• 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.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.63-68
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• 2014

본 연구에서는 UV-A 조사를 통해 titanium dioxide($TiO_2$), hydroxyapatite(HAP)와 germanium(Ge)의 다양한 복합촉매를 통한 항생제(lincomycin, LM)의 광촉매 제거를 조사하였다. 우선, 다양한 복합촉매의 향상된 광촉매능을 비교하였고, 도출된 제거효율은 $TiO_2/HAP/Ge$ > $TiO_2/Ge$ > $TiO_2/HAP$ 순으로 관찰되었다. $TiO_2/HAP/Ge$의 조성은 반응표면법의 하나인 혼합물분석(mixture analysis)에 기초하여 통계적 방안이 수행되었다. 각 인자별 6개의 조건을 포함하도록 설정한 독립변수 $TiO_2(X_1)$, HAP($X_2$)와 Ge($X_3$)의 LM($Y_1$)과 TOC($Y_2$) 제거에 대한 영향을 살펴보았다. 분산분석(ANOVA)의 회귀분석항은 유의한 p값(p<0.05)과 높은 결정계수 값($R^2$ of $Y_1=99.28%$ and $R^2$ of $Y_2=98.91%$)을 나타냈다. 등고선도와 반응곡선을 통해 UV-A 조사조건에서 $TiO_2$/HAP/Ge 조성에 따른 LM의 제거를 나타냈다. TOC($Y_2$) 제거를 기준으로 도출된 최적조성비는 코드화 값으로 $X_1=0.6913$, $X_2=0.2313$과 $X_3=0.0756$으로 나타났다. 실제 적용에 따른 비교 실험 결과는 LM과 TOC의 평균제거율이 각각 99.2%와 49.3%로 나타나 모델의 예측과 잘 부합하였다.

• 토지주택연구
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• 제6권2호
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• pp.67-77
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• 2015

개성공단 2단계 사업착공 및 안정적 발전을 위해서 원활한 근로자 수급이 필요적인 상황으로, 본 연구에서는 2007년 남북 합의문을 바탕으로 개성공단내 근로자 숙소 건립을 위한 계획기준과 모델을 제안하고자 한다. 계획안은 근로자 복지, 경제적 효율성, 기술적 타당성, 합의가능성, 장기적인 발전성을 고려하여 계획기준 수립과 대안별 검토가 이루어졌다. 1인당 점유면적 산정을 위해 한국 근로기준법과 중국과 북한 접경지역에 공급되고 있는 근로자 숙소 현황 조사를 통해 1인당 전용면적을 산출하였으며, 6인 1실 공동화장실을 기본으로 하는 경제적 대안과 4인1실에 실안에 실내화장실을 설치하는 발전형의 두가지 대안을 비교 검토하였다. 후보지와 관련하여 기 합의되었던 동창리 일원중 경사도, 접근성, 개발용이성을 고려하여 최적입지의 구역을 설정하였으며, 기존 대지형상을 유지하면서 공급할 수 있는 후보지의 우선순위도 제안하였다. 건설공법은 북측 인력 숙련도, 자재 수급 여건을 고려하여 RC라멘조 공법이 최적화된 대안으로 설정하였으며, 15,000명 동시 수용에 따른 부대복리 및 편의시설 공급의 효율성을 고려하여 4~6개 단위를 기준으로 한 클러스터형 단지배치안을 제시하였다. 사업방식은 남북협력기금을 대출받아 개발사업자가 개발하고 수익자부담 원칙에 따라 임대료를 회수하는 유상임대 방식으로 총 사업비는 대안별로 차이가 있지만 약 800억~1,000억원 내외이며, 건설기간은 약 36개월 정도 소요될 것으로 예상된다. 근로자 숙소 입주 이후 운영관리를 위해 건설사업자가 운영관리 총괄, 요금징수, 기반시설 관리를 담당하고, 인적관리는 북측에 위임하는 이원화된 거버넌스인 가칭 개성공단 근로자숙소 운영위원회 설립을 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.216-225
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• 2011

최근 3차원 영상 콘텐츠와 디스플레이의 증가에 따라 지상파 방송사들은 스테레오스코픽 3차원 텔레비전(3DTV) 방송을 위한 준비를 시작하고 있다. 하지만 현재 지상파 방송사들이 비디오 전송을 위하여 사용하고 있는 ATSC 방송규격의 약 18Mbps 대역폭 제한 내에서 는 고화질의 스테레오스코픽 영상을 전송하는 데 한계가 있다. 따라서 보다 고화질의 3D 영상 방송 서비스를 제공하는 동시에, 기존 2DTV 시청자를 위한 호환성을 유지하기 위하여 좌영상은 현재 지상파 방송에서 채택하고 있는 MPEG-2 기반, 그리고 우영상은 보다 압축 효율이 높은 H.264/AVC 기반의 비디오 압축 및 전송 시스템이 고려되고 있다. 본 연구에서는 이러한 지상파 3DTV 방송 조건 하에서 이종 부호화기로부터 산출되는 비트스트림의 양을 대역폭 제한에 맞게 조절하는 합동 비트율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 합동 비트율 제어 방법은 H.264/AVC의 비트율 제어 방법인 이차 율-양자화 모델(quadratic rate-quantization model)을 MPEG-2 부호화 과정 내에 구현하여 압축된 두 비디오 비트스트림의 합이 대역폭 조건을 충족시키면서 화질왜곡을 최소화하는 양자화계수를 계산하도록 설계되었다. 또한 시청자의 시각적 피로도가 양안 영상의 화질 차이와 관계가 있다는 가정 하에 좌영상과 우영상의 화질의 차이를 일정하게 유지되도록 하는 제약식을 최적화 문제에 추가하여 양자화계수를 계산하였다. 실험결과 제안한 지상파 스테레오스코픽 3DTV를 위한 합동 비트율 제어 알고리듬은 목표 비트율을 맞추는 동시에, MPEG-2 및 H.264/AVC의 기존 비트율 제어 알고리듬 방법에 비하여 좌/우 영상의 평균 화질 합을 약 2.02% 향상시켰고, 화질 절대차의 평균은 약 77.6%, 화질차의 분산은 약 74.38% 감소시키는 성능을 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.159-167
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• 2015

RI-Biomics 기술 분야는 차세대 국가 신 성장 동력 핵심기술 중의 하나로써 전 세계적으로 비약적인 발전을 하고 있는 첨단방사선융합 분야이다. 이에 각 선진국들은 RI-Biomics 분야의 세계 경제시장에서 앞서 나가기 위하여 집중적인 지원과 부단한 노력을 기울이고 있다. 이러한 RI-Biomics 분야를 국내에서 주도하기 위해서는 세계수준에 맞는 고도의 기술력과 전문지식을 지닌 우수한 인력들의 확보가 필요하지만, 국내에서는 보유한 기술력에 비해 수행할 수 있는 전문인력들이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 검증된 RI-Biomics 인력양성 모델을 활용하여 전문가 인터뷰와 전국 학생대상 설문조사를 반영한 최적화된 교육프로그램을 설계 및 개발함으로써 RI-Biomics 전문인력양성을 위한 기반을 구축하고자 하였다. 본 교육프로그램은 RI-Biomics 분야를 크게 4개의 분야로 구분하여 구성하였으며, 각 과정별 교육을 통하여 RI-Biomics 분야의 전반적인 과정을 이해하는데 주안점을 두고 개발되었다. 교육프로그램의 유용성 및 타당성을 검증하기 위하여 실제 유관학과 대학생 8명을 대상으로 시범운영을 실시하였으며, 한국방사선진흥협회(서울)와 한국원자력연구원 첨단방사선 연구소 RI-Biomics 센터(정읍)에서 총 3주간 진행 되었다. 세부 교육과정은 RI-Biomics 분야의 기본교육인 방사성동위원소 취급 및 안전교육 1주, 전문기술 교육인 RI-Biomics 응용기술 2주로 구성되었다. 3주간의 교육결과를 평가하기 위하여 실습일지와 개별보고서를 작성하였으며, 설문조사를 통하여 교육 만족도 및 건의사항을 수렴하였다. 본 교육프로그램 운영결과, 모든 학생들이 교육과정에 대한 높은 만족도와 지속적인 참여의사를 나타냈다. 또한 시범교육 운영 간 우수인력 발굴 및 지속적인 교육프로그램 운영을 위한 심화과정의 필요성이 제기되었다. 본 연구를 통해 제시된 교육프로그램과 운영방안은 향후 RI-Biomics 분야의 대학 교과과정 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이며, RI-Biomics 기술 전문인력들의 양성과 국내 RI-Biomics 분야의 발전에 기여할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1043-1060
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• 2023

최근 기후변화의 가속화로 바다에 의한 탄소의 흡수 작용을 칭하는 '블루 카본(blue carbon)'에 대한 관심이 많아지고 있지만, 탄소 순환의 핵심이 되는 해양 생태계에 대한 우리의 이해는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 탄소 순환을 고려한 글로벌 해양 생태 권역(marine eco-province)을 k-means clustering 기법을 활용하여 분류·분석하였다. 지난 20년 간(2001-2020) 위성을 활용하여 생산된 Carbon-based Productivity Model (CbPM) 순 일차 생산량(Net primary production, NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), 위성 관측과 재분석모델을 결합하여 생산한 해수면 염분(sea surface salinity, SSS) 및 온도(sea surface temperature, SST) 총 다섯가지 자료를 활용하였다. 최적화 과정을 거쳐 총 9개의 생태권역을 도출하였으며, 각 권역의 공간분포와 특성을 분석하였다. 이 중 5개의 권역은 주로 대양의 특성을 반영하고, 4개의 권역은 연안 및 고위도 해역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기존에 알려진 해양 생태 권역과의 정성적 비교를 통하여 탄소순환을 고려한 해양 생태권역의 특징을 상세히 분석하였다. 마지막으로 과거 5년 단위(2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020)로 생태 권역의 변화를 분석하였으며, 연안생태계의 빠른 변화와 특히 담수유입으로 인해 생산량이 높고 생태적으로 중요한 권역의 감소를 확인하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 순환 및 기후변화를 고려한 해양 생태 권역 분류 및 연안 관리에 대한 중요한 참고자료로 활용 될 수 있으며, 기후 변화에 취약한 지역에 대한 체계적인 관리 지침 개발에 활용될 수 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권6호
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• pp.418-427
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• 2003

목적: $^{99m}-lactosylated$ serum albumin ($^{99m}Tc-LSA$)은 간세포에 특이적으로 결합하는 간수용체 영상용 방사성의약품으로 새로이 합성되었다. 간섬유화를 유발하는 dimethylnitrosamine (DMN)을 투여한 간 손상 흰쥐 모델에서 $^{99m}Tc-LSA$의 역동학적인 간섭취를 조사하고 간효소치의 변화와 조직학적 소견을 비교하여, LSA의 간섭취가 간기능의 변화를 반영하는지를 연구하였다. 대상 및 방법: SD계 흰쥐에 DMN를 27 mg/kg으로 복강 내 주사하여 급성 간손상을 유도하고 대조군과 비교하였다. DMN을 주사한 흰쥐를 3일(DMN-3), 8일(DMN-8), 21일(DMN-21)에 $^{99m}Tc-LSA$ (1,665 mg/kg) 29 MBq를 정맥 주사하여, 30분 동안 동적 영상을 획득하고 간과 심장부위에 관심영역을 설정하여 간과 심장부위의 시간방사능 곡선을 얻었다. 간기능 평가를 위해 시간방사능 곡선을 이용하여 간섭취지수와 혈중제거지수를 구하였고 곡선 최적화를 시행하였다. DMN 투여군과 대조군의 간효소치의 변화와 간조직의 광학현미경 소견을 비교하였다. 결과: 대조군에서는 $^{99m}Tc-LSA$가 빠르게 간에 섭취되고 혈중에서 제거되었으나 DMN을 처리한 군에서는 간섭취가 낮았다. 간섭취지수의 비교에서 대조군에 비해 DMN 처리군에서 유의하게 간섭취지수가 낮았다(DMN-3: 0.842, BMN-8: 0.898, DMN-21: 0.91, 대조군: 0.96, p<0.05). 혈중제거지수의 비교에서도 대조군에 비해 DMN 처리군에서 혈중제거지수가 유의하게 높았다(DMN-3: 0.731, DMN-8: 0.654, DMN-21: 0.604, 대조군: 0.473, p<0.05). 비선형 회귀분석에서 $R_2$값은 0.9이상으로 좋은 일치를 보였고, 대조군에서 K값이 DMN처리군에 비해 크고 (DMN-3: 0.28, DMN-8: 0.41, DMN-21: 0.46, 대조군: 0.97, p<0.05), $T_{1/2}$값은 작았다(DMN-3: 2.5, DMN-8: 1.7, DMN-21: 1.5, 대조군: 0.7, p<0.05). 간효소치의 변화는 DMN-3군에서는 대조군에 비해 상승하였으나 DMN-8, DMN-21군에서는 간효소치의 상승이 관찰되지 않았다. 간조직 소견의 경우 DMN-3군에서 중심정맥 주위에 괴사가 관찰되었으나 DMN-8군, DMN-21군에서는 미약한 정도의 염증세포 침윤만이 관찰되었다. 결론: $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피의 간섭취 정도는 간손상과 반비례하였으며 간섭취의 변화는 조직학적 손상이 심한 정도와 간손상후 회복되는 과정을 반영하여 주었다. $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피가 간손상을 평가하고 간손상후 회복되는 과정을 추적하는 간수용체 영상용 방사성 의약품으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.