• 대중서사연구
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• 제25권2호
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• pp.247-275
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• 2019

본고에서는 박계형의 소설에 대한 좀 더 다양한 학적 관심이 촉발되길 기대하며, 작가와 작품을 연대기적으로 훑어보면서 박계형 소설의 핵심적 요소를 '낭만성'으로 포착하였다. 이때의 낭만성은 서정성, 감상성, 정신성, 비현실성, 이상주의적 성질이다. 취향으로 발견된 낭만주의적 세계 이해를 바탕으로 소설의 핵심 제재는 사랑이며, 사랑하는 관계에서 발생하는 즐거움, 환희, 기쁨의 측면보다는 이별, 아픔, 외로움의 측면에 집중하면서 슬픔의 감정을 주조한다. 비애의 정조를 바탕으로 소설의 결말은 실패, 죽음, 배신으로 종결되기에 비극적 낭만성을 구현한다. 등단 후 결혼하기 이전까지 박계형의 소설은 시적 감수성을 바탕으로 아름다운 사랑에 대한 강렬한 동경을 드러내는 연애소설이다. 목가주의적 세계와 자연에 대한 동경은 낭만주의적 세계관을 드러내고, 결국 그렇지 못한 환경 속에서 절망하고 갈망하며, 사랑의 진정성과 도덕성을 찾아가고자 한다. 주부가 된 박계형은 '센티멘탈'이 아니라 '높은 차원에서의 낭만'을 구현시켜 독자들에게 '향수' 같은 것에 젖어볼 수 있는 작품을 쓰고 싶다고 피력한다. 이후의 작품에서는 육적인 관계를 사랑의 실패로, 영적인 관계를 사랑의 결실로 다루면서 사랑의 고도한 정신성, 이상주의적 동경, 종교성을 드러낸다. 박계형은 20여 년의 절필 이후 새 작품을 출간하면서 이전 작품에 대한 부끄러움을 고백한다. 그리고 '파괴된 인간성 회복'이라는 새로운 화두로 소설 집필의 의욕을 드러낸다. 하지만 2000년대 발표한 두 소설에서 '인간성'에 대한 탐색은 소설의 말미에 다소 급조된 경향이 보인다. 소설은 이전의 베스트셀러 소설처럼 서정성과 감상성을 미감할 수 있는 회상적 구조의 연애서사를 전면화하기에 높은 가독률을 갖는다. 하지만 인간의 순수한 본성에 대한 갈구, 죄와 용서의 문제가 서사 내부에서 인물의 치열한 내적 고민과 행동의 결과물이기 보다는 처해진 현실적 패배로 인해 삶의 방편으로서 구하게 된 차선책이며 이 또한 소설의 말미에서 종교성으로 급전된 양상을 보인다. 그러므로 피상적 의미의 낭만성을 획득한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.315-326
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• 2015

본 연구는 현대 철학과 예술, 문화 전반에 영향을 준현대 미학의 메타 담론중 하나인 미장아빔 기법의 개념과 특성이 현대건축에서 어떠한 방식으로 표현되어지는지에 대한 의구심으로부터 시작하였다. 미장아빔은 소설가 앙드레 지드의 소설에서 처음 도입된 이 후 누보로망 작가들에 의해 주로 사용되진 기법이다. 이는 동 시대 예술 전반에 확대 적용된 예술표현 기법이자 포스트모더니즘 이 후의 예술에 있어서 필수적으로 등장하는 메타 담론이다. 두 개의 거울 사이에 상이 끝없이 맺히는 것을 의미하는 미장아빔은 그 당시 활동하던 들뢰즈, 데리다와 같은 다양한 철학가들의 담론과 연관을 맺었다. 또한 그들의 철학에 영향을 받은 현대 건축가들에 의해서 건축이라는 언어로 표현되었다. 이러한 맥락에서 예술에서 주로 사용되는 미장아빔 기법과 건축가의 공간표현 방식간의 연계성을 가진다. 본 연구는 미장아빔 기법과 현대 건축표현 방식 간의 연계성을 기반으로 현대건축 표현 방식에서 나타나는 미장아빔적 특성에 대하여 고찰해 보았다. 또한 이를 바탕으로 비 물질화와 특이성을 건축적 언어로 사용하는 장누벨의 건축 작품을 분석하였다. 건축에서 미장아빔기법의 표현 특성은 건축물의 외관을 구성하는 표피의 소재에 의해 구현되거나 반영과 그래픽적 요소를 활용에서 표현됨을 연구를 통해 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 비록 미장아빔을 표현하는 수단이 다르고 분야가 다르지만 근본이 되는 개념이 가지는 특성을 서로 공유하고 있다는 것을 분석을 통하여 확인하는 기회를 가졌다. 또한 특정한 주류가 없는 현대에 현대건축을 이해하는 하나의 척도로써 미장아빔 기법이 가지는 의의를 생각해보는 기회를 가졌다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.241-253
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• 2023

현재 급변하는 환경 속에서 각 국가는 일자리 창출 및 기술 경쟁력 강화를 위한 노력을 지속하고 있다. 특히 벤처기업 및 창업기업에 대한 지원과 활성화 정책은 국가 경쟁력을 높이는 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 경쟁 심화로 비즈니스 수명이 짧아지고 고객들의 요구가 다양화되는 환경의 불확실성이 확대되는 가운데 기업은 적절한 대처를 해야 한다. 우선 기업은 스스로 내부 역량을 강화하는 노력을 하는 것이 중요하다. 그러나 벤처기업은 내부 자원 및 역량 등이 부족하여 외부 환경으로부터의 지원이 기업의 생존으로 연결될 만큼 중요하다고 볼 수 있다(Timmons, 1994). 기업의 경쟁력 강화를 위해 국가 차원에서 재정지원 및 인증제도를 운용하고 있다. 그러나 재정지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 낮출 수 있으므로 연구개발 지원 및 창업교육과 같은 비 재정적 지원이 벤처기업 성장에 장기적으로 도움이 된다고 보았다(Aghion et al., 2012; 전미미·고강혁, 2021). 비 재정적 지원은 사업화, 시설, 공간, 보육, 인력, 인증제도 등으로 구분되는데 본 연구에서는 인증제도인 벤처기업 확인제도의 혜택을 중심으로 확인하였다. 이를 위해 2021년도 벤처기업정밀실태조사 데이터 및 벤처기업의 매출액 데이터를 활용하였으며, SPSS 26.0 패키지와 SPSS PROCESS MACRO를 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 벤처기업의 경영환경 수준은 벤처확인제도 혜택이나 벤처기업 역량 수준을 높이는 데는 긍정적인 영향을 주지만, 실질적인 경영성과로 이어지기는 어려운 것으로 확인되었다. 또한 벤처기업의 경영환경 수준과 경영성과 간 관계를 벤처기업 역량 수준이 매개하는 것으로 확인되었다. 결과적으로 단순히 벤처기업의 경영환경 수준이 긍정적이거나 벤처기업에 친화적일지라도 외부 환경으로부터의 지원을 잘 소화할 수 있는 내부 역량이 있는 기업이 경영성과를 높인다고 할 수 있다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.45-59
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• 2023

세계적으로 온실가스 감축을 위해 주로 이산화탄소 발생에 초점을 맞춰왔지만, 최근에는 메탄 발생에 대한 관심이 커지고 있다. 습지, 저수지, 호소 등 수중 환경을 포함한 자연은 온실 가스 중요한 발원지이다. 호수와 저수지 바닥에 쌓인 퇴적된 유기 오염물질은 산소가 부족한 상태에서 미생물 분해를 통해 메탄과 같은 온실 가스를 생성할 수 있다. 메탄 배출은 비점오염원의 증가와 하천에 설치되는 횡단 구조물에 의한 흐름변화에 의해 증가하고 있는 실정이다. 또한, 기후 변화로 인한 수온의 상승 등은 메탄 배출을 가속화하는 원인이다. 메탄은 다양한 경로를 통해 대기로 배출될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 메탄발생의 주요인자가 미치는 영향을 정량화하기 위하여 BMP test을 수행하였다. 실험조건에 따라 메탄발생량을 직접 계측하였으며, 실험조건은 온도, 기질의 종류, 전단응력 및 퇴적물 특성으로 구분하였다. 또한, 바닥의 전단 응력은 실험적으로 측정하기가 어려워 수치모의를 수행하였다. 실험결과, 생화학적 요소는 메탄 생성에 영향을 미치지만, 전단 속도는 메탄 분리에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 퇴적물 특성은 메탄 생성 및 분리에 영향을 미칠 수 있다. 메탄 생성과 주요인자들 간의 관계를 경험식으로 제시하였으며, 향후 전단응력 및 유기물에 대한 실험조건을 구체화하고 실험규모를 확대한다면 메탄발생과 생지화학 및 수환경인자간의 관계를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.195-211
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.

• 한국과학예술포럼
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• 제32권
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• pp.319-334
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• 2018

본 연구는 '문학-미술-과학' 융합교육 프로그램의 개발과 적용을 통하여 학습자의 상상력 및 창의력의 향상을 확인하기 위한 사례 연구이다. 그 연구대상은 군산술산초등학교 1-4학년 학생 29명 중 25명이었다. 연구 시기는 2017년 9월부터 12월까지 4개월의 기간이었으며, 장소로는 군산술산초등학교 미술실을 활용했다. 10개 프로그램은 학년별로 매주 월요일부터 금요일까지 오후 1시부터 3시까지 2시간을 1회기로 총 10회기가 진행되었다. 연구자는 본 프로그램 10개 주제를 평면조형 8개와 입체조형 2개로 정하고, 여름방학 동안에 스토리텔링 작업을 완료했다. 그리고 그것들을 저:중:고(3:5:2)의 차별화된 수준으로 조정하였다. 평면조형은 '괴물 고릴라 영화 이야기'(저), '경주 최씨 정신 배우기'(중), '천연재료로 만든 내 친구 이야기'(저), '나의 꿈 해몽하기'(중), '내 스마트폰 속의 사물들을 모아보기'(중), '시집보내기 재판놀이'(중), '내가 좋아하는 동시를 그림 그리기'(고), '내가 좋아하는 동요를 그림 그리기'(고)이며, 입체조형은 '내 마음의 파랑새 찾기'(저), '내가 갖고 싶은 사물 만들기'(중)였다. 연구자는 주제별로 각기 다른 미술표현 기법을 활용했는데, 그것은 순서대로 마블링 기법, 한지공예 기법, 콤바인 페인팅 기법, 콜라주 기법, 촛불 그을림 기법, 콜라주 기법, 상상화 기법, 상상화 기법, 지점토공예 기법, 상상화기법이었다. 그리고 프로그램을 진행하면서 재료들의 생육과정이나 제조과정과 관련된 과학 지식을 전달하였다. 본 프로그램을 진행하기 이전과 진행한 이후에 토란스(Ellis Paul Torrance, 1915-2003)의 TTCT(The Torrance Tests of Creative Thinking) 도형 검사 B형과 A형으로 학습자의 융합적 사고력 및 감성적 체험을 고찰했다. 그리고 그 자료를 토대로 검사결과의 평균 차이의 유의성을 검증하기 위해서 대응 t-검증을 실시하였다. 창의력 요소별 및 평균 창의력 지수별로 분석한 결과 '유창성'에서는 유의한 차이(t=3.47, p<.01)가 나타났으며, '독창성'에서도 유의한 차이(t=3.59, p<.01)가 나타났다. 연구자가 이와 같은 작품의 제작과정, 결과물의 사진 자료 등을 정리, 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 미술중심 STEAM 수업으로 진행한 본 프로그램으로부터 문학적인 내용을 미술적인 내용으로 전환시키는 학습자의 융합적 사고력에서 종합적인 문제해결 능력이 향상되었다. 둘째, 학습자는 10가지 미술표현 기법을 활용한 미술중심 STEAM 수업을 통하여 학습에 대한 다양한 상상력, 창의성, 감성적 체험을 거두었다. 셋째, 학습자는 문제해결 과정에서 친구들과의 협동심, 의사소통, 배려하는 마음이 성숙해졌다. 넷째, 10가지 미술표현 기법을 진행함에 있어서 도입과 종료 시에 각 기법과 관련된 유명 작가와 작품의 소개를 통하여 학습자의 자기만족감이 고취되었다. 이와 같이 학습자의 융합적 사고력과 감성적 체험의 영역에 대한 통계 수치는 유의성이 있는 것으로 나타나 대부분의 학습자가 본 프로그램을 통하여 자신감 있게 창의적으로 표현해내는 능력의 향상을 가져왔음을 일러준다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제23권3호
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• pp.143-156
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• 2005

목적: 고선량률 강내근접치료와 외부방사선의 병합치료는 자궁경부암의 표준치료법이지만, 최적의 병합 방식 및 선량 분할 스케줄은 아직 정해지지 않고 있다. 부분적으로는 이에 영향을 미치는 인자들의 다양성 및 기존의 문헌들의 방사선 선량에 관한 자세한 정보 부족을 그 이유로 들 수 있다. 이에 본 연구는 고선량률 강내근접치료에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 단일기관에서 비교적 균일한 치료를 받은 많은 수의 환자 모집단을 대상으로 이들 다양한 인자들 및 방사선치료에 대한 자세한 분석을 통해서 최적의 방사선치료를 위한 지침을 얻고자 하였다. 대상 및 방법: 1990년부터 1996년까지 연세암센터에서 고선량률 강내근접치료 및 외부방사선치료로 자궁경부암에 대한 근치적 치료를 받은 743명의 환자들을 대상으로 하였으며, 중앙추적관찰 기간은 52개월이었다. FIGO 병기 분포는 IB 198명, IIA 77명, IIB 364명, IIIA 7명, IIIB 89명, IVA 8명이었다. 전골반방사선 선량은 $23.4\~59.4$ Gy (중앙값 45 Gy)의 분포를 보였으며, 진단 시 종양의 크기 및 외부방사선치료에 대한 종양의 반응에 따라서 그 시기를 조절하는 중앙차폐는 495예에서 시행되었으며, 그 시기는 $14.4\~43.2$ Gy (중앙값 36.0 Gy)로 비교적 광범위하고 다양한 분포를 보였다. 강내근접치료와 외부방사선치료의 분할 선량 차이를 극복하기 위해 생물학적 유효선량(Biologically Effective Dose, BED) 개념을 적용하였으며, 종양 및 정상 조직에 대한 $\alpha/\beta$비는 각각 10 및 3으로 하였다. 모든 개별 환자의 직장 전벽 및 방광 흡수선량을 분석하였고, 합병증 및 골반제어율과의 상관 관계를 규명하고자 하였다. 이외에도 방사선치료 스케줄에 영향을 미칠 수 있는 인자들인 총 치료기간, 강내근접치료의 분할 선량 크기, 주치의의 선호도에 따른 치료 스케줄 차이 등도 함께 고려하여 분석하였다. 결과: 전체 환자에서 RTOG Grade 1-4독성 발생률은 $33.1\%$였다. 전체 환자의 5년 골반제어율은 $83\%$로 분석되었다. 중앙차폐이전 외부방사선선량과 강내근접치료의 합산 BED값(=MD-BED $Gy_{\alpha/\beta}$은 $\alpha/\beta$=10인 경우 $62.0\~121.9\;Gy_{10}$ (중앙값: $93.0\;Gy_{10}$)의 분포를, ${\alpha/\beta}=3$인 경우 $93.6\~187.3\;Gy_3$ (중앙값=$137.6\;Gy_3$ )의 분포를 보였다. MD-BED $Gy_3$는 직장합병증 발생과의 관계는 통계적으로 유의하였고, 방광합병증과는 유의하지 않았다. 직장합병증과의 연관성은 MD-BED $Gy_3$보다 개별 환자의 직장전벽 총 선량 BED값인 R-BED $Gy_3$가 훨씬 더 높았다. 요도카테터 풍선의 후방지점이 대변하는 방광의 총 선량 BED값인 V-BED $Gy_3$도 방광합병증과 경향성 테스트에서 통계적 유의성을 보였다. 하지만, 어떠한 방사선선량도 골반제어율과 의미 있는 상관관계를 보이지 않았다. 본 기관에서 주치의의 선호도에 따라 강내근접치료가 외부방사선치료의 중간에 시행되는 형태인 샌드위치기법과 외부방사선치료 후반부에 시행되는 순차적 기법으로 구분하였을 때, 두 방식간 치료성적 및 합병증의 차이는 없었다. 총 치료기간에 대한 분석에서는 치료기간이 길어질수록 재발 위험이 커지는 경향을 보였으나, 나이 및 병기, 종양의 크기, MD-BED $Gy_{10}$ 등의 예후 인자를 보정한 다변량분석에서는 치료기간이 100일 이상인 경우에만 통계적으로 유의하게 증가하였다. 강내근접치료 분할선량 크기인 3 Gy와 5 Gy 사이에 골반제어율 및 합병증의 차이는 없었다. 결론: 자궁경부암의 최적방사선치료 스케줄에 대한 지침을 세우기 어렵게 만드는 가장 중요한 이유는 강내근접치료가 갖는 선량분포 특성에서 기인하는 방사선선량-골반제어율 상관 관계의 부재 및 개별 종양의 방사선에 대한 반응 속도가 환자마다 크게 다를 수 있다는 점이다. 따라서 전체적인 원칙과 함께 개인화된 맞춤치료가 필요하다. 치료 지침에 영향을 미칠 수 있는 요소들의 복합적인 고려도 중요하다고 할 수 있겠다. 합병증 발생이 우려되는 경우 생물학적 유효선량을 낮추기 위해 적절한 조기 중앙차폐 및 강내근접치료의 분할선량 크기 감소를 고려해볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.