데이터 등록 소개 데이터 등록 바로가기
K-MDS는 소재 데이터 구성 체계를 기반으로 소재 전 분야의 데이터를 수집하기 위한 등록 기능을 제공하고 있습니다. 방대한 등록 정보를 효율적으로 등록하기 위해 개인별 템플릿을 생성 후 등록하는 것을 권장하고 있습니다. 개인별로 생성한 템플릿을 활용하여 웹 방식 또는 엑셀 배치 방식으로 등록할 수 있습니다.
템플릿 생성 및 목록
템플릿 목록을 보여주는 화면입니다. 템플릿을 생성하거나 다른 사용자가 만든 템플릿을 불러올 수 있습니다.
웹등록
만들어진 템플릿을 활용하여 웹에서 등록할 수 있습니다. 단 건 데이터를 등록할 때 유용합니다.
엑셀 등록
템플릿 대로 만들어진 엑셀 양식에 데이터를 입력하고 엑셀 파일을 업로드 합니다. 대량의 데이터를 등록할 때 유용합니다.
엑셀 양식 다운로드
템플릿대로 엑셀 양식을 자동 생성해 줍니다. 생성된 엑셀 양식 파일을 다운로드 할 수 있습니다.
K-MDS의 데이터 등록에 대한 상세한 내용은 사용자 가이드를 참고하시기 바랍니다. 데이터 등록 문의는 kmds@kisti.re.kr 으로 연락 부탁드립니다.
데이터 검색 소개 데이터 검색 바로가기
소재명, 속성명, 원소기호 등의 검색 조건을 활용하여 데이터를 검색할 수 있습니다. 검색된 데이터 중 일부를 엑셀로 다운로드 받을 수 있으며, 검색된 전체 데이터는 My Drive에 저장하여 분석에 활용할 수 있습니다. 검색 결과는 가시화 도구를 통해 그래프 형태로 표출할 수 있습니다.
데이터 검색 결과
소재명과 소재 속성을 활용하여 사용자가 원하는 데이터를 검색할 수 있습니다. 소재명을 “Carbon steel”로 하고, Tensile Strength와 Elongation 속성으로 검색한 화면입니다.
가시화 도구
검색한 데이터를 가시화 도구를 통해서도 확인할 수 있습니다. X, Y 파라미터를 지정하고 그래프의 형식을 설정하면 원하는 형태의 그래프로 표출할 수 있습니다.
분석지원 APP 소개 분석지원 APP 바로가기
분석지원 APP은 소재데이터를 활용한 AI/ML 분석, 시뮬레이션, 시각화 등에 활용되는 다양한 APP을 웹에서
실행하기 위한 환경을 제공합니다. 아울러 APP 검색을 통해 APP에 대한 상세한 설명을 확인할 수있습니다.
워크벤치
워크벤치는 K-MDS 분석 카탈로그 서비스를 통해 제공되는 앱을 수행하기 위한 실행환경입니다.
소재데이터를 분석하고, 시뮬레이션, 시각화하는데 사용되며 워크벤치를 통해 앱을 수행하고, 작업 이력을 관리할 수 있습니다.
워크벤치에서 수행되는 APP들은 입력기, 해석기, 분석기 등으로 구성되어 있습니다.
01워크벤치 기능
- 프로젝트 생성하고 실행 히스토리를 관리합니다.
- 분석/시뮬레이션을 수행합니다.
- 입력 데이터 편집 기능을 제공합니다.
- 출력 데이터 분석 기능을 제공합니다.
02워크벤치 구성요소
입력기(Editor)
웹 GUI를 통해 사용자의 입력을 받아 해석기의 입력 데이터를 만드는것을 지원하는 소프트웨어 (파일 OR 구조화 된 데이터)
분석기(Analyzer)
해석기(Solver)를 통해 생성된 결과 데이터를 웹상에서 분석 작업을 할 수 있는 요소로써 해석기 결과 데이터를 파일형태로 읽어 시각화하는 소프트웨어
해석기(Solver)
과학/기술 분야의 문제를 해결하기 위해 입출력 포트를 설정하여 데이터를 입력하고 분석 OR 시뮬레이션을 실행할 수 있는 소프트웨어
계산 클러스터 소개 계산 클러스터 바로가기
사용자가 터미널 또는 Web Console을 통해 데이터 분석을 수행할 수 있도록 계산자원을 제공하는 서비스입니다.
기존의 터미널 방식과 웹을 통한 접속 방식 모두를 제공하고 있으며, 신청한 사용자에 한해서 제공하고 있습니다.(kmds@kisti.re.kr)
사용방법
계산클러스터를 사용하기 위해서는 로그인노드를 통해 사용할 수 있다. 로그인노드에 접속하기 위해서는 다음과 같은 절차를 수행해야 한다.
(자세한 사항은 소재클라우드(K-MDS 계산클러스터 사용자 가이드 참조)
- 1. K-MDS 홈페이지 회원가입
- 2. OTP발급신청 (관리자(kmds@kisti.re.kr)에게 메일로 요청)
- 3. 사용자 휴대단말에 Google Authenticator 설치
- 4. 2번의 관리자로부터 받은 QR코드 또는 설정 키 입력을 통해 OTP 등록
- 5. SSH 에뮬레이터 또는 Web Console을 사용하여 사용자 ID와 패스워드, OTP를 통해 로그인 노드 접속 및 사용
계산클러스터의 구성
JupyterLab 소개
JupyterLab은 노트북, 코드 및 데이터를 위한 최신 웹 기반 대화형 개발환경으로서, 유연한 인터페이스를 통해 사용자는 데이터 과학, 과학 컴퓨팅, 전산 저널리즘 및 머신러닝의 워크플로우를
구성하고 배열할 수 있습니다. 또한 기능을 확장하고 강화하기 위하여 모듈식 디자인으로 설계되었습니다.
K-MDS의 분석SW 개발 환경은 사용자가 K-MDS에 등록된 데이터 및 사용자의 데이터를 원스톱으로 분석할 수 있도록 JupyterLab서비스를 제공합니다. 웹 기반으로 셀단위로 코드를 실행하여
바로 결과를 확인할 수 있으며, 데이터를 시각화할 수 있고, 셀 별로 Markdown 문서를 삽입하여 코드에 대한 설명을 추가할 수 있습니다.
JupyterLab 사용 방법
JupyterLab을 사용하기 위해서는 K-MDS계정으로 로그인이 필요합니다. K-MDS 홈페이지에서 Analysis를 클릭하고 JUPYTERLAB을 클릭하면 JupyterLab 사용하실 수 있습니다.
로그인후 잠시 기다리면 사용자를 위한 자원을 할당하고, 다음과 같이 JupyterLab화면을 통해 사용자는 분석 SW를 개발할 수 있게 됩니다.
로그인 전
로그인 후 (JupyterLab의 웹기반 대화형 개발환경)
JypyterLab 주요 기능
- Python, R, Julia 및 Scale 등을 포함하여 40개 이상의 프로그래밍 언어를 지원합니다.
- 다른 사람과 이메일, 드롭박스, 깃허브, 노트북뷰어(nbviewer)를 통한 노트북 공유가 가능합니다.
- 코드는 HTML, 이미지, 비디오, LaTeX 및 사용자 정의 MIME 유형과 같은 풍부한 대화형 출력을 생성합니다.
- Python, R 및 Scala로부터 Apache Spark와 같은 빅데이터 도구를 활용할 수 있고, 같은 데이터로 pandas, scikit-learn, ggplot2 그리고 TensorFlow로 탐색이 가능합니다.
