- 기능 확장 및 MATLAB의 빅데이터 작업 간소화

매스웍스는 오늘, MATLAB의 빅데이터 작업을 간소화할 새로운 기능을 갖춘 릴리스 2016b(R2016b)를 발표했습니다. 이제 엔지니어와 과학자는 메모리에 수용하기에는 너무 큰 데이터도 더 수월하게 다룰 수 있습니다. R2016b에는 신제품인 Simulink의 추가 기능, Risk Management Toolbox, 기타 83가지 제품의 업데이트 및 버그 수정 프로그램도 포함되었습니다.

Tall 배열은 엔지니어와 과학자가 친숙한 MATLAB 함수와 구문을 사용하여 메모리에 수용되지 않는 데이터를 수월하게 다룰 수 있는 방법을 제시합니다. 따라서 빅데이터 프로그래밍을 학습해야 하는 부담이 사라집니다. 수백 가지의 수학, 통계, 기계 학습 알고리즘에 Tall 배열을 사용할 수 있습니다. 하둡 클러스터에서 코드를 실행하거나 Spark 애플리케이션에 곧바로 통합할 수도 있습니다.

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 갖추었습니다.

“기업은 방대한 데이터를 갖고 있으면서도 더 효과적인 예측 모델 개발 및 더 우수한 통찰력 확보에 그 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있습니다.” MathWorks의 MATLAB 마케팅 책임자인 David Rich는 이렇게 말합니다. “R2016b로 분야별 전문가들이 한결 더 수월하게 더 많은 데이터를 다룰 수 있게 되었습니다. 이는 더 우수한 시스템 디자인, 성능, 안정성으로 이어질 것입니다.”

MATLAB 제품군 업데이트:
　

• 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 또한 MATLAB Distributed Computing Server를 통해 서버 및 Spark 클러스터에서 Tall 배열을 사용하여 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
• Statistics and Machine Learning Toolbox: 머신 러닝 모델 기능을 선택하기 위한 NCA(neighborhood component analysis) 및 기계 학습 알고리즘 매개변수를 자동으로 튜닝할 수 있는 베이지안 최적화
• Statistics and Machine Learning Toolbox: 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 활용하여 클라우드 환경에서 MATLAB 분석 실행
  　

Simulink 제품군 업데이트::

• Simulink:
  • JIT 컴파일러를 사용하여 액셀러레이터 모드에서 실행하는 시뮬레이션의 성능 향상
  • 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
• 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