클라우드컴퓨팅1 [연구 공유] 파이썬 시뮬레이션 및 머신러닝 모델의 웹 애플리케이션 배포와 클라우드(Docker/AWS) 활용 전략 지금까지 4편의 시리즈를 통해 다중 물리 시뮬레이션의 병렬 처리, 파이썬(Python)과 ASE를 활용한 데이터 파싱 자동화, 고해상도 시각화, 그리고 머신러닝(ML) 기반의 신소재 물성 예측 모델 구축까지 현대 계산 과학의 핵심 파이프라인을 구축해 보았습니다. 하지만 아무리 훌륭한 시뮬레이션 환경과 AI 모델을 개발했더라도, 그것이 내 개인 컴퓨터나 연구실 내부 서버에만 머물러 있다면 연구의 파급력은 제한적일 수밖에 없습니다. 현대 과학계는 내가 만든 모델을 다른 연구자들이 쉽게 사용해 보고 검증할 수 있는 '오픈사이언스(Open Science)'와 '재현성(Reproducibility)'을 가장 중요한 가치로 삼고 있습니다. 이번 마지막 시리즈에서는 완성된 파이썬 스크립트와 머신러닝 모델을 전 세계 .. 2026. 4. 21. 이전 1 다음