• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.560-564
• /
• 2007

한국기초과학지원연구원(KBSI, Korea Basic Science Institute)에서는 국내 유일의 초고전압투과전자현미경(HVEM, High Voltage Electron Microscopy)을 비롯하여 3 대의 일반 전자현미경을 보유하고 있다. 전자현미경을 통하여 관찰된 이미지는 각 단계별로 tilting 되어 저장된 이미지로서 관찰자에게 보다 나은 관찰 환경의 구성을 위해 3D로의 reconstruction은 필수 과정이라고 할 수 있겠다. 이 과정 중 카메라 중심에서 벋어난 부분의 왜곡을 warping 기법을 통하여 최대한 감소시킨다. 이런 이미지 전처리 과정과 이를 바탕으로 3D로의 reconstruction과정은 고성능 컴퓨터의 수반을 기본으로 하는데 이 과정을 다수의 grid node PC들이 빠른 시간에 분담하여 처리하게 된다. Grid node PC들의 역할은 소유자가 서로 다른 다양한 컴퓨팅 자원의 효과적인 공유를 목적으로 하며, 시스템의 구축에 필요한 역할 스케줄링, 자원 관리, 보안, 성능 측정 및 상태 모니터링 등의 문제를 해결하기 위한 사용되고 있다. 일반 개인이 사용하기 힘들었던 고성능 PC의 역할을 Grid node PC들이 수행하고 이 기반위에 워핑 기법을 통한 이미지 전처리는 보다 실제 관찰 대상에 가까운 형태로의 재구성이 가능할 수 있는 바탕이 된다. 워핑 전처리를 통한 Grid node PC기반의 전자현미경 볼륨 랜더링 시스템의 구축은 관찰자에게 보다 편리하며 빠른 실험 환경을 제공하여 줄 수 있고, 이해하기 쉽고 실제 모습에 가까운 형태의 실험 결과물을 접할 수 있게 된다.

• 경영정보학연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.39-62
• /
• 2018

컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.127-148
• /
• 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.

• 중소기업연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.103-120
• /
• 2009

창업보육센터는 창업을 준비하는 예비창업자 및 신규 창업자에게 사업을 영위하는데 필요한 자원 및 서비스를 제공하고, 사업을 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 문제의 해결에 도움을 주고 있다. 그러나 이러한 지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 높이기보다는 창업보육센터에 대한 의존도를 높이는 경향이 있다. 본 연구는 창업보육서비스를 제공형태에 따라 인프라 지원, 네트워크 연계 지원, 직접 지원으로 분류한 후에 이들 서비스의 제공이 입주기업의 창업보육센터 의존도에 미치는 영향관계를 살펴보고, 아울러 입주기간에 따른 조절효과를 살펴보았다. 연구결과 세 가지 보육서비스 모두 의존도에 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 입주기간에 따른 조절효과는 기간이 늘어날수록 네트워크 연계 지원서비스에 정의 효과가 있는 반면 직접 지원서비스는 부의 효과가 있는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 입주기간이 늘어감에 따라 직접 지원서비스의 경우에는 입주기업이 센터의 자원을 흡수하여 기업의 역량으로 만들어 가지만, 네트워크 연계 지원서비스는 기업의 센터에 대한 의존도를 높이고 있다는 것을 보여준다. 따라서 신생기업이 자생력을 갖기 위해서는 보육서비스를 보육기간에 따라 차별적으로 제공해야 한다는 시사점을 제시하고 있다.