연구원을 위한 Google Cloud

미래의 연구 혁신을 가능하게 만듭니다. Google Cloud의 교육, 무료 크레딧, 리소스로 연구를 가속화하세요.

크레딧 신청

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USC 연구원들은 Google Cloud를 사용하여 신약 개발 프로세스를 가속화합니다.

장점 알아보기

학술 연구에 사용할 수 있는 무료 Google Cloud 크레딧을 최대 $5,000까지 받을 수 있도록 제안서를 제출하세요. Google의 고성능 컴퓨팅 기능을 사용하세요.

Google Cloud Skills Boost를 통해 무료 온라인 교육을 이용하고 플랫폼에서 학습 크레딧을 신청하여 Google Cloud를 시작해 보세요.

혁신적인 연구를 수행하고 있는 동료 커뮤니티에 참여하세요. 온라인 커뮤니티를 통해 아이디어를 공유하거나 Google Cloud 연구 혁신가가 될 수 있도록 신청하세요.

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Google Cloud Skills Boost의 Google Cloud 카탈로그에 액세스하여 실무형 실습을 이용하세요. 최대 200크레딧까지 받을 수 있도록 신청하세요. 학생들과 크레딧을 공유하고 실험실 완료를 추적하세요.

연구 분야	개요	학습
연구, 개발, 프로토타입 제작	RAD Lab 팀이 연구 개발 단계에서 프로덕션 단계까지 신속하게 진행할 수 있도록 지원하는 Google Cloud 기반 샌드박스 환경인 RAD Lab에 대해 알아보세요.	GitHub - RAD Lab의 코드 저장소 살펴보기
고성능 컴퓨팅	HPC 구독 Google Cloud HPC 구독을 사용하면 연구원들은 기술 전문 지식 수준에 상관없이 고정 구독 요금으로 프로젝트를 빠르게 확장하여 초과 비용을 피할 수 있습니다.	튜토리얼 - Slurm Resource Manager를 사용하여 Jupyter 노트북 호스팅 Codelab - Slurm을 통한 자동 확장 HPC 클러스터 배포
환경 과학	이미지 처리 대규모 컴퓨팅 성능을 사용하여 패턴을 인식하고 이미지를 '읽는 것'은 자율주행 자동차와 얼굴 인식 등에 필요한 AI의 기본 기술 중 하나입니다.	Codelab - AutoML Vision으로 기기별 이미지 분류 학습 및 배포 Google Cloud Skills Boost - AutoML Vision으로 구름 이미지 분류
환경 과학	TPU에서 Keras를 사용한 꽃 이미지 분류 Keras와 TensorFlow를 사용하여 처음부터 자신만의 컨볼루셔널 신경망을 빌드, 학습, 조정하는 방법을 알아보세요.	Codelab - TPU 속도의 데이터 파이프라인 사용: tf.data.Dataset 및 TFRecords Codelab - Keras 및 TPU를 사용한 최신 ConvNets, SqueezeNet, Xception
생명과학	유전체학 Cloud Life Sciences(이전 명칭: Google Genomics)를 통해 생물 의학 데이터를 대규모로 처리하는 방법을 알아봅니다.	튜토리얼 - 게놈 데이터 처리 참조 아키텍처 동영상 - Google Cloud에서 게놈 분석
생명과학	의료 서비스 Cloud Healthcare API는 Google Cloud에서 의료 데이터를 보관 및 액세스하고, 기존 치료 시스템과 Google Cloud에 호스팅된 애플리케이션 사이의 중요한 연결 다리를 제공하기 위한 관리형 솔루션을 제공합니다.	Google Cloud Skills Boost - Healthcare API로 FHIR 데이터 수집 과정 - Cloud Healthcare API
사회 과학	Cloud AI Platform 로컬과 AI Platform에서 TensorFlow 2.x 모델 학습을 실습합니다. 학습이 끝나면 서빙(예측)을 위해 모델을 AI Platform에 배포하는 방법을 배워보겠습니다.	Google Cloud Skills Boost - Vertex AI Workbench 노트북: Qwik Start
사회 과학	Machine Learning API Cloud Vision API로 이미지에서 라벨, 얼굴, 랜드마크 인식과 같은 실습을 진행하여 Machine Learning API를 직접 실습합니다.	Google Cloud Skills Boost - ML 소개: 언어 처리
물리 과학	이미지 분석 및 분류 Cloud Vision API를 사용하면 간단한 REST API에 강력한 머신러닝 모델을 캡슐화하여 이미지 콘텐츠를 파악할 수 있습니다. Vision API에 이미지를 전송하여 객체, 얼굴, 랜드마크를 인식하는 것을 확인하세요.	Google Cloud Skills Boost - Cloud Vision API로 라벨 및 랜드마크 인식
수리과학	금융 서비스 Google Cloud 머신러닝 기술, 특히 딥 러닝은 시계열 분석 측면에서 매우 유용합니다. 시계열이 조밀해지고 겹치기 시작함에 따라 머신러닝은 신호를 노이즈에서 분리하는 방법을 제공합니다.	튜토리얼 - HTCondor 및 Compute Engine을 사용하여 포트폴리오 위험 분석
	데이터 과학 Google Cloud를 기반으로 빌드하면 실제로 발생하는 문제에 정교한 통계 및 머신러닝 방식을 적용할 수 있습니다.	Codelab - Cloud Dataflow에서 빅데이터 텍스트 처리 파이프라인 실행 Google Cloud Skills Boost - Vertex AI Workbench 노트북: Qwik Start
	Jupyter, R, RStudio Google Cloud에서 대규모 기술 컴퓨팅 수행	튜토리얼 - Google Cloud에서 R을 사용하는 데이터 과학: 탐색적 데이터 분석 튜토리얼
컴퓨터 공학	미디어 및 렌더링 Google Cloud를 사용하여 Linux 가상 머신(VM)에 OpenCue 렌더링 관리 시스템을 배포하는 방법을 알아봅니다.	튜토리얼 - OpenCue를 사용하여 Google Cloud에 렌더링 작업장 만들기
	워크로드 관리자 클러스터 관리를 간소화하는 워크로드 관리자를 통해 사용률과 효율성을 최적화하는 방법을 알아봅니다.	동영상 - Google Cloud 워크로드 관리자
	컨테이너와 Kubernetes 기본 인프라를 설정하는 대신 관리형 환경을 사용하여 Kubernetes를 경험하는 데 집중하는 방법을 알아봅니다.	튜토리얼 - Compute Engine 기반 Slurm에 컨테이너화된 워크로드 배포 Google Cloud Skills Boost - Kubernetes로 클라우드 조정
	맵리듀스 - Hadoop/Spark Cloud Dataproc 클러스터를 신속하게 만들고 언제든지 크기를 조정할 수 있으므로 클러스터보다 많은 데이터 파이프라인이 생길 염려가 없습니다.	Google Cloud Skills Boost - Cloud Dataproc 소개: Hadoop 및 Spark Codelab - Cloud Dataproc으로 관리형 Hadoop/Spark 클러스터 프로비저닝
	원격 데스크톱 및 시각화 Chrome 원격 데스크톱 서비스 또는 가상 Linux 워크스테이션을 설정하는 방법을 알아봅니다.	튜토리얼 - Compute Engine에서 Linux용 Chrome 원격 데스크톱 설정 튜토리얼 - 가상 GPU 가속 Linux 워크스테이션 만들기
	Lustre Google Cloud Marketplace 및 오픈소스 스크립트 세트를 통해 엔터프라이즈급 DDN EXAScaler Lustre 소프트웨어를 사용하여 Compute Engine에서 Lustre 스토리지 클러스터를 쉽게 구성하고 배포할 수 있습니다.	Codelab - Google Cloud에 Lustre 병렬 파일 시스템 배포
	생성형 AI 학습 대규모 언어 모델과 Google Cloud 생성형 AI 솔루션의 기본사항을 알아봅니다.	Google Cloud Skills Boost - 선별된 생성형 AI 콘텐츠에 대한 사용자 주도형 학습

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연구, 개발, 프로토타입 제작

RAD Lab

팀이 연구 개발 단계에서 프로덕션 단계까지 신속하게 진행할 수 있도록 지원하는 Google Cloud 기반 샌드박스 환경인 RAD Lab에 대해 알아보세요.

GitHub - RAD Lab의 코드 저장소 살펴보기

고성능 컴퓨팅

HPC 구독

Google Cloud HPC 구독을 사용하면 연구원들은 기술 전문 지식 수준에 상관없이 고정 구독 요금으로 프로젝트를 빠르게 확장하여 초과 비용을 피할 수 있습니다.

튜토리얼 - Slurm Resource Manager를 사용하여 Jupyter 노트북 호스팅
Codelab - Slurm을 통한 자동 확장 HPC 클러스터 배포

환경 과학

이미지 처리

대규모 컴퓨팅 성능을 사용하여 패턴을 인식하고 이미지를 '읽는 것'은 자율주행 자동차와 얼굴 인식 등에 필요한 AI의 기본 기술 중 하나입니다.

Codelab - AutoML Vision으로 기기별 이미지 분류 학습 및 배포
Google Cloud Skills Boost - AutoML Vision으로 구름 이미지 분류

생명과학

유전체학

Cloud Life Sciences(이전 명칭: Google Genomics)를 통해 생물 의학 데이터를 대규모로 처리하는 방법을 알아봅니다.

튜토리얼 - 게놈 데이터 처리 참조 아키텍처
동영상 - Google Cloud에서 게놈 분석

사회 과학

Cloud AI Platform

로컬과 AI Platform에서 TensorFlow 2.x 모델 학습을 실습합니다. 학습이 끝나면 서빙(예측)을 위해 모델을 AI Platform에 배포하는 방법을 배워보겠습니다.

Google Cloud Skills Boost - Vertex AI Workbench 노트북: Qwik Start

물리 과학

이미지 분석 및 분류

Cloud Vision API를 사용하면 간단한 REST API에 강력한 머신러닝 모델을 캡슐화하여 이미지 콘텐츠를 파악할 수 있습니다. Vision API에 이미지를 전송하여 객체, 얼굴, 랜드마크를 인식하는 것을 확인하세요.

Google Cloud Skills Boost - Cloud Vision API로 라벨 및 랜드마크 인식

수리과학

금융 서비스

Google Cloud 머신러닝 기술, 특히 딥 러닝은 시계열 분석 측면에서 매우 유용합니다. 시계열이 조밀해지고 겹치기 시작함에 따라 머신러닝은 신호를 노이즈에서 분리하는 방법을 제공합니다.

튜토리얼 - HTCondor 및 Compute Engine을 사용하여 포트폴리오 위험 분석

컴퓨터 공학

미디어 및 렌더링

Google Cloud를 사용하여 Linux 가상 머신(VM)에 OpenCue 렌더링 관리 시스템을 배포하는 방법을 알아봅니다.

튜토리얼 - OpenCue를 사용하여 Google Cloud에 렌더링 작업장 만들기

커뮤니티 가입

Google Cloud 크레딧을 받는 모든 연구원은 Google의 온라인 연구원 커뮤니티에 추가됩니다. 연구원은 연구 혁신가 프로그램에도 신청할 수 있습니다.

연구원 커뮤니티

실험실 및 강의실에서 Google Cloud를 사용 중인 다른 동료 교직원 및 연구원들과 함께하세요. Google Cloud 크레딧을 받도록 확인 및 승인된 연구원만 참여 자격이 부여됩니다. 온보딩 이메일에서 참여 링크를 확인하거나 학교에서 발급된 이메일 주소를 사용하여 액세스를 요청하세요.

온라인 커뮤니티 참여

연구 혁신가

Google Cloud로 과학 혁신을 이끄는 전 세계 연구원 커뮤니티에 참여하려면 신청하세요. 연구 혁신가에게는 전문 개발에 대한 액세스 권한이 주어지고 기타 혜택이 제공됩니다. 지금은 아직 신청 기간이 아니지만, 프로그램에 대해 자세히 알아보고, 기존 구성원을 만나보고, 신청이 시작될 때 알림을 받도록 요청할 수 있습니다.

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