계산과학분야의 전공자들은 고성능컴퓨팅을 활용하기 위해 계산과학의 한 축인 컴퓨터과학에 대한 전문 지식과 기술을 습득해야 한다. 이에 본 연구는 고성능컴퓨팅을 활용하는 관점에서 컴퓨터과학의 다양한 지식과 기술 중 계산과학분야의 고성능컴퓨팅 교육을 위한 지식 및 기술요소를 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위해 고성능컴퓨팅 교육에 대한 사전연구와 고성능컴퓨팅 교육을 위한 지식 및 기술요소에 관한 탐색 연구를 수행하였다.
사전연구에서는 국내 대학의 물리학, 화학, 생명과학, 지구과학 분야의 전공과목과 IT 관련 과목을 조사한 후, 계산과학분야 전공자들을 대상으로 고성능컴퓨팅 교육에 대한 인식조사를 시행하였다. 그 결과, 계산과학분야의 전공과목 대비 IT 관련 과목의 비율이 물리 분야 4.3%, 화학 분야 2%, 생명과학 분야 1.4%, 지구과학 분야 3.7%로 아주 낮게 나타났다. 또한, 설문 조사를 통해 국내 고성능컴퓨팅 교육의 필요성은 매우 높게 나타났으나, 고성능컴퓨팅 교육 환경은 많이 부족한 것으로 조사되었다. 고성능컴퓨팅 교육 제공 주체의 중요도에 대해서 대학은 86.1%, 전문기관은 95.4%, 온라인은 76.7%로 중요하게 조사되었으나, 교육기관 주체별 교육 제공 정도에 대해서 대학은 32.6%로 낮게 조사되었으며, 전문기관은 65.4%, 온라인은 65.1%로 조사되었다. 특히 고성능컴퓨팅 교육에 대한 대학의 교육요구도는 1위로 나타났으며, 대학의 중요수준과 현재 제공수준의 차이가 1.64로 가장 높게 나타났다. 그리고 고성능컴퓨팅 사용자 중 51%가 독학으로 관련 지식과 기술을 습득하였다고 응답하였다. 이러한 결과는 고성능컴퓨팅 교육에 대한 대학의 역할에 대한 개선이 시급함을 의미한다.
고성능컴퓨팅 교육을 위한 지식 및 기술요소에 대한 탐색 연구는 3번의 설문 조사를 통해 진행하였다. 고성능컴퓨팅 전문가들을 대상으로 수행한 1차·2차 설문 조사를 통해 타당성과 신뢰성을 확보한 후보 지식요소 20개와 후보 기술요소 5개를 도출하였다. 고성능컴퓨팅 전문가와 사용자들을 대상으로 수행한 3차 설문 조사를 통해 활용경력에 따라 후보 지식 및 기술요소에 대한 중요수준, 성취수준 및 교육요구도를 조사하였다. 활용경력에 따라 7개 집단으로 분류하고, 활용경력 집단 간 중요수준과 성취수준의 차이를 분석하였다. 분석 결과, 활용경력 집단 간 고성능컴퓨팅 교육을 위한 지식 및 기술요소의 중요수준은 차이가 없었다. 그러나 성취수준은 활용경력 집단 간에 차이가 나타났다.
또한, ‘Borich 요구도’와 ‘The Locus for Focus’ 모델을 활용하여 집단별 교육요구도가 높은 지식 및 기술요소를 비교·분석하여 우선순위가 높은 공통요소들을 도출하였다. 도출 결과를 토대로 전문가 그룹 인터뷰를 통해 ‘기본 프로그래밍 개념’, ‘기본 자료 구조’의 선수 기본과정의 2개 지식요소, ‘프로그래밍 언어 활용’ ‘테스트 스크립트 작성’의 선수 기본과정의 2개 기술요소, ‘메모리 관리’, ‘알고리즘 및 설계’, ‘모델링 및 시뮬레이션 소개’의 선수 심화과정의 3개 지식요소, ‘API, Class 및 Library 활용’, ‘디버거 활용’의 선수 심화과정의 2개 기술요소를 제시하였다. 또한 고성능컴퓨팅 기본과정으로 ‘병렬성 기본’, ‘병렬성’의 2개 지식요소와 고성능컴퓨팅 심화과정으로 ‘병렬 통신 및 조정’, ‘병렬 분할’, ‘병렬 알고리즘, 분석 및 프로그래밍’의 3개 지식요소를 제시하였다. 제시된 고성능컴퓨팅 지식 및 기술요소들은 계산과학분야뿐만 아니라 컴퓨터과학, 기초과학, 공학 등 여러 분야에서 고성능컴퓨팅 교육을 위한 대학 교육과정의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.