고해상도 의료영상 분석을 위한 GPU 서버 (워크스테이션) 입니다.

의료영상 데이터 가공/정제 및 병원 현장에서 사용성평가를 희망하는 기업 지원을 위한 고성능 분석용 PC (워크스테이션)입니다. 구체적으로는, 인공지능 학습을 위한 의료영상을 클라우드에 업로드하기 전에 의료영상 데이터의 전처리, 가명화/익명화 작업에 사용되며, 이를 위한 멀티코어 CPU와 병렬연산 GPU 성능을 갖추고 있습니다. 수혜기업의 개발 소프트웨어가 병원 의료데이터 관리 네트워크에 직접 연결되거나 외부 반출될 수 없는 문제를 해결하기 위해, 본 장비를 병원 내에 배치하고 기업의 소프트웨어를 설치할 수 있도록 하여, 기업이 개발한 소프트웨어의 임상 유효성 및 사용 적합성 평가를 효율적으로 지원할 수 있습니다.
성능 및 규모는 의료영상 분석 및 인공지능 의료 소프트웨어 구동에 적합할 수 있도록 고려하였으며, 병원의 다중 의료영상(MRI, CT 등)을 비식별화하고 정합하여 클라우드에 업로드하기 전에 전처리(비식별화, 정합 등) 작업 수행 예정입니다.

장비의 구성 및 제원, 성능은 다음과 같습니다.
[구성부품]
- CPU: Intel Xeon W5-3433 Processor (2.00 GHz up to 4.20 GHz)
- Memory: 64GB DDR5-4800MHz ECC-RDIMM x 2개 (합계 128GB)
- 운영DISK: 2TB SSD
- 데이터DISK: 4TB HDD 7200rpm x 2개 (합계 8TB)
- GPU: NVIDIA RTX A6000 with NVLink 48GB GDDR6 x 2개
[장비 소프트웨어]
- 운영체제: 리눅스 (Ubuntu)
- 사용자 제공환경: 사용자별 리눅스 계정을 제공합니다. (데이터 저장공간 별도 지정)

의료영상 데이터를 활용한 인공지능 기술 개발 및 기존 개발된 제품에 대한 의료데이터 기반 제품 검증에 활용할 수 있습니다.
의료영상 데이터 가공/정제 및 병원 현장 사용성평가 기업지원이 가능합니다.

본 장비의 역할은 병원 내 폐쇄 분석망에서 기업이 의료영상을 이용한 인공지능 학습을 수행할 수 있는 환경을 제공합니다. 대용량 영상데이터 획득, 관리 및 전처리 등의 과정을 진행함에 있어 필수적인 대용량 서버이며, 딥러닝 기반 분석 플랫폼 개발, 데이터 처리, 라벨링 데이터 생성에 사용됩니다.

[구성부품]
- CPU: Intel 6526Y Xeon 2.8GHz 16C 27.5M 195W x 2개
- Memory: 32GB DDR5-5600MHz ECC-RDIMM x 8개 (합계 256GB)
- 운영DISK: SSD_480GB SATA 6Gbps 2.5in Read x 2개 (RAID6 구성)
- 데이터DISK: SSD_960GB SATA 6Gbps 2.5in Read x 2개 (RAID6 구성)
- RAID_9560-8i 4G 12Gbps x 1개
- 네트워크(Up-link): NIC_1Gbps 4Port RJ45 Metab I350 OCP3.0 x 1개
- 네트워크(Down-link): NIC_10Gbps 2Port RJ45 Intel X710 PCIe x 1개
- PowerSupply: 2700W Platinum 220VACor240VDC x 2개
- GPU: NV 94G NVIDIA-H100-NVL PCIe x 1개
- 서비스: KR2280X2-A0-GPU 3 years 5x9xNBD Onsite Service

[장비 소프트웨어]
- 운영체제: 리눅스 (Ubuntu)
- 사용자 제공환경: 사용자별 Docker로 구성된 개발 환경을 제공합니다.

"온라인 안심존으로 구성할 수 있는 분석 환경은 다음과 같습니다.

[필수 구성 요소]
- Windows 개인 가상 PC
- 리눅스 서버 (다양한 CPU / GPU 옵션 보유)
- 내부 NAS Storage (단위: GB, 최소 500GB 이상)
- 외부 Object Storage (단위: GB)
- SSL VPL (사용자 명수)

[활용 방법] 데이터 송수신 방향
- 외부 접속 PC -----> Windows 개인 가상 PC <-----> 리눅스 서버 <-----> 내부 NAS Storage
* 외부 접속 PC에서 Window 개인 가상 PC에 접속하는 클라우드 활용 형태입니다.
* 단, Windows 개인 가상 PC에서 외부 접속 PC로는 데이터 반출이 불가능합니다.
* 이는 의료데이터 반출을 방지하기 위한 보안 조치사항으로,
외부 Object Storage를 통해서만 외부 접속 PC와 클라우드 간 데이터 송수신이 가능합니다."

표면 질감, 형태, 높이 등에 대해 2D/3D 프로파일링하여 정밀하게 측정할 수 있는 장비로 신경중재 치료기 관련한 카테터, 스텐트 등에 대한 개발 및 완제품에 대한 표면을 분석하여 거칠기 및 높이 검증에 활용됨

1. 장비의 역할
- 전기적 및 물리적 특성 데이터 수집 전자전기 회로 부품의 성능 진단 및 분석 시스템 및 장비 상태의 실시간 모니터링 품질 관리 및 제품 생산 공정 개선 지원 자동화 시스템 및 제어 입력 데이터 제공
- 영상 융합 신경중재 치료기기 개발 시 적합 부품을 선정하며 안정성과 신뢰성을 확보하기 위한 데이터 기반을 제공

2. 장비의 주요 성능
- 정확도: Accuracy ±005% rdg
- 정밀도: Precision 반복 측정 시 높은 신뢰성 제공
- 분해능: Resolution 최소 10 mHz 설정 가능
- 측정범위: 100 mΩ ~ 100 MΩ (10 단계 범위)
- 측정 주파수: 4 Hz 8 MHz 옵션 시 10 MHz
- 기본 측정 파라미터: Z Y θ, X G B Q Rdc RsESR Rp Ls Lp Cs Cp Dtanδ σ, ε
- 응답 속도: 빠른 데이터 처리 및 출력 가능
- 인터페이스: USB LAN RS232C GPIB 등 다중 연결 지원

3. 장비의 특징
- 콤퍼레이터 및 BIN 측정 지원 2항목 10분류
- 트리거 기능 및 오픈쇼트 보정 기능 포함
- 컨택트 체크 및 패널 설정 저장로드 기능 제공
- 연속 측정 및 데이터 저장 기능
- 직관적 인터페이스 및 사용 편의성

4. 기타 사양 전원
- AC 100240V 5060 Hz
- 크기: 330W × 119H × 230D mm
- 무게: 42 kg

1. 장비의 역할
- 소프트웨어 사이버보안 평가, 밸리데이션 평가 등 다중 영상 기반 소프트웨어 의료기기 성능 평가에 필요한 서버
- 통합관리시스템 및 분석엔진으로 구성

2. 장비의 주요 성능
- 데이터 분석용 서버
- 최신 Intel® Xeon® 프로세서 E5-2600 v4, 다양한 워크로드 처리
- DDR4 RAM
- 다중 모드 RAID 컨트롤러
- Microsoft Storage Spaces, VMware® Virtual SAN™(vSAN), OpenStack Ceph 등 다양한 소프트웨어 정의 스토리지 솔루션과 호환

3. 장비의 특징
- 통합관리시스템 및 분석엔진으로 구성
- 맞춤형 Dell Select Network Adapters로 IO 성능을 향상
- 12Gb PERC9 RAID 컨트롤러
- Lync 성능 및 응답성 최적화