계산과학의 정의와 방법론에 대하여

1.  계산과학의 정의

계산 과학은 자연 시스템을 설명하고 해결하며 궁극적으로 과학적 문제에 대한 답을 찾는 것을 목적으로 수학적 모델을 적용하기 위해 컴퓨팅 시스템을 사용하는 것을 다루는 연구의 한 분야입니다. 조금 전에 말했던 것처럼 수학적 모델은 모든 자연 시스템을 설명할 수 있습니다. 컴퓨터를 사용하면 수학적 모델을 사용하여 이러한 행동을 이해, 처리 및 시뮬레이션하는 것이 인간의 능력만으로 보다 쉬워집니다. 오늘날 컴퓨터의 점점 더 발전하는 기능은 계산 과학을 가능하고 실용적으로 만드는 것입니다. 계산은 기존의 다른 두 과학 분야에 비교적 새로 추가된 것입니다. 모든 행동, 프로세스 또는 시스템은 이론, 실험 및 계산에 의해 설명되고 연구될 수 있습니다. 그들은 서로에게 영향을 미치고 서로를 확인하여 궁극적으로 모든 시스템에 대한 온전한 이해를 형성합니다. 계산 과학은 실험 방법을 적용하는 것이 불가능하거나 비실용적인 경우에도 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 과학은 종종 수학, 컴퓨터 과학 및 과학의 세 가지 분야의 통합으로 나눌 수 있습니다. 여기에서 과학이라는 단어는 과학의 이론적인 부분과 실험적인 부분을 모두 얘기합니다. 대부분의 경우 특정 과학 분야라고 할 수 있습니다. 실제로 계산 과학은 응용 수학, 데이터 과학, 공학 및 컴퓨팅과 같은 분야를 생물학, 금융 등등의 모델이 연구하려는 과학 분야와 함께 합쳐집니다. 이것은 인공 지능, 기계 학습, 빅 데이터, 딥 러닝 등과 같은 다른 현대 기술 연구 분야와 상호 작용합니다. 계산 과학은 컴퓨터 시뮬레이션, 과학적 시각화, 수학적 모델링, 알고리즘, 데이터 구조, 네트워킹, 데이터베이스 설계, 기호 계산 및 고성능 컴퓨팅을 적용하여 다양한 분야의 목표를 발전시키는 데 도움이 됩니다. 이러한 분야에는 생물학, 화학, 유체 역학, 고고학, 금융, 사회학 및 법의학이 포함됩니다. 계산 과학은 특히 과학 도구에서 전송되는 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 빠르게 발전했습니다. 이러한 현상을 "빅 데이터" 문제라고 합니다.

2.  방법론

복잡한 시스템은 수학적 모델로 설명할 수 있습니다. 알고리즘은 이러한 모델을 사용하여 공식화됩니다. 컴퓨팅 환경은 이러한 모델과 시뮬레이션을 실행하고 물리적 시스템의 동작을 설명하고 해결하는 데 사용됩니다. 기본적으로 컴퓨팅 소프트웨어 및 하드웨어의 높은 처리 기능으로 인해 많은 명령을 동시에 실행하여 결과에 도달할 수 있습니다. 방대한 데이터 처리 기능을 통해 이러한 시뮬레이션 또는 분석으로 생성된 데이터의 양을 분석할 수도 있습니다. 문제에 대한 전산학적 과학적 접근에는 다음과 같은 일반적인 단계가 있습니다. 첫 번째는 이론입니다. 과학적 이론 또는 문제 설명이 모델의 기초로 사용됩니다. 두 번째는 모델입니다. 시스템의 수학적 모델이 고안되었습니다. 모델을 기반으로 분석을 수행하기 위해 알고리즘을 공식화할 수 있습니다. 또한, 시뮬레이션을 구동하는 규칙이 설정됩니다. 세 번째는 분석/시뮬레이션입니다. 수치 분석 또는 시뮬레이션은 알고리즘을 기반으로 실행할 수 있습니다. 절차는 필요한 기능을 갖춘 프로그램과 도구 집합을 사용하여 구현됩니다. 마지막으로 평가가 있습니다. 시뮬레이션 결과의 데이터와 특정 경우의 실험 결과는 추가 반복을 개선하는 데 사용됩니다. 모델이 해결되거나 결론에 도달할 때까지 프로세스가 반복됩니다. 계산 과학의 적용으로 형성된 몇 가지 독특한 분야들을 소개해드리겠습니다. 가장 먼저 전산 생물학이 있습니다. 전산 생물학은 해부학, 생태, 진화, 행동 및 사회 시스템을 포함한 생물학적 시스템을 연구합니다. 다음으로 전산유전체학이 있습니다. 전산유전체학이란 전산 방법은 유전자 시퀀싱에 사용되었으며 전산 과학은 현재 게놈에 대한 이해를 부분적으로 책임지고 있습니다. 컴퓨터 유전체학의 응용에는 비교 유전체학, 유전자 발현 분석, 유전자 진화 연구, 생합성 유전자 클러스터 마이닝 등이 포함됩니다.

3. 계산과학의 영향력

계산 과학은 다양한 방식으로 진행 중인 COVID-19 전염병과의 싸움에서 중요한 역할을 했습니다. 컴퓨터 모델은 바이러스 작동에 대한 통찰력을 제공하고, 질병 진행을 매핑하고, 대중의 반응을 예측하고, 결정을 내리고, 백신 및 약물 개발을 지원할 수 있어 지금까지 많은 도움이 되었습니다. 또한, 특히 생체 분자 시뮬레이션이 유용한 도구로 인식되면서 이 기술의 광범위한 채택 및 공유가 빠르게 확산되었습니다. 이는 이번 대유행 이후에도 앞으로의 전연병과의 싸움에 있어서 지속적인 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있습니다.