A Distributed File Management System for Machine Learning Workflow Automation

기존 머신 러닝 솔루션은 간편한 데이터 분석을 제공하지만 방대한 파일에서 특정 부분을 추출하여 병합하는 작업은 여전히 수작업으로 진행되며 분산된 파일의 개수가 많을수록 이는 연구자의 부담을 가중한다. 본 연구에서는 정규표현식으로 파일에서 데이터를 자동으로 추출하고 이를 머신 러닝으로 분석하는 웹 기반 머신러닝 플랫폼을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 친화적 GUI를 통해 쉽게 모델 학습, 평가 및 시각화를 수행하도록 한다. 제안된 시스템의 효용성 검증은 리튬이온 이차전지 소재의 물성 연구를 통해 진행되었으며 그 결과 R2와 RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error)가 각각 0.954와 0.242로 나타났다. 이는 데이터 공학에 대한 지식이 없는 연구자도 제안 시스템을 통해 효과적으로 머신 러닝을 수행할 수 있음을 시사한다.