25.12 도입

장비 설명

○ 경피흡수시스템은 마스크, 에멀젼, 크림, 스킨, 패치 등 다양한 제형 의약품의 경피흡수율을 정량적으로 측정하여 약효를 평가하는 데 필수적인 장비임.
○ 일반적인 단순 확산 시험은 피부조직 하단에 기포가 발생하여 약물 성분의 확산이 원활하지 않고, 이로 인해 재현성과 신뢰성 확보에 한계가 있었음. 따라서 버블제거 특허방식 셀을 적용하여 이러한 문제를 근본적으로 개선할 수 있는 장비가 선호되며 이를 통해 정확하고 신뢰성 높은 경피흡수 데이터를 확보할 수 있음.
○ 경피흡수시스템은 피부 흡수를 통한 약물 흡수율 평가뿐만 아니라 독성 검증 시험에도 활용할 수 있어, 의약품 개발 단계에서 안전성과 유효성을 동시에 검증할 수 있는 핵심 장비임. 이를 통해 임상 적용 가능성을 뒷받침하는 과학적 근거 자료를 확보할 수 있음.
○ 최대 6개의 시료를 동시에 시험할 수 있는 멀티셀 구조로 설계되어 분석 효율성이 높으며, 별도의 패널을 통해 매질(media)의 주입 및 회수가 가능하여 실험자의 안전성을 보장하고 업무 편의성을 향상시킬 수 있는 장비가 선호됨.
○ 따라서, 경피흡수시스템은 의약품 개발 과정에서 약효 평가, 독성 안전성 검증, 연구개발 효율성 제고, 그리고 과학적 신뢰성 확보를 위해 반드시 도입이 필요한 핵심 장비임.

25.12 도입

장비 설명

O 기 구축한 기업지원 플랫폼, 서버 등과 연계하여 기업지원 서비스 수행
O AI 학습, CAE/GPU 해석, Generative Design 및 Topology Optimization 활용

25.12 도입

장비 설명

O 기 구축한 기업지원 플랫폼, 서버 등과 연계하여 기업지원 서비스 수행
O AI 학습, CAE/GPU 해석, Generative Design 및 Topology Optimization 활용

25.12 도입

장비 설명

◦ 수동 진공 라미네이터는 진공 상태에서 기판과 박막(필름, 광학소재 등)을 압착·적층하여 기포 발생을 억제하고 접착 신뢰성을 확보하는 장비로, 광학소재 및 패널의 층간 균질화 및 접합 품질 확보를 위해 필요함.

①(기포 억제 및 제거)
진공 상태에서 라미네이션을 수행하여 접착 과정에서 발생할 수 있는 공기 기포를 최소화

②(접합 품질 향상)
필름, OCA, 폴리머 등의 균일한 접합을 통해 광학적 왜곡·층간 박리 등 결함을 예방

③(소재 물성 안정화)
일정한 압력과 진공 환경에서 라미네이션하여 점도 변화, 두께 불균일 등을 억제

④(후속 공정 신뢰성 확보)
균질한 적층 구조를 제공하여 후속 공정(열경화, UV 경화, 패터닝 등)의 품질과 재현성을 보장

25.12 도입

장비 설명

메디바이오 핵심소재 평가기술개발 및 실용화 지원기반 구축을 위한 고감도 질량분석기

○ 핵심소재 정량 분석법 개발
○ 핵심소재 ADME 평가 및 생체시료내 약물 분석
○ 핵심소재 생체내 adduct 생성 평가 등에 활용 가능

25.12 도입

장비 설명

BEX (Backscattered Electron and X-ray)는 전자현미경(SEM)에 추가하여 사용하는 이미지/성분 복합검출기로 친환경 플라스틱, 나노소재 필터, 부직포, 필름 등의 포어(기공) 및 표면 굴곡, 원소분석을 통해 최적 공정 요소기술 개발 지원에 활용

25.12 도입

장비 설명

○ 외식조리기초적용능력 및, 활용능력, 현장직무개발능력 및 현장직무적용 능력 등 핵심직무 역량 강화를 통한 산업체 현장 통합 기자재 시스템
○ 조리실습, 다량조리실습, 음료조리실습, 밀키트메뉴개발실습, 외식창업경영 및 식품구매 교과목을 효과적으로 운영할 수 있는 전문 이동형 실습실(푸드트럭)로 교내 수업 및 교외 현장교육을 동시에 연계하여 사용가능
○ 교육적 조리 및 실무적 조리의 연동으로 실제 외식 현장 시뮬레이션 공유 가능
○ 시설 공간
- 안전과 위생 점검을 통한 안전관리 시설 공간 확보
- 충분한 전기 및 발전기를 통한 주방조리기구의 안전성과 위생성 확보

25.12 도입

장비 설명

-한반도 해양 물리특성 조사 분석 목적의 대규모-대용량 해석을 위하여 딥러닝 클러스터 환경 구성 및 이를 통합 관리할 수 있는 솔루션 소프트웨어
-웹 기반 클러스터 관리/모니터링 SW(클러스터 환경 구성을 통한 통합관리 솔루션)을 통해 클러스터 구성 및 통합 관리용

25.12 도입

장비 설명

○ 본 장비는 대규모 데이터 연산을 위해 설계된 4U GPU Server로, 다수의 고성능 CPU와 GPU를 통해 대량의 연산을 병렬 처리함
○ Dual Xeon CPU가 명령어를 처리하고, 대규모 ECC 메모리는 학습 시 발생하는 임시 데이터 및 모델 파라미터를 안정적으로 저장함
○ Filament에 해당하는 GPU Core(CUDA Core)들은 딥러닝 연산을 병렬 수행하며, Tensor 연산 가속을 통해 LLM 학습 속도를 극대화함
○ 학습 데이터는 초고속 NVMe Storage를 통해 GPU로 공급되며, 데이터 입출력 지연을 최소화하여 고속 연산 환경을 제공함
○ GPU에서 처리된 연산 결과는 시스템 메모리로 전달되어 모델 업데이트가 반복적으로 수행됨
○ 총 4개의 GPU는 Focus Lens와 같은 역할의 고속 인터커넥트를 통해 동기화되어, 단일 모델 학습 시 멀티 GPU 병렬처리가 가능함
○ 전원 공급 장치는 3+1 Redundancy 구조로 안정적인 전력 공급을 통해 장시간 무중단 운용이 가능함
○ Beam current에 해당하는 GPU 사용률은 시스템 모니터링을 통해 제어되며, 사용률·발열·전력 상태에 따라 안정적 연산 환경을 유지함
○ 본 서버는 대규모 언어모델(LLM) 사전학습·미세조정, 멀티모달 AI 연구, 고성능 시뮬레이션 등 다양한 AI 연구 분야에 활용 가능함

25.12 도입

장비 설명

GPU Cluster Management & Monitoring 시스템 지원1) Account Management, Resource Management, Job Status 등 GPU 클러스터 모니터링 시스템 지원2) Server Power Management, Hardware Log Collection 지원 IPMI Management 지원3) JupyterLab, TensorFlow, PyTorch, MXNet, JAX, Scikit-learn, XGBoost 포함 ML Framework Management 지원4) Job Scheduling, Multi-tasking 환경 지원 Docker 컨테이너 기반 리소스 Allocation 지원