최근 무인 단말기(키오스크)는 기존의 인력을 대체하면서도 효율적으로 주문이나 결제가 이루어질 수 있도록 해주어 그 활용 범위가 크게 증가하고 있다. 결과로 디지털 전환이 가속화되면서 키오스크 설치 비율이 급증하여 모든 연령층이 손쉽게 키오스크를 사용할 수 있도록 돕는 것이 중요한 과제가 되고 있다. 본 연구에서는 게임엔진의 기능과 Hand Tracking 기술을 기반으로 가상의 세계에서 키오스크 교육이 진행될 수 있는 콘텐츠를 개발하였다. 키오스크에 익숙하지 않은 사용자가 가상 현실에서 대기 손님으로 인한 시각적, 청각적 스트레스를 미리 체험함으로써 실제 상황에서 자신감 있게 대처할 수 있도록 돕는 것이다. 이를 위해 두 가지 VR 콘텐츠를 개발하였다. 하나는 단순 키오스크 체험 콘텐츠이고, 다른 하나는 시각적, 청각적 스트레스를 유발하는 특화 콘텐츠이다. 실험은 두 그룹으로 나뉘어 진행되었으며, 한 그룹은 일반 VR 콘텐츠를, 다른 그룹은 특화 VR 콘텐츠를 체험하였다. 체험 후, 두 그룹 모두 실제 매장에서 주문을 진행하였고, 설문조사 결과 실험군의 85%, 대조군의 95%가 교육에 만족한다고 응답하였다. 이를 통해 본 논문의 특화된 체험이 키오스크 교육에 효과적임을 확인할 수 있었다.
가상현실(Virtual Reality) 기술은 우리 시대에 인간의 희로애락(喜怒哀樂)을 담아내는 진보적 수단으로 자리 잡고 있다. 최근에 인지심리학 분야에서 치료도구로서 사용하기 위한 다양한 시도들이 일어나고 있다. 오감을 통한 가상세계속의 실재감은 현실세계의 인지(Cognition) 의 의미를 재해석해야 할 만큼 우리에게 폭넓게 다가오고 있다. 이러한 패러다임의 변화를 바탕으로 가상현실 기술들을 활용한 새로운 치료방법들이 가능해지고 있는데 그 대표적인 경우가 공황장애를 극복하기위한 행동치료 분야라고 할 수 있다. 특히 가상공간 내에서의 유연한 상호작용(Interaction) 기술의 발전은 환자들이 접할 수 있는 물리적 체험환경을 심리체험의 장으로 유도해 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 상호작용 기술은 사용자의 물리적 오감을 보다 적극적으로 자극할 수 있는 환경을 제공하며, 가상세계로 부터의 체험정보는 인간으로 하여금 잠재된 에너지들을 새롭게 환기(喚起) 시켜 현실적 경험들로 체득시키기에 매우 유용한 것이다. 가상현실치료의 장점은 장애 환자들의 증상에 따른 맞춤형 치료가 가능하고 치료단계별로 차별화시켜 적용할 수도 있다는 것이다. 각각의 증상과 단계별로 이루어지는 치료과정을 거치면서 환자들로 하여금 현실세계 환경과 상황에 점차 익숙해지게 하여 장애를 치료하는 것이다. 감성공학을 기반으로 한 몰입형 가상현실장비와 반작용 되먹임(force-relative feedback)기술과 입체음향, 그리고 후각을 자극하는 기술들은 인간의 오감을 자극하여 경험을 환기(喚起)시키는데 유용하다. 가상세계에 대한 몰입 감이 주는 장점으로는 도전, 상호작용, 사실성, 환상, 협동성과 같은 현상들이 확대 된다는 점일 것이다. 이러한 현실보강(augmented reality)기능을 확장시켜 치료분야에 적용하고 있는 것으로 최근에는 인터넷을 통한 가상공간과 데이터의 공유기술, 그리고 저렴한 가용성이 그 저변을 확대시키고 있다. 인지적 경험을 위한 능동적인 상호작용 환경을 제공하는 가상현실 치료기술은 두려움 때문에 실제 상황에 직면할 수 없는 환자들에게 적절하게 조절된 환경을 제시해 줄 수 있으며, 비밀이 보장되고, 안전하며, 경제적이라는 이점이 있다. 또한, 실시간(Realtime) 내비게이션을 하는 것을 원칙으로 하기 때문에 빠른 수정보완이 가능하며 안경 없이 입체영상을 볼 수 있는 렌티큘라(lenticular)기술의 보급으로 보다 사실적인 실재감(Presence) 구현이 가능해져서 사이버 멀미현상을 줄일 수 있게 되었다. 그리고 대화식 기술의 발전으로 가상공간 속에서 직접 자신의 손을 이용해서 내비게이션을 하거나 물체를 조종함으로서 실세계와 유사한 실재감에 근접해 가고 있다. 본 논문은 제한적이기는 하지만 장애치료에 활용하고 있는 감성공학기반 가상현실 기술의 특성과 적용범위와 문제점들을 살펴보고 미래의 가능성을 조망해 보고자 한다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
건강효과나 보건효과를 표방한 다양한 건강기능식품이 시장에 유통되고 있다 이들 제품은 분명한 식품형태의 것으로부터 정체, 캡슐 상 까지여서 의약품과 오인 혼동될 우려가 높으며 전문적 지식이 없는 사람이 통상의 식품으로서 판매하고 있는 일이 많고 건강기능식품용 질병의 치료 목적으로 사용하는 경우도 적지 않다. 건강기능식품제도의 창설이나 법적 규제에 의해 혼란스런 건강기능식품의 상황을 개선하기 위한 노력이 계속되어 왔지만 아직 소비자에게는 제대로 전달되지 않고 있다. 따라서 건강기능식품이 질병의 치료에 이용되는 문제나 위법으로 의약품성분을 첨가한 제품이 유통되는 문제는 끊이지 않고 있고 이러한 문제는 인터넷 등의 정보 전달수단의 발달에 따라 더욱 확대되고 있다. 건강기능식품의 문제는 제품자체의 문제와 이용방법의 문제로 크게 나눌 수 있지만 어느 쪽이나 적절한 정보를 소비자에게 전달해서 그 실태가 틀림없이 인식되어야만 어느 정도 개선 헬 수 있다고 생각된다. 건강가능식품과 관련되어 야기 될 수 있는 문제들은 위법제품, 유해물질 혼입, 알레르기 병자에 대한 투여시 고려되어야 할 사항, 의약품과의 상호작용, 성분표시가 있어도 그 순도와 함량이 극히 애매해 검출되지 않을 수도 있는 문제, 대사활성화가 일어나는 제품, Alkaloid가 함유된 경우 및 비타민 미네랄의 과잉섭취와 부족에 의한 건강피해 리스크 등 많은 경우가 있다. 건강기능식품과 관련한 부작용 사례가 해마다 증가하고 있는 이유는 불량 건강기능식품 업체가 그 효과와 효능을 과장해서 선전하는 것도 중요한 부분을 차지하며 실제로 허위 과대 광고로 인해 적발된 사례가 연평균 821건에 달한다. 식품의약품안전청은 홈페이지를 통해 건강기능식품 문제의 개선과 홍보를 위해 정보를 제공하고 있지만 건강기능 식품의 적정사용과 의약품 건강기능식품 간 상호작용을 피하기 위해서는 개선의 여지가 있다. 건강기능식품문제의 개선을 위해서는 승인된 제품에 대한 정보 부작용 수집의 제도화 및 재평가 제도의 정착, 인체적용 전 시험과 인체적용 시험조건에 대한 표준화가 시급하다. 또한 적절한 정보제공 활동을 위해서는 건강기능식품 의약품 등 이종 데이터간의 유기적 연동을 위한 통합 DB시스템 및 사용자가 데이터를 편리하게 검색할 수 있는 사용자 인터페이스도 요망된다.
데이타베이스 관리 시스템에서 한계 이상의 로크요청이 발생하는 경우에는 트랜잭션이 철회된 다 최악의 경우에는 트랜잭션들이 연속적으로 철회되어 시스템이 정지된 것과 같이 어느 트랜잭션도 완료 하지 못하는 현상이 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 로크상승을 사용하지만 기존의 로크상 승 방법들은 문제를 완전히 해결하지는 못한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 적응형 로크상승 기법을 제안한다. 먼저 로크상승에 대한 체 계적인 모델과 로크자원의 부족으로인한 트랜잭션 철회의 주 발생 원인인 상승불가능 로크의 개념을 제안 한다 또한 상승불가능 로크의 수를 제어하기 위한 해결책으로 준로크상승, 로크블로킹, 선택적 강제수행의 개념을 제안하고, 이를 적응형 로크상승 기법에 적용한다. 적응형 로크상승 기법은 불필요한 트랜잭션 털 회를 감소시키며 과다한 로크요청 상황에서 시스템의 성능을 단계적으로 저하시키면서 시스템이 정지되는 현상이 발생하지 않음을 보장한다. 적용형 로크상승 기법의 성능을 검중하기 위하여 시뮬레이션을 통한 실험을 수행하였다. 실험결과 적응형 로크상승 기법은 기존의 로크상승 방법을 사용하는 경우에 비하여 트랜잭션의 철회와 평균 응답시간을 크게 줄이고, 단위 시간당 트랜잭션 처리율을 향상시켰다. 특히 동시에 수행할 수 있는 트랜잭션의 수가 15 에서 256배 이상 증가하는 것을 보였다. 본 논문은 모호하게 인식되던 로크자원 관리 측면에서의 로크상승의 역할을 체계적으로 규명하고 상세 한 작동원리를 명확히 했다는 점에서 커다란 의의가 있다. 기존의 로크상승 방법들은 과다한 로크요청이 발생할 때의 문제를 사용자 또는 시스템관리자의 책임으로 처리한다. 반면에 적응형 로크상승 기법은 과다 한 로크요청이 발생할 때의 문제를 자동적으로 조절하므로 사용자의 부담을 크게 감소시킨다. 따라서 최근 에 많은 관심이 모아지고 있는 자체조율(self-tuning)이 가능한 데이타베이스 관리 시스템 개발에 공헌할 것이다
통계청에 따르면 2017년 기준으로 국내 65세 이상 노인 인구는 700만명을 돌파하였고 이중 독거노인의 수는 130만 명을 넘어섰다고 하였다. 독거노인들은 대부분 절대적 빈곤(68.5%가 월 소득 50만원 미만)으로 우리사회의 사각지대에 놓여져 있는 상황에서 기본적인 생활에 곤란을 겪고 있는 실정이다. 특히 겨울철 취약계층의 독거노인들의 난방은 심각하며 그나마 전기난로나 전기장판 등 전기 안전용품 취급 부주의로 화재사고도 빈번하게 일어나고 있는 실정이다. 실내용 텐트제품들이 독거노인들에게서 이용되어지고 있는 가장 큰 이유로는 에너지 절감과 따뜻한 수면, 화재 안전 등으로 나타났다. 이러한 실내용 텐트의 시장 확대에 따라 본 연구의 목적은 저소득 독거노인에게 적합한 실내용 텐트가 필요하다고 판단하였고, 그에 따른 이용성, 휴식, 보관 등의 효율성을 개선시키는데 목표를 두었다. 따라서 본 논문은 기존 브랜드의 제품들에서 기초 조사를 하여 장·단점을 분석하여 기존 판매 되고 있는 제품에서 소비자들이 원하는 요구를 파악할 수 있었다. 이어 디자인모델을 통한 소비자선호도 조사를 실시하여 설치편리성, 공간 활용성, 외관디자인 측면에서 가장 우수한 Zabara type을 선정하였다. 선정 결과를 토대로 제품디자인 제작 및 최종 프로토타입을 완성하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 실 사용자의 사용성 조사와 인터뷰를 통해 제품 개발 시 미처 인지하지 못했던 요소를 파악할 수 있었다. 둘째, 프로토타입의 효과적인 부분에서는 기대 이상으로 고령자들이 쉽게 그리고 빠르게 설치 및 접을 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로써 향후 독거노인 뿐만 아니라 다양한 사용자가 실내에서 또 하나의 편안한 개인공간으로써 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
연구목적: 본 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 다양한 위험 특성과 개개인의 상황을 고려한 맞춤형 예방 솔루션을 제공하는 생활안전 예방서비스 연구개발의 일환으로, 일상 생활안전과 관련하여 개인의 현재 안전수준을 정량적 수치로 나타내는 생활안전지수를 산출하는 방안을 제시하여, 안전사고를 예방하고 대응하기 위한 맞춤형 종합지수 서비스를 제공하는 데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼용하는 방법으로, 전문가 그룹의 합의형성 모델을 기반으로 산출된다. 생활안전 예방서비스를 평가할 수 있는 평가항목을 위험지표, 취약지표, 예방지표 등으로 구분하고, 이를 AHP 의사결정 방법론에 따라 AHP 계층구조로 정의하여 각 레벨 항목의 쌍대비교를 통해 평가항목 간 상대적 가중치를 산출하는 방법을 제안한다. 또한 평가항목을 적용한 개별 예방서비스에 대한 평가는 향후 생활안전 예방서비스의 확대를 고려하여 AHP 쌍대비교를 대신하여 리커트 척도 기반으로 절대평가하고 그 결과를 상대비교하는 방법으로 개별서비스 간 가중치를 산출하는 방안도 함께 제시한다. 연구결과: 생활안전 예방서비스에 대한 서비스 가중치를 도출하고, 이를 생활안전 예방서비스의 인공지능 예측모델을 통해 산출된 개별위험지수에 반영하여 종합지수를 산출하였다. 결론: 구현한 모델의 적용을 위하여 생활안전 예방서비스 앱과 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 구축하고, 사용자 시나리오를 바탕으로 기능에 대한 효능을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 생활안전지수는 사용자에게 현재 자신의 안전수준을 종합하여 나타냄으로써 안전 위험에 진단과 대응 및 예방 골든타임을 지원하는 것으로 기대된다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
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.
디자인은 아직 존재하지 않는 가상의 것을 조형적인 실체로 구체화하는 것이다. 그 기본개념의 규명을 통해서만이, 합리적 가치를 수반한 차별화 된 디자인 개념의 가치 창출이 가능하리라고 생각한다. 디자인의 특질이 주어진 조건과 환경에 따라 문제의 성격과 그에 대한 결과가 달라지게 되기 때문에 모든 디자인은 상황적이다. 본 연구에서는 디자인의 기본 과정인 문제의 분석 종합평가의 단계에서, 가장 적절하고 합리적인 차별화 된 디자인개념(Differential Design Concept)을 찾기 위함이다. 선행적으로 시대적 추구가치 및 제품디자인의 가치관 변화를 고찰해 보았다. 이러한 시대적 추구 가치가 실제의 제품에 어떻게 구현되었는가를 조사 분석하였다. 현대디자인의 대표적 트랜드인 3-2. 기능 중심적 디자인 3-3. 감성중심적 디자인 3-4. 은유를 통한 이미지 전달의 디자인 3-5. 환경친화적 디자인의 차별화 된 디자인개념의 제품디자인 구현 사례를 분석하였다. 사례분석을 근거로 미래 사회 트랜드로 다가온 지속가능한 발전의 사회 속에서 어떻게 차별화 된 디자인 개념을 적용시킬 수 있는가를 규명해 보았다. 사례 분석을 통해 나타난 내용은 \circled1 시대정신의 가치가 제품의 메시지(Design Image)로 부각되어야 한다. \circled2 환경적합성을 우선적 고려 요인으로 하여야 한다. \circled3 차별화 된 소비자 욕구 충족의 가치를 실현하여야 한다. \circled4 상품의 라이프싸이클(Life-Cycle)이 길도록 유도한다. \circled5 기업의 지속적 성장을 촉진한다. \circled5 사용자 중심의 제품가치 고려가 선결되어야 한다는 것이다. \circled7 문화적, 언어적 장벽을 극복하고 사람들이 익숙하게 기억할 메타포의 투영을 필요로 하며, \circled8 시대적 가치관과 관습적 가치관의 공통분모 적 인간 본연의 가치관의 적용이 선결되어야 하며, \circled9 물질적 만족의 욕구 충족이 아닌 마음의 만족을 충족시키고 적용시키는 차별화 된 디자인개념이 요구되어 진다. 이에 더하여 제품의 저변에 굿ㆍ디자인(Good-Design)요소가 가미된 독창적이고 차별화 된 디자인개념이 소비자와의 감성적 교감을 이룰 수 있다고 생각된다. 즉 모든 디자인의 가치는, $\ulcorner$인간이 만물의 척도$\lrcorner$ 라는 인본주의 사상에 근거하여 평가되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.