 제조 중이다.

상하이 푸단 대학교, GE 헬스케어, 킹스 칼리지 연구원들은 MRI로 완치 후의 코로나19 영향을 연구하고 있다. 코로나19 완치 환자 60명 집단과 건강한 지원자 39명 대조군의 뇌 MRI 촬영 영상을 비교, 기억력 및 후각을 관장하는 뇌의 미세 구조의 유의미한 변화를 발견할 수 있었다. 뇌 MRI 영상 분석 연구에서 연구원들은 뇌 영상 데이터 시퀀스 분석에 매트랩을 적용해 속도를 높였다.

MIT, 토론토 대학교, 요크 대학교 연구원들은 감염자가 배출한 코로나19 바이러스가 남아있는 지역의 하수구를 조사해 지역사회 발병 소지를 파악하고 통제하는 알고리즘을 개발했다. 매트랩으로 개발된 이 알고리즘은 집중 감염 지역 주변의 전파 양상을 파악하고, 미감염 지역에서 최초 감염자의 위치를 파악할 수 있다.

이탈리아 마리오 디베르나르도(Mario di Bernardo) 박사 연구팀은 매스웍스 솔루션을 활용해 지역별 6개 변수의 역학관계 및 지역 간 사람의 이동을 반영해서 지역 단위의 코로나19 통제 정책의 효과를 분석했다. 그 결과 감염통제에 있어 지방 단위의 정책이 전국 단위의 접근 방식만큼 효과적임을 밝혀냈다.

이스라엘 생물학 연구소(IIBR)는 코로나19의 인간 세포 침투 물질인 ‘스파이크 단백질’을 다른 단백질로 대체하는 방식의 백신을 설계하고 있다. 이들은 매트랩 기반 분석으로 백신 접종 후 감염 세포 비율을 파악해 효과성을 입증했다.

◇ 매스웍스 솔루션, 집중과 협업을 지원하고 프로덕션 향상

매스웍스 케빈 코핸(Kevin Cohan) 제품 마케팅 관리자와 에드 마르케스(Ed Marquez) 시뮬링크 제품 책임자는 엔지니어와 과학자들이 자신의 작업에 △집중(FOCUS)하고, 복잡한 시스템 개발 시 쉽게 △협업(COLLABORATION)하며, 혁신적인 아이디어를 △생산(PRODUCTION) 단계까지 빠르게 구현하는 새로운 매트랩, 시뮬링크 기능들을 소개했다.

집중 / 시뮬링크는 여러 스레드에서의 병렬적 시뮬레이션을 통해 대규모 시스템도 매우 빠르게 시뮬레이션할 수 있도록 향상됐다. ‘시뮬링크 캐시(Simulink cache)’는 시뮬레이션 또는 코드 생성 시 설계에 대한 자동적인 캐시 파일 생성을 통해 불필요한 모델 재구축을 방지하여 워크플로 속도를 높인다. 이밖에 속도 개선 사항에는 병렬 배열 연산, 자동적인 모델 프로파일링이 있다.

매트랩 속도 또한 지속 향상되고 있다. R2021a 버전을 기준으로, 고객 워크플로의 평균 속도는 5~6년 전보다 2배 이상 빨라졌다. 매스웍스 자체 테스트 결과, R2020a 버전은 전 버전 대비 6배 향상된 그래픽 렌더링, 2~25배 향상된 인덱싱 작업 성능을 제공한다. 딥러닝 분야에서도 R2020b~R2021a 버전은 기존보다 1.6배 높은 멀티 GPU 훈련 성능 및 2.5배 높은 CPU 추론 성능을 지원한다.

또한, 더 높은 추상화 수준에서 작업할 수 있도록 하며, 코드 작성을 최소화한다. ‘시뮬링크 데이터 인스펙터(Simulink Data Inspector)’는 지도, 문자 및 신호 데이터 작업 시, 코딩 없이 강력하고 유연한 분석 및 탐색을 지원한다. 더불어 대시보드 블록 기반의 간단한 시뮬레이션 조정 및 모니터링을 돕는다. 쉬운 드래그앤드드롭, 클릭 및 키보드 기반의 모델 생성, 수정, 연결, 이동, 문서화도 지원한다.

협업 / 프로젝트의 크기, 복잡성 및 참여 인원 증가에 맞춰 원활한 협업을 지원하기 위해 매스웍스는 다양한 데브옵스 프레임워크 툴과의 통합을 지원한다. 지속적인 인터페이스 개선을 통해 다양한 파이썬(Python) 기반 레이어와 ONNX 파일 포맷도 지원하게 됐다. C, C++를 사용하는 매트랩 인터페이스 기능도 개선됐다.

R2021a 버전에는 사용자 정의 코드를 모델로 가져오도록 지원하는 ‘시뮬링크 코드 임포터(Simulink Code Importer)’가 추가됐다. 더불어 매스웍스는 복잡한 시스템 개발 시 협업을 위한 소프트웨어 툴로 프로젝트(Projects)를 제안한다.

프로젝트는 매트랩 및 시뮬링크 환경에서의 협업을 위한 단일 인터페이스로, 코드 및 모델을 더욱 신속하고 편리하게 구성, 관리, 공유할 수 있도록 돕는다. 주요 장점으로는 워크플로의 자동화, 파일 관리 및 작업 공유 간소화 및 지적재산(IP) 보호를 통한 다양한 내외부 관계자들과의 원활한 협업 촉진이 있다.

프로덕션 / 최신 매스웍스 솔루션은 아이디어를 프로덕션 환경에 구현하기 위한 설계 및 테스트, 자동 코드 생성, 그리고 자동생성된 코드의 기존 소프트웨어와의 통합 또는 하드웨어로의 배포를 지원한다. 또한, 프로덕션, 프로토타이핑, 데이터 획득 등 용도와 관계없이 모든 하드웨어로 배포할 수 있다. 매트랩 코드와 시뮬링크 모델을 자동 테스트 및 검증하며, 통합 문제를 조기에 감지할 수 있다.

전문 SW 개발자가 아니더라도 앱 디자이너로 맞춤형 매트랩 앱을 개발하고, 엔터프라이즈 및 프로덕션 시스템에 공유 및 배포할 수도 있다. 최신 업데이트에는 모델로부터의 매트랩 앱 자동 생성, 공동 시뮬레이션 지원도 포함된다.