튜토리얼 & 준비 가이드

해커톤 사전 준비: 성공으로 가는 길

이 가이드는 2026 Neuro-AI Grand Hackathon을 철저히 준비하는 데 도움을 드립니다. 성공은 준비에 달려있습니다 - 준비된 자만이 5박 6일의 기적을 경험할 수 있습니다.

1. 연구 질문 정의

• 구체적이고 검증 가능한 가설 수립
• “성공”의 기준 정의 (예: 정확도 점수, 모델 수렴)
• 1페이지 연구 제안서 작성:
  • 연구 목표
  • 예상 결과물
  • 모델 구조/접근 방법
  • 성공 지표

좋은 가설 예시:

“우리는 ABCD 데이터셋에서 Transformer 기반 모델을 개발하여 Emotion Contextualized Perception을 검증하고, 3일 내에 0.85 이상의 벤치마킹 점수를 목표로 합니다.”

나쁜 가설 예시:

“뇌 데이터를 AI로 분석하고 싶습니다.”

2. 데이터 확보 및 접근

• 필요한 정확한 데이터셋 식별 (fMRI, EEG, ECoG, ABCD 등)
• 보안 데이터셋에 대한 접근 권한 획득
• 로컬 스토리지 또는 클라우드로 데이터셋 다운로드
• 데이터 무결성 및 완전성 검증

3. 데이터 전처리

• 노이즈 및 아티팩트 제거
• 표준 포맷으로 변환 (BIDS, HDF5 등)
• 정규화 및 스케일링 적절히 수행
• train/val/test 세트 분할
• 모델 준비 형식으로 저장 (예: Train_X.npy, Train_y.npy)

중요: 해커톤 첫날 바로 모델에 로드할 수 있도록 데이터를 준비하세요!

4. 데이터 백업

• 전처리된 데이터를 외장 하드에 저장
• 클라우드 스토리지에 업로드 (적절한 권한 설정)
• 데이터 로딩 속도 및 접근성 테스트

5. 개발 환경

• GPU 접근: GPU 서버 인증 정보 및 접근 확인
• 라이브러리: 필요한 모든 라이브러리 설치 및 테스트:

  # Python/PyTorch 예시
  pip install torch torchvision torchaudio
  pip install numpy pandas scikit-learn
  pip install nibabel nilearn  # 뇌영상 분석용
  

• Docker: Docker 사용 시 컨테이너 빌드 테스트
• 코드 저장소: 팀을 위한 Git 저장소 설정
• 협업 도구: Slack/Zoom/공유 문서 테스트

6. 기본 코드

• 데이터 로딩 코드 작성 및 테스트
• 기본 모델 구조 구현
• 소규모 데이터셋으로 학습 루프 테스트
• GPU 활용률 및 메모리 사용량 검증

7. 역할 분담

각 팀원의 명확한 역할 정의:

• Core Modeler: 주요 모델 구조 개발
• Data Engineer: 데이터 파이프라인 및 전처리 관리
• GPU Specialist: 학습 및 병렬화 최적화
• Analyst: 결과 해석 및 시각화 생성
• Documenter: 진행 상황 기록 및 발표 자료 작성

8. 비상 계획

• 주요 접근법 실패 시 Plan B 논의
• 잠재적 병목 현상 식별
• 대체 모델 또는 방법 준비
• 도움 요청 대상 파악 (멘토, 다른 팀)

fMRI 데이터 전처리 예시

import nibabel as nib
from nilearn import image, masking
import numpy as np

# fMRI 데이터 로드
fmri_img = nib.load('subject_001_bold.nii.gz')

# 마스킹
brain_mask = masking.compute_epi_mask(fmri_img)
masked_data = masking.apply_mask(fmri_img, brain_mask)

# 전처리된 데이터 저장
np.save('subject_001_preprocessed.npy', masked_data)

EEG 데이터 전처리 예시

import mne

# EEG 데이터 로드
raw = mne.io.read_raw_fif('subject_001_raw.fif')

# 필터링
raw.filter(l_freq=1.0, h_freq=40.0)

# 아티팩트 제거 (ICA)
ica = mne.preprocessing.ICA(n_components=20)
ica.fit(raw)
ica.exclude = [0, 1]  # 식별된 아티팩트 성분
raw_clean = ica.apply(raw)

# 저장
raw_clean.save('subject_001_clean.fif')

GPU 사용 가능 여부 확인

import torch

# CUDA 사용 가능 여부 확인
print(f"CUDA 사용 가능: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"GPU 개수: {torch.cuda.device_count()}")
print(f"현재 GPU: {torch.cuda.current_device()}")
print(f"GPU 이름: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

GPU를 사용한 기본 학습 루프

# 모델과 데이터를 GPU로 이동
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = YourModel().to(device)

# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_data, batch_labels in dataloader:
        batch_data = batch_data.to(device)
        batch_labels = batch_labels.to(device)

        outputs = model(batch_data)
        loss = criterion(outputs, batch_labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

매우 큰 모델을 다루는 팀을 위해 (예: 26TB ABCD 데이터셋):

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

# 프로세스 그룹 초기화
dist.init_process_group(backend='nccl')

# DDP로 모델 래핑
model = YourLargeModel()
model = DistributedDataParallel(model)

# 학습은 평소처럼 진행
# 프레임워크가 그래디언트 동기화 처리

최적화를 위해 현장의 GPU 프로그래밍 멘토와 상담하세요!

1일차: 설정 및 첫 결과

• ✅ 환경 설정 완료 (1시간 이내)
• ✅ 데이터 로딩 검증
• ✅ 기본 모델 실행
• ✅ 목표: 첫 학습 실행 완료

2일차: 최적화 및 반복

• ✅ 초기 결과 분석
• ✅ 개선 사항 구현
• ✅ 팀 간 지식 공유
• ✅ 목표: 유망한 예비 결과 달성

3일차: 정제 및 검증

• ✅ 최적 모델 완성
• ✅ 종합 검증 실행
• ✅ 시각화 준비
• ✅ 목표: 학습 및 검증 완료

4일차: 발표 및 문서화

• ✅ 발표 슬라이드 작성
• ✅ 코드 및 결과 문서화
• ✅ 발표 연습
• ✅ 성과 축하하기!

Q: GPU 프로그래밍 경험이 없으면 어떻게 하나요? A: 괜찮습니다! GPU 프로그래밍 멘토가 있습니다. 데이터와 모델 준비에 집중하면 최적화를 도와드립니다.

Q: 자체 하드웨어를 가져올 수 있나요? A: 네, 하지만 GPU 서버 접근도 제공합니다. 하드웨어가 충분한지 미리 테스트하세요.

Q: 데이터가 제때 도착하지 않으면 어떻게 하나요? A: 이것이 조기 준비가 중요한 이유입니다! 백업 데이터셋을 준비하거나 다른 팀과 데이터 공유를 조율하세요.

Q: 얼마나 자야 하나요? A: 에너지를 현명하게 관리하세요. 수면 부족은 버그와 잘못된 결정으로 이어집니다. 밤에 최소 4-5시간을 목표로 하세요.