당신이 개발한 ML 메타데이터 관리 시스템의 주요 기능과 그 이점을 설명해 주세요.

대학원 연구 프로젝트에서 팀원들이 사용하는 ML 실험 결과를 추적하는 간단한 메타데이터 관리 도구를 직접 만들었습니다. 팀 내에서 같은 실험을 여러 명이 다른 하이퍼파라미터로 돌리다 보니, 어떤 설정에서 어떤 결과가 나왔는지 파악하기 어려워졌습니다. 스프레드시트로 관리하다가 10개 이상 실험이 쌓이면 어디서 찾아야 할지 모르는 상황이 됐습니다.

주요 기능은 실험 이름·파라미터·결과 지표·실행 시각을 자동으로 기록하고, 조건 필터로 검색할 수 있게 한 것입니다. Python으로 로그 파일을 파싱해서 SQLite에 저장하고, 터미널에서 조회하는 방식이었습니다. 처음엔 저만 쓸 목적으로 만들었는데, 팀원 3명이 써보더니 실험 비교가 편해졌다고 했습니다.

한계도 있었습니다. 실시간 시각화 기능이 없어서 결과 비교는 여전히 손으로 해야 했고, 나중에 그 부분을 추가하려다 구조를 다시 짜야 했습니다. 처음부터 확장성을 고려하지 않은 것이 아쉬운 점이었습니다.