• 지질공학
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• 제9권2호
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• pp.161-176
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• 1999

해안매립의 적지로 선정된 시화지구 일대의 시화방조제와 안산신도시개발과 관련된 지표지형의 변화를 관측하기 위해 년도별 인공위성영상을 이용하였으며, 시화방조제 완공으로 노출된 간척지의 매립량을 분석하기 위하여 지리정보시스템을 이용하였다. 시화지구 일대의 인위적인 인간활동과 관련된 년도별 지형의 변화양상과 퇴적물의 분포양상, 산림의 토지피복상태, 그리고 변화된 토지피복현황을 관측하기 위해, 일반적으로 널리 이용되는 위성영상합성, Tasseled cap, 식생지수와 감독분류기법을 이용하였다 매립계획이 수립된 간척지의 매립량을 토목공사 이전에 추측하기 위하여 지질도, 시화간척지 조성계획도, 지상 DEM, 해저 DEM자료층을 지형도, 지질도, 해도, 시화지구 계획도면으로부터 추출하였다. 또한, 인공위성 영상자료 중 감독분류 영상을 분석하여 인근육지의 절취예상 가능위치를 추출하였다 해안선 및 연안지역의 지표지형변화 관측을 위한 처리기법 중 Tasseled cap으로 노출된 조간대의 퇴적물의 침식과 퇴적지역을 관찰하였고, 식생지수 기법으로 식생지수의 차이를 이용하여 산림피복 분포양상을 파악하였으며, 감독분류 영상으로부터 년도별 토지피복 변화현황을 관찰하였다. 수치지형분석으로 계산된 시화지구 간척지의 총매립량은 $581,485,354\textrm{m}^3$이고, 이를 호수공원 하부에서 준설할 경우 예상되는 최종 호수공원의 깊이는 9.2m이다. 또한, 계획단지 주변에 제방을 축조할 경우, 소요될 매립량은 $3,387,360\textrm{m}^3$이며, 이를 인근육지로부터 절취한다고 가정할 때, 선감도와 송산면일부, 대부도일부 예정지의 절취량은 각각 $5,229,576\textrm{m}^3,{\;}79,227,072\textrm{m}^3,{\;}47,026,008\textrm{m}^3$이다. 따라서, 제방 축조시 필요한 토공량은 대부도일부의 절취량만으로도 충분히 충당할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제25권4호
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• pp.395-401
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• 2010

본 연구에서는 채소류 등(양파, 오이, 마늘, 풋고추, 참깨) 5품목에 대한 납, 카드뮴 기준 규격 설정을 위해 다소비 유통 채소류 중에서 양파, 오이, 마늘, 풋고추, 참깨 총 378건을 전국 9개 권역(경기, 강원, 경남, 경북, 전남, 전북, 제주, 충남, 충북)에서 수거하고 각 시료를 microwave 분해법으로 전처리하여 납 및 카드뮴 함량을 ICP-MS로 분석하였다. 모니터링 결과, 채소류 등의 납의 평균함량은 양파 0.010 mg/kg, 오이 0.018 mg/kg, 마늘 0.012 mg/kg, 풋고추 0.027mg/kg, 참깨 0.029 mg/kg이었으며, 카드뮴의 평균함량은 양파 0.006 mg/kg, 오이 0.002 mg/kg, 마늘 0.008 mg/kg, 풋고추 0.011 mg/kg, 참깨 0.024mg/kg이었다. 본 결과는, 채소류 Codex(국제식품규격위원회) 기준인 납 0.1 mg/kg, 카드뮴 0.05 mg/kg과 비교해 볼 때, 모든 검체에서 기준보다 낮은 수준이었고, 참깨는 국내외적으로 카드뮴의 기준이 설정되어 있지 않으나, 채소류의 Codex(국제식품규격위원회) 카드뮴 기준보다 낮은 수준을 나타내었다. 위해성 평가 결과, 2005년 국민건강조사 DB에서 조사대상 인구집단 전체를 대상으로 한 연구대상식품의 섭취량을 고려하여 산출된 채소류(양파, 오이, 마늘, 풋고추, 참깨)의 납의 인체노출수준은 $1.3{\times}10^{-4}\;{\mu}g/kg$ bw/day(평균섭취)~$5.1{\times}10^{-4}\;{\mu}g/kg$ bw/day(극단섭취)이었고, 카드뮴의 인체노출수준은 $7.5{\times}10^{-5}\;{\mu}g/kg$ bw/day(평균섭취)~$3.6{\times}10^{-4}\;{\mu}g/kg$ bw/day(극단섭취)이었다. 연구 대상 식품들의 위해지수를 산출한 결과. 모두 1.0 이하의 매우 낮은 수준으로 유해영향 발생이 우려 되지 않는 수준으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제24권2호
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• pp.139-146
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• 2010

태안해안국립공원의 번식기에 서식하는 조류 현황을 파악하기 위하여 공원내 해안선 지역과 10개의 도서 지역을 선정하여 2009년 7월 5일부터 9일까지 3개 팀으로 나누어 동시 조사하였다. 전체 관찰종은 58종 7,323개체였고, 해안선 지역은 48종 6,187개체, 도서 지역은 33종 1,136개체였다. 공원내 최우점종은 괭이갈매기로서 약 60%에 이르며, 공원과 인접한 도서에서 집단 번식한 개체로 추정된다. 한편, 연안 지역에서만 관찰된 조류는 흰뺨검둥오리, 물닭, 중백로 등 25종 318개체이고, 도서 지역에서만 관찰된 조류는 가마우지, 칼새, 섬개개비 등 10종 308개체였다. 도서지역에서는 가의도를 비롯한 유인도서에서 종과 개체수가 높게 나타났는데, 도서 면적과 수자원 유무, 다양한 서식지와 관련 있는 것으로 판단된다. 과거 자료와 금번 조사 결과, 주요 우점종은 유사한 경향을 보이고 있으며, 2007년 기름유출 사고 지역임에도 2004년보다 수조류가 증가한 점에서 회복되어가는 것으로 판단된다. 현재 태안해안국립공원과 인접한 연안은 매립과 조력발전소가 조성 및 예정되고 있고, 도서지역은 펜션증가 등이 예상되면서 중요한 서식지 훼손과 교란이 예상된다. 이러한 위협요인에 대비하고, 공원의 적절한 관리를 위해서는 조류정보가 부족한 도서 지역에 대한 조류모니터링을 강화하거나 탐조가의 조류결과를 효율적으로 관리할 수 있는 조류정보시스템이 우선적으로 필요하다고 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제23권1호
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• pp.1-19
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• 2018

이어도 해양과학기지 유의파고 자료와 인공위성(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 고도계 유의파고 자료를 비교하기 위하여 2004년 12월부터 2016년 5월까지 약 12년 동안의 위성-이어도 관측 유의파고 사이의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 위성 유의파고는 이어도 해양과학기지 유의파고에 대하여 약 0.34 m의 평균 제곱근 오차와 0.17 m의 양의 편차를 나타내었다. 위성과 이어도 관측 유의파고 차는 특이한 계절변동이나 경년변동을 보이지 않고 위성이 중복 관측하는 기간에 대해서 유사한 변동 특성을 보여 위성 자료의 일관성을 확인할 수 있었다. 위성-이어도 유의파고 차이에 대한 바람장의 영향을 조사한 결과 모든 위성에 대해 평균적으로 0.17 m 정도의 양의 편차가 나타났다. 지형 및 해양과학기지 구조물의 영향을 파악하기 위하여 파향에 대한 파고 오차의 특이성을 분석하였으나 통계적으로 유의미한 특성이 나타나지 않았다. 위성-이어도 일치점의 거리에 따른 영향을 조사하기 위하여 위성-이어도 간의 거리에 대한 함수로 오차의 특성을 분석한 결과 평균은 거리와 무관하게 0.14 m로 거의 일정하게 유지되는 반면에 오차의 최댓값과 최솟값 사이의 진폭은 이어도로부터 멀어질수록 선형적으로 증가하는 특성이 발견되었다. 반면에 동해 해양기상위성부이를 활용한 위성 유의파고 자료의 정확도 평가 결과, 위성-실측 자료 사이의 평균 제곱근 오차는 0.27 m로 상대적으로 작은 오차가 발생하였으며, 이어도 파고 자료와 같이 특이한 오차 특성은 발견되지 않았다. 이어도 파고 관측 기기의 상이성을 고려하여 이 연구에서는 위성 유의파고 자료를 기반으로 이어도 유의파고 자료를 보정하는 식을 제안하였다. 또한 이어도 해양과학기지가 국제적인 해양관측 기지로 격상되기 위해서는 자료의 신뢰도 확보가 우선되어야 함을 강조하고 방법과 전략을 제시하였다.

• 원예과학기술지
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• 제33권1호
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• pp.93-105
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• 2015

본 연구는 수박의 EST-SSR 마커를 이용하여, 네 개의 주요 박과(Cucurbitaceae) 작물인 수박, 호박, 오이, 멜론의 유연 관계를 분석하고 마커의 타 박과 작물에 활용 가능성을 알아보기 위해 수행되었다. Cucurbit Genomics Initiative(ICuGI) database로부터 선발된 120 EST-SSR 프라이머 중 51(49.17%)가 PCR이 성공하였고, 49(40.8%)가 8개 박과 유전자원에서 다형성을 보였다. 총 24개 박과 유전자원을 24개 EST-SSR 프라이머로 분석한 결과 총 382개 대립유전자 특이적 PCR 밴드를 얻었으며, 이를 토대로 짝유사행렬과 계통도를 작성하였다. 짝유사행렬의 범위는 0.01-0.85였으며, 작성된 계통도에서 24개 유전자원이 두 개의 주요그룹(Clade I, II)으로 분류되었다. Clade I은 다시 수박으로 구성된 하위집단 I-1[I-1a, I-1b-2: 각 1개와 2수박 야생종(Citrullus lanatus var. citroides Mats. & Nakai)으로 구성, I-1b-1: 6개수박 재배종(Citrullus lanatus var. vulgaris Schrad.)로 구성]과 멜론과 오이로 구성된 하위집단I-2[I-2a-1: 4개 멜론 재배종(Cucumis melo var. cantalupensis Naudin.), I-2a-2: 2개 참외 재배종(Cucumis melo var. conomon Makino.), I-2b: 5개 오이 재배종(Cucumis sativus L.)]로 분류되었다. 호박으로 구성된 Clade II는 다시 Cucurbita moschata(Duch. ex Lam.) Duch. & Poir와 Cucurbita maxima Duch.로 구성된 하위집단 II-1과 Cucurbita pepo L.과 Cucurbita ficifolia Bouche로 구성된 하위집단 II-2로 나누어졌다. 이러한 결과는 기존의 종명법에 따른 분류와 일치하며, 따라서 수박 EST-SSR 마커를 이용한 타 박과 작물의 비교 유전체 등 연구분야에 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.168-182
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• 2019

본 연구는 "임상도 현행화 제작(DB구축 작업매뉴얼)" (이하 작업매뉴얼)의 제작과정과 방법을 검토하고, 1:5k 수치임상도(이하 임상도)에 평가항목을 적용하여 제작과정과 방법에 대한 문제점 도출 및 개선방안 제시를 목적으로 하였다. 임상도에 적용되는 평가항목은 구획과 속성에 관한 사항으로 구분하였으며, 행정구역별 임분구조 특성과 파편화 분석을 통하여 작업매뉴얼의 제작과정과 방법의 문제점을 도출하였다. 작업매뉴얼의 구획에 관한 사항은 '인위적변화지와 자연적변화지'의 항목에서 제작과정이 제안되어있고 전국을 5분할하여 자연적변화지는 5년 주기로 인위적 변화지는 매년 갱신하고 있기 때문에 지역 간 구축된 임상도 DB의 일관성을 알아보고자 파편화를 분석하였다. 전국의 산림 패치수(Number of Patches)는 증가하고, 평균패치크기(Mean of Patch Size)가 감소하여 파편화 정도와 형태의 복잡성이 증가하였으며, 17개 광역시 도 중 4개의 지역은 파편화 정도와 형태의 복잡성이 감소하여 지역 간의 편차가 발생하였다. 또한, '산림의 구분' 항목에서 최소구획면적은 0.1ha로 구분하고 있기 때문에 임상도에서 구획된 객체(폴리곤 단위) 면적을 산출하여 최소구회면적 기준을 검토한 결과 전체 객체 중 최소구획면적 기준 미만이 되는 객체의 비율은 약 26%나 차지하였다. 이에 따라 '인위적변화지와 자연적변화지'의 갱신 주기와 정의 확립이 필요하며, 최소구획면적 기준에 대한 구획 기준의 개선이 필요하다. 한편, 작업매뉴얼의 속성에 관한 사항은 '수종변화' 항목에서 지형지물체계를 52종으로 분류하고 있으며, 이 중 입목지는 43종으로 분류하고 있어, 임상도에서 구축된 수종정보를 추출하여 분포비율을 검토하였다. 입목지 수종 중 분포비율이 0.1% 미만인 수종은 23종으로 약 53%를 차지하고 있으며, 상위 3종은 소나무와 기타수종으로 구획되어 있다. 또한, 무립목지의 관목덤불은 지형지물체계에서 분류하고 있지만, '산림의 구분' 항목에서는 정의 및 판독기준이 마련되어 있지 않기 때문에 '수종변화'의 지형지물체계의 재정립과 관목덤불에 대한 정의 정립이 필요하다.

• 자원환경지질
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• 제56권3호
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• pp.311-330
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• 2023

CO₂ 배출량 증가로 인한 지구온난화 심화에 대한 주요 대책으로 CO₂를 포집하여 지중에 저장하는 이산화탄소 포집·저장(Carbon capture storage, CCS) 기술이 주목받고 있다. 최근 현무암의 거대한 체적, 높은 반응성, 풍부한 양이온 함량 등의 특성이 CO₂ 포획 및 저장 기작에 유리하게 작용한다는 사실이 부각되면서, 현무암층을 대상으로 하는 CO₂ 지중저장이 다양한 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 CO₂ 지중저장 기작, 현무암의 특성과 더불어 국외 연구 사례들을 조사 및 분석하여, 현무암 CO₂ 지중저장에 대한 타당성을 검토하였다. 조사한 사례들은 수행 방법을 기준으로 실험, 모델링, 현장 실증 연구로 분류하였다. 연구 사례별 실험 조건의 경우 온도는 20 ~ 250 ℃, 압력은 0.1 ~ 30 MPa, 암석-유체 간 반응 시간은 수 시간에서 4년까지 넓은 범위에서 진행되었다. 모델링 연구에서는 현무암 CO₂ 지중저장 후보지와 유사한 모델을 구축하여 CO₂-유체 주입 전∙후 유체역학적 및 지화학적 요인들에 대한 변화를 살펴본 사례가 다수였다. 검토 결과, 현무암은 잠재 CO₂ 저장용량이 크고, CO₂ 광물화 반응이 빠르기 때문에 현무암 CO₂ 지중저장시 온도와 압력 및 지질구조와 같은 환경적인 제약이 적다. 현장 실증 사례인 CarbFix project, Wallula project가 성공적으로 수행되어 실증 수행가능성 또한 높게 평가되고 있다. 그러나 현무암 대상 CO₂ 지중저장에서 신중히 고려해야 할 점도 존재한다. 광물화 기작이 현무암의 조성, 주입 지역의 특성 등 여러 요인에 따라 결과가 상이하게 나타나고, 탄산염과 규산염 광물 등의 침전으로 인해 관정 주입성(injectivity) 저하가 발생할 수 있다. CO₂ 주입 시 저장층 내 압력 증가가 발생할 수 있으며 암석-CO₂-유체 반응 과정에서 지중환경 오염의 위험성도 존재한다. 유체에 CO₂를 용해시켜 주입하기 때문에 기존 방식과 다른 지중 모니터링 기술 또한 요구된다. 따라서, 현무암에서의 CO₂ 지중저장을 안정적이고 효율적으로 수행하기 위해서는 적합한 대상 지역을 선별하고, 해당 지역에 대한 여러 자료를 구축하여 이를 기반으로 한 다양한 실험, 모델링, 현장 실증 등의 체계적인 연구 수행이 필요하다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권4호
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• pp.180-193
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• 2022

동구릉은 세계문화유산인 조선왕릉의 대표적인 곳으로, 봉분과 관계된 석조물 979점과 능과 봉분 주위에 석물, 석인상, 석수 등 310점으로 총 1,289점(일부 능의 지대석 제외)이 배치되어 있다. 동구릉 내 석조물은 대부분 흑운모화강암으로 구성되어 있지만 일부 능에서는 담홍색화강암으로 구성되어 있다. 전암대자율 측정결과 천장한 현릉(왕후)을 제외한 건원릉부터 목릉까지 범위 및 평균값이 유사하여, 동일한 채석지에서 산출된 돌을 사용한 것으로 판단된다. 숭릉, 수릉, 경릉의 경우 대자율 범위가 넓게 분포하는데, 조성 당시 석조물과 능을 옮기는 과정에서 새롭게 제작된 석조물이 섞이거나, 채석산지가 다른 석재를 사용하였기 때문이라 판단된다. 보존상태 조사결과 봉분부재와 능상 석조물 모두 표면풍화 중 박리박락과 입상분해에 의한 손상비율이 가장 높았으며, 표면변색의 경우 봉분부재는 황색과 토사, 능상 석조물은 황색, 흑색, 토사 등 복합적인 변색이 확인된다. 생물영향은 동구릉 내 손상양상 중 주된 요인으로 상대적으로 4~5등급 점유율이 높게 확인되었다. 이는 왕릉의 환경이 생물이 정착할 수 있는 토양형성이 용이하고 지속적으로 수분을 얻을 수 있는 조건이 갖춰져 있기 때문이라 판단된다. 구조상태의 경우 비교적 양호한 상태를 보이고 있다. 각 능별 종합훼손등급을 산출한 결과 전체적으로 양호한 상태를 보이고 있으나 이른 시기에 조성된 건원릉과 현릉의 경우 상대적으로 높은 풍화등급을 보였다. 동구릉 내 석조물은 표면풍화로 인해 부재 조각이나 문양 등 상당부분이 손실되었으며 2차 손상이 진행 중이다. 또한 각각의 손상요인이 단독적으로 발생하기보다는 복합적으로 작용하여 다양한 손상이 지속적으로 진행되고 있다. 따라서 왕릉 석조물의 보존처리뿐만 아니라 처리 이후에도 효율적인 관리를 위한 석조물의 정기적 보존현황관리와 자료 확보가 필요하며, 구체적인 관리 매뉴얼과 시스템이 갖춰져야 한다. 이번 연구는 세계문화유산 동구릉 내 석조물의 보존현황을 조사하고 체계적으로 분류하여 보존처리의 우선순위 및 필요성을 제공하였을 뿐만 아니라 향후 동구릉 보존관리 방안을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.885-894
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• 2006

본 논문의 의도는 하이퍼스펙트럴 영상의 다량의 밴드를 사용하면서도 효율적인 분류기법의 개발에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분류에 있어 이론적으로 밴드수가 많아질수록 분류정확도가 높을 것이라 예상되는, 다변량 통계분석기법중의 하나인 정준상관분석을 적용한 분류기법을 제안한다. 그리고 기존의 대표적인 전통적 분류기법인 최대 우도분류 방법과 비교한다. 사용되는 하이퍼스펙트럴 영상은 2001년 9월 2일 취득된 EO1-Hyperion 영상이다. 실험을 위한 밴드수는 LANDSAT TM 영상에서 열밴드를 제외한 나머지 데이터의 파장대와 일치하는 부분을 감안하여 30개 밴드로 선정하였다. 지상실제데이터로서 비교기본도를 채택하였다. 이 비교기본도와 시각적으로 윤곽을 비교하고, 중첩분석하여 정확도를 평가하였다. 최대우도분류의 경우 수역 분류를 제외하고는 전혀 분류기법으로서의 역할을 하지 못하는 것으로 판단되며, 수역의 경우도 큰 호수 외에 작은 호수나 골프장내 연못, 부분적으로 물이 존재하는 작은 영역 등은 전혀 분류하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 정준상관분류결과는 비교기본도와 형태적으로 시각적 비교를 해볼 때 골프장잔디를 거의 명확히 분류해 내고 있으며, 도시역에 대해서도 고속도로의 선형 등을 상당히 잘 분류해내고 있음을 알 수 있다. 또한 수역의 경우도 골프장 연못이나 대학교내 연못, 기타지역의 연못, 웅덩이 등 까지도 잘 분류해내고 있음을 확인할 수 있다. 결과적으로 정준상관분석 알고리즘의 개념상 트레이닝 영역 선정시 시행착오를 겪지 않고도 정확한 분류를 할 수 있었다. 또한 분류항목 중에서 잔디와 그 외 식물을 구분해 내는 능력과 수역을 추출해 내는 능력이 최대우도분류기법에 비해 우수하였다. 이상의 결과로 판단해 볼 때 하이퍼스펙트럴영상에 적용되는 정준상관분류기법은 농작물 작황 예측과 지표수 탐사에 매우 유용하리라 판단되며, 나아가서는 분광적 고해상도 영상인 하이퍼스펙트럴 데이터를 이용한 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역할을 할 수 있을 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.