• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.152-171
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• 2019

본 연구는 한남금북정맥과 금북정맥을 대상으로 정맥에서 생성되는 찬공기의 특성을 분석하고 이를 관리하기 위한 방안을 마련하였다. 또한 한남금북정맥에 위치한 청주시를 대상으로 상세 찬공기 흐름을 파악한 후 관리전략을 제안했으며, 청주시 내에 설치된 지상기상관측소의 관측자료를 이용하여 정맥의 야간기온저감 특성을 분석하였다. 찬공기 특성 분석을 위해서 독일에서 개발된 KALM(Kaltluftabflussmodell) 모형을 활용하여 야간 6시간 동안 생성되는 찬공기 흐름 및 풍속, 그리고 찬공기 층 높이를 파악하였다. 분석 결과, 시간이 경과함에 따라 정맥에서 생성되는 찬공기는 강해졌으며, 특히 한남금북정맥의 서쪽과 금북정맥의 북쪽에서 뚜렷하게 나타났다. 찬공기 생성 360분 경과 후에는 평균적으로 약 0.45m/s의 찬공기 풍속이 분석되었으며, 최대 2.70m/s의 풍속이 관찰되었다. 찬공기 층 높이는 평균적으로 104.27m, 최대 255.00m의 두께로 쌓였다. 청주시의 찬공기 흐름의 풍속은 상당구가 0.51m/s로 평균적으로 높게 나타났으며, 찬공기 층의 높이는 흥덕구가 48.87m로 높게 분석되었다. 야간기온저감 효과 분석 결과는 찬공기 층이 높은 청남대관측소($-3.8^{\circ}C$)에서 저감정도가 가장 크게 나타남으로써, 정맥에서 생성된 찬공기의 영향이 야간기온저감에 효과를 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 찬공기 특성 분석 결과를 바탕으로 찬공기 생성이 활발한 정맥의 주요 산지 일대를 '온도조절기능 보전지역'으로 지정하여 현재의 산림 및 지형 보전에 대해 제안했으며, 생성된 찬공기의 흐름을 원활하게 해주는 지역을 '온도조절기능 확대지역'으로 지정하여 정맥의 기능을 보완할 수 있도록 제안하였다. 본 연구의 결과는 한남금북정맥과 금북정맥의 체계적인 관리계획을 수립하고, 향후 청주시의 바람길 계획 수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 대중서사연구
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• 제26권3호
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• pp.161-188
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• 2020

이 논문은 현대소설사 연구에서 잊힌 작가 곽하신의 소설세계의 전체 면모를 복원, 분석함으로써 문학사의 외연을 확장하고자 한다. 이를 위해 곽하신 작품세계의 단절 내지 비연속성에 주목하여 식민지기와 전후로 시기를 크게 분절하고, 각 시기 작품세계의 특징을 로컬(식민 시기), 룸펜(전후), 경제적 인간(전후 일부 단편, 장편대중소설)이라는 세 좌표를 중심으로 분석하고자 한다. 2장 '로컬-『문장』지의 세계관'에서는 30년대 후반 『문장』지에 집중 발표된 곽하신의 소설이 사라져가는 것들에 대한 비애, 전근대적인 시간의식, 로컬-향토에 대한 지향성을 뚜렷하게 드러냈다는 점에서 일제 말기 문학의 한 흐름인 반(反)근대의 미의식을 구현하였다고 평가하였다. 3장 '룸펜-전후 남성(성)의 형성(1)'과 4장 '만인에 대한 만인의 투쟁 상태, 경제적 인물의 등장-전후 남성(성)의 형성(2)'에서는 50년대 말 전쟁이라는 비상시국을 경유해 전후 저개발 자본주의 국가에 진입한 한국사회의 현실이 한편으로는 룸펜, 루저 남성으로, 다른 한편으로는 공리주의나 승자독식의 세계관을 체현한 남성이라는 대조적인 남성-젠더의 출현으로 형상화 된다고 파악했다. 50년대 말 '룸펜' 소설들은 한국 경제의 문제점을 허약한 남성(성)을 통해 보여주었다. 남성-젠더/지식인은 삶의 토대가 마련되지 못 한 전후 현실에서 자신의 무능력과 불안을 여성/아내에게 투사하거나 도덕이나 친밀성보다 생존을 도모하는 길을 취한다. 특히 4장에서 분석한 대중소설 <여인의 노래>, <무화과(無花果) 그늘>에는 입신출세를 위해 동료를 배신하거나, 음모를 꾸미거나, 연애관계를 이용하여 여성의 성을 착취하는 성취지향적인 남성인물, 만인에 대한 만인의 투쟁 상태를 체현한 경제적 인간들이 등장한다. 자신이 살아남기 위해서 남을 밟고 일어서야 하는 약육강식의 경제적 인간이 전후 남성 젠더로 구축되는 과정을 선악의 대립이라는 대중소설의 형식을 빌려 보여주는 것이다. 지금까지 살펴본 바와 같이 곽하신은 식민 시기 한국어로 글쓰기, 문학 하기의 마지막 세대에 해당한다는 점, 저널리즘적 세태묘사, 대중소설의 양식을 빌려 전후문학의 범례를 제공했다는 점에서 문학사의 주변에서 외연을 확장한 작가로 재평가될 필요가 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권2호
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• pp.57-75
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• 2021

한수원은 전력 에너지를 생산하는 우리나라의 대표적인 공기업의 하나이며, 국가 자본에 의해서 생산·유통 또는 서비스를 공급할 목적으로 운영된다. 한수원의 경우는 국민 복지나 국가 발전을 위해 원전 중심의 첨단산업을 영위하며 공기업으로 운영된다. 원자력과 수력발전은 공공재의 성격이 뚜렷하기 때문이다. 사례에서 살펴본 한수원의 동반성장 활동은 공익을 우선하는 공공선에 근거를 두고 있다. 한수원은 종합에너지기업, 첨단 플랜트기업, 동반성장 선도기업이라는 특성을 반영하여 협력사와 동반성장을 위해 추진과제와 성과지표를 연계하는 전략을 제시하고 다양한 방안을 실천해 나가고 있다. 이를 정리라면 ① 원전 생태계유지, ② 협력기업 경영여건 개선, ③ 원전산업계 미래역량 강화, ④ 지역발전 선순환 지원 등이 핵심과제라 할 수 있다. 이것은 원자력발전이라는 특수성을 최대한 반영하여 만든 것이며 에너지 공기업으로서 특성을 최대한 감안하면서도 시대적 과제를 해결하기 위해 상생과 협력을 통한 동반성장 정신을 잘 반영하여 설계되어 있다. 세부 추진과제로 원전 생태계 유지를 위해 신시장·신산업 육성, Supply Chain 유지, 코로나19 긴급지원 등도 제시하고 있다. 한수원의 이런 활동은 본업에 충실하면서도 코로나19 사태이후 사회적 공공선의 철학을 반영한 것이다. 협력기업 경영여건 개선을 위해서는 생산성 향상, 인적자원 강화, 맞춤형 자금지원을 세부과제로 실천하고 있다. 본업에 충실하면서도 협력기업과의 동반성장을 추구하는 한수원의 노력은 기업의 사회적 책임(CSR), ISO 26000 등에서 강조하는 협력기업과 상생을 통한 동반성장의 모범사례라 할 수 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.183-200
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• 2024

최근 MZ세대의 사회진출과 여성인구의 사회참여로 WLB을 중시하는 직장내 그룹은 협업을 중시하던 기존 그룹과 업무지향점의 차이로 갈등이 발생하고 있다. 일·생활 균형 지원제도를 활용하고 있는 공공기관 및 기업은 업무성격과 일·생활 균형 지원제도의 활성화에 따라서 직무몰입에 차이를 보인다. 이에 따라, 회사에서 실질적으로 운영중인 WLB 지원제도의 효과성을 검증하고 보편타당한 기준을 제시하는 것이 필요하다. 일·생활 균형 수준 향상을 위한 제도는 남녀 노동자의 일·가정 양립 여건을 제고하고 MZ세대의 직장에 대한 이상적 가치관과 부합하며, 융통성 있는 경력 설계를 가능하게 해 여성의 노동시장 탈락을 예방하고, 일자리 나누기를 통한 일자리 창출 효과가 있다. 또한, MZ세대의 사회진출과 여성인구(Working Mom)의 사회참여로 WLB을 중시하는 직장내 그룹은 협업을 중시하는 기존 직장 그룹과 업무지향점의 차이로 갈등이 발생하고 있다. 회사 및 조직은 유연근무제도 등 일·생활 균형과 업무성격에 따라서 직무몰입에 차이를 보인다. 이에 공공기관 및 중견·대기업에서 실제 운영 중인 WLB를 위한 제도의 효과성을 검증하여 보편타당한 WLB 지원제도의 합의점을 도출하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 근로환경에 대한 정책과 인식이 변화하는 가운데 일·생활 균형을 위한 지원제도의 효과성을 검증하고 실무적 합의점을 찾고자 하였으며, 둘째, 일·생활 균형 수준 및 업무성격에 따른 직무몰입 영향을 분석하여 업무 특성을 반영한 WLB 운영에 대한 기준을 마련하기 위한 상호간의 영향을 검증하였다. 연구를 위해 일·생활 균형 수준과 업무 성격이 직무몰입에 어떠한 영향을 미치는지 2x2 매트릭스 모형으로 구성하여 상호간 관계를 분석하였으며, 4가지 갈등형, 주도형, 동조형, 협동형 그룹으로 분류하여 상호관계를 확인하였다. 연구의 가설검증 결과, 첫째 일·생활 균형 수준이 높고, 협업 지향적인 갈등형 그룹은 직무몰입의 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 이에 따라 전통적인 입장의 협업을 강조하는 업무 형태에서는 일·생활 균형을 위한 지원제도를 도입하는데 제한된 입장이 있음을 확인하였다. 둘째, 일·생활 균형 수준이 높고, 개인 지향적인 주도형 그룹은 직무몰입의 수준이 가장 높은 것으로 나타났다. 즉, MZ세대의 사회진출 및 여성인구의 고용률 증가를 반영하여 개별적으로 수행할 수 있는 업무처리 시스템을 개발하고 활성화하여 WLB 수준과 부합할 때 직무몰입에 대한 동기부여가 가능하며, 일·생활 균형 지원 제도의 적절한 활용이 가능함이 검증 되었다. 연구의 학문적 시사점은 일·생활 균형 수준과 업무 성격을 요인으로 구성원의 성격을 세분화한 것이며, 실무적 시사점은 공공기관 및 대기업에서 운영중인 WLB 지원 제도를 그룹화하여 효과성을 분석한 것이다. 마지막으로, 추후 연구에서는 연구 대상을 다양한 조직이나 산업에 적용할 수 있도록 폭넓게 설정하고, 일·생활 균형을 위한 지원제도와 업무성격을 세분화 하여 연구할 필요가 있다.

• 청정기술
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• 제30권1호
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• pp.37-46
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• 2024

전 세계적으로 플라스틱 폐기물로 인한 환경문제가 지속적으로 제기되었으며, 코로나19 이후 플라스틱 폐기물은 급증하는 추세이다. 특히 PP와 PE는 전체 플라스틱 생산량의 절반 이상을 차지하며 두 소재의 폐기물량은 심각한 수준이다. 이에 따라 국내외적으로 플라스틱 재자원화를 위한 연구가 지속적으로 수행되고 있으며, 그중 열분해 기술은 한가지 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 PP와 PE의 열분해 생성 기체에 대한 화학 반응론적 거동을 예측하고자 비응축성 기체의 열분해 거동에 관한 수치해석 연구를 수행하였다. 기존의 열분해 문헌 조사를 통해 얻은 다양한 조성의 탄화수소 화학종을 기반으로 온도와 체류시간에 따라 생성물의 거동을 분석하였다. 수치해석 결과, 온도 및 체류시간이 증가함에 따라 비응축성 기체의 전환을 통해 H₂와 고분자 탄화수소의 생성이 증가하였고 동시에 CH₄와 C₆H₆ 화학종은 감소하여 반응에 참여하는 것을 알 수 있었다. 또한 생성률 분석을 통해 C₂H₄의 분해 반응이 H₂ 생성에 지배적인 반응임을 확인하였고, C₂H₄의 함량이 PP 대비 많은 PE에서 C₂H₄의 분해 반응을 통해 H₂ 생성량이 증가하는 경향을 나타냈다. 향후 수치해석 결과에서 도출된 여러 변수를 통해 플라스틱에서 H₂ 및 탄소의 전환율을 높이는 방법을 실험적으로 확인할 계획이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권4호
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• pp.1-19
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• 2010

최근 대형마트를 중심으로 유통업자브랜드(PB) 상품의 확대가 이루어지고 있다. 대형마트는 소비자가 상품을 구입할 때 PB를 또 하나의 고려 상표군으로 인식하길 바라고 있지만, 소비자들의 반응은 여전히 PB상품에 대해 중립적인 입장이다. 즉 소비자마다 각기 다른 평가를 내리고 있다. 따라서 본 연구는 PB상품을 구매한 소비자들의 특성을 분석하여 PB상품 개발과 판매에 있어 마케팅적 시사점을 주고자 한다. 본 연구는 서울과 경기 지역에 있는 소비자 설문조사 자료를 이용하였으며 프로빗 모형을 이용하여 PB상품을 구매하는 소비자들의 특성을 분석하였다. 분석 결과 인구통계학적 특성으로는 결혼여부, 소득수준, 거주지역이 PB상품 구매에 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 구매특성으로는 대형마트 방문 빈도가 유의한 요인으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 미혼자보다 기혼자가 PB상품을 구입할 확률이 더 높게 나타나, DM(Direct Mail)발송이나 핸드폰 SMS(Short Message Service) 발송 등 PB상품 판촉활동의 타겟팅에 있어 기혼자에 대한 비중을 높일 필요가 있을 것으로 보인다. 둘째, 소득수준과 관련해서는 고소득계층보다 중산층(월소득 301~600만원) 소비자들이, 서울지역보다는 지방 거주 소비자들이 PB상품 구매 확률이 높았다. 이러한 소비자들의 특성은 가격에 민감하기 때문에 소비자를 위한 추가 증정, 사은품 지급, 1+1행사 등을 강화할 필요가 있을 것으로 보인다. 셋째, 대형마트 방문 빈도가 월 2회 증가할 경우, PB상품을 구매할 확률이 5.3%이상 증가하는 것으로 나타나 소비자들의 내점빈도를 높일 수 있는 재미있는 매장 만들기, 찾아오는 서비스 등 다양한 집객 전략이 필요해 보인다. 결론적으로 PB상품이 단지 가격이 저렴한 일회성 구매 상품이라는 한계를 넘어 NB상품처럼 상품에 대한 로열티를 높이고 지속적 구매가 일어나도록 하기 위해서는 PB상품을 다른 제조업체 브랜드처럼 카테고리 내에서 하나의 고려 상품군(consideration commodity set)이 될 수 있도록 하는 노력이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.

• 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.