매스웍스, MATLAB 및 Simulink 제품군 릴리스 2016b(R2016b) 출시
매스웍스, MATLAB 및 Simulink 제품군 릴리스 2016b(R2016b) 출시
  • 최광민 기자
  • 승인 2016.09.19 13:00
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새로운 머신러닝 기능을 통해 더 높은 정확성으로 더 빠르게 모델을 훈련시킨다.
이미지:매스웍스/편집:본지

테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 분야의 선도기업인 매스웍스(한국대표 이종민)는 MATLAB의 빅데이터 작업을 간소화할 새로운 기능을 갖춘 릴리스 2016b(R2016b)를 오늘(19일) 발표했다.

출시된 R2016b에는 신제품인 Simulink의 추가 기능, Risk Management Toolbox 등 기타 83가지 제품의 업데이트 및 버그 수정 프로그램이 포함되어 있다.

MATLAB의 Tall 배열은 엔지니어와 과학자가 친숙한 MATLAB 함수와 구문을 활용해 용량이 매우 커서 메모리에 수용하기 어려운 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 방법을 제시하기 때문에 빅데이터 프로그래밍을 별도로 학습해야 하는 부담이 없다.

수백 가지의 수학, 통계, 기계 학습 알고리즘에 Tall 배열을 사용할 수 있고, 하둡 클러스터에서 코드를 실행하거나 Spark 애플리케이션에 곧바로 통합할 수도 있다.

또한 R2016b는 타임스탬프 테이블 형식 데이터의 색인화 및 동기화를 위한 타임테이블 데이터 컨테이너, 효율적인 텍스트 데이터 조작, 비교, 저장을 위한 문자 배열, 데이터 사전 처리를 위한 새로운 기능도 갖추었다.

매스웍스 MATLAB 마케팅 책임자인 데이비드 리치(David Rich)는 “기업은 방대한 데이터를 갖고 있으면서도 효과적인 예측 모델 개발 및 우수한 통찰력 확보에 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있다.”며, “R2016b로 분야별 전문가들이 한결 더 수월하게 더 많은 데이터를 다룰 수 있게 되었으며, 이는 더 우수한 시스템 디자인, 성능, 안정성으로 이어질 것”이라고 밝혔다.

 

참고) 다음은 MATLAB 제품군과 Simulink 제품군의 각 제품의 업데이트 내용을 요약이다.

<MATLAB 업데이트 세부 내용>

- MATLAB: 메모리에 수용하기에는 너무 큰 데이터를 다루기 위한 Tall 배열, 타임스탬프 테이블 형식 데이터의 색인화 및 동기화를 위한 타임테이블 데이터 컨테이너, 코드의 재활용 및 가독성 향상을 위해 스크립트에 로컬 함수를 정의하는 기능

- MATLAB Engine API for Java를 사용하여 Java 프로그램에서 MATLAB 코드를 실행하는 기능

- MATLAB Mobile: MathWorks Cloud에서 iPhone 및 Android 센서에서 데이터 로깅

- Database Toolbox: Neo4j 데이터 검색을 위한 그래프 데이터베이스 인터페이스

- MATLAB Compiler: Spark 클러스터에서 Tall 배열을 포함하여 MATLAB응용 프로그램을 배포하도록 지원

- Parallel Computing Toolbox: 데스크탑에서 MATLAB Distributed Computing Server를 통해 서버 및 Spark 클러스터에서 Tall 배열을 사용한 빅데이터 병렬 처리 가능

- Statistics and Machine Learning Toolbox: 차원 축소, 기술 통계, k-평균 군집 분석, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 판별 분석 등 메모리 부족 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 알고리즘, 머신 러닝 모델 기능을 선택하기 위한 NCA(Neighborhood Component Analysis) 및 기계 학습 알고리즘 매개변수를 자동으로 튜닝할 수 있는 베이지안 최적화, MATLAB Coder를 사용하여 SVM 및 로지스틱 회귀 모델에 대한 자동 C/C++ 코드 생성 지원.

- Image Processing Toolbox: 반복적인 클러스터링(SLIC)및 3차원 중앙값 필터링에 3차원 슈퍼픽셀을 사용하는 볼륨 이미지 데이터 지원.

- Computer Vision System Toolbox: 딥러닝 R-CNN(region-based convolutional neural network)을 사용하는 객체 검출.

- Risk Management Toolbox: Risk 모델 개발 및 Risk 시뮬레이션을 지원하는 신제품.

- ThingSpeak: 인터넷에 연결된 센서에서 데이터를 수집하고 Statistics and Machine Learning Toolbox, Signal Processing Toolbox, Curve Fitting Toolbox, Mapping Toolbox의 함수를 활용해 클라우드 환경에서 MATLAB 분석 실행.

<Simulink 업데이트 세부 내용>

- Simulink: JIT 컴파일러를 사용하여 액셀러레이터 모드에서 실행하는 시뮬레이션의 성능 향샹, 동적 시작 및 종료 동작을 모델링하기 위해 서브시스템 초기화, 재설정, 종료/ 모델의 임의 위치에서 상태 재설정 동작을 완벽하게 제어하기 위한 상태 읽기 프로그램 및 쓰기 프로그램 블록 Raspberry Pi 3 및 Google Nexus 하드웨어 지원.

- Simulink 및 Stateflow: 파라미터와 데이터의 편집을 간소화하기 위한 속성 인스펙터, 모델 데이터 편집기 및 기호 관리자

- Simscape: 완전, 반완전 및 실제 가스 시스템을 모델링하기 위한 확장된 블록 라이브러리

<신호 처리 및 통신>

- Signal Processing Toolbox: 여러 시계열에 대한 시간 및 주파수 영역 분석을 수행하는 Signal Analyzer 앱

- Phased Array System Toolbox: 협대역 및 광대역 신호에 대한 대기 및 다중 경로 전파를 위한 모델링 지원

- WLAN System Toolbox: IEEE 802.11ah 지원 및다중 사용자MIMO 수신기 기능

- Audio System Toolbox: MATLAB에서 직접 VST 플러그인을 실행하고 테스트하도록호스팅하는 오디오 플러그인

<코드 생성>

- Embedded Coder: 이전 릴리스에서 생성된 코드를 재사용하도록 릴리스 간 코드 통합/ 동적 시작 및 종료 동작을 포함하여 모든 소프트웨어 환경에 맞는 플러깅 가능 코드 생성/ DEM(Diagnostic Event Manager) 및 NvM(NVRAM Manager)을 비롯한 AUTOSAR 기본 소프트웨어의 시뮬레이션을 지원

- HDL Coder: 자동 파이프라인 삽입을 구동하는 대상 클록 주파수를 지정하는 적응형 파이프라인 및추이와 상태를 시각화하고 분석하는논리분석기(DSP System Toolbox 포함)

<확인 및 검증>

- Simulink Verification and Validation: 설계 시 표준 준수 문제를 발견하고 수정하기 위한 편집 도중 검사

- Simulink Test: 테스트 평가를 위한 사용자 지정 기준 정의

- HDL Verifier: MATLAB 또는 Simulink에서 분석할 내부 FPGA 신호를 검출하기 위한 FPGA 데이터 캡처 Polyspace Bug Finder: 사이버 보안 취약점을 탐지하기 위한 CERT C 코딩 표준 지원

이밖에 릴리스 2016b에 관한 보다 자세한 정보는 R2016b(바로가기) 주요 특징에서 확인할 수 있다.

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