석사 2년 차에 접어들면서 가장 많이 후회한 건 "연구 초반에 제대로 된 툴을 안 썼던 것"이었다. 데이터는 쌓이는데 정리가 안 되고, 팀원과 협업은 이메일로만 하다 보니 버전 관리가 엉망이 됐다.
지금 연구실을 새로 꾸리거나 환경을 개선하려는 분들에게 실질적으로 도움이 될 내용을 정리해봤다. 요즘 연구실에서 실제로 많이 쓰이는 흐름을 보면, 데이터 관리는 OSF나 Notion 기반으로 체계화하고, 분석은 Python·R 환경에 GPU 서버를 연결해 돌리는 방식이 표준처럼 자리잡고 있다.
AI 보조 툴도 단순 논문 검색을 넘어 실험 설계 단계까지 파고들고 있어서, 초반부터 이걸 익혀두면 연구 속도가 확연히 달라진다. 하드웨어 측면에서도 변화가 크다.
고성능 워크스테이션 한 대보다 클라우드 컴퓨팅과 로컬 장비를 병행하는 하이브리드 구성이 비용 대비 효율이 훨씬 높다는 게 현장의 공통된 평가다. • 데이터 관리: OSF, Notion, Obsidian 조합으로 실험 기록 체계화 • 분석...
