• 대한소아신경학회지
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• 제26권4호
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• pp.227-232
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• 2018

목적: 열성 경련은 생후 6개월부터 만 5세 사이 발생하는 가장 흔한 유형의 경련으로 직계 가족에서 가족력이 존재할 때 더 발생률이 높다. 열성 경련의 발생률과 외부 환경과의 영향에 대하여 아직 정확히 알려진 바가 없다. 본 연구는 열성 경련의 발생과 날씨의 연관성을 파악하기 위해 시행되었다. 방법: 본 연구는 건강보험심사평가원 자료를 바탕으로 진행되었다. 2009년 1월부터 2013년 12월까지 서울 소재 병원에서 첫 번째 열성경련으로 내원하여 진단받은 29,240명의 환아들을 대상으로 시행하였다. 동일기간 동안 기상청에서 수집한 4개의 기상인자(해면기압, 강수량, 습도, 기온) 들과의 연관성을 알아보았다. 포아송 일반화 부가모형(Poisson Generalized Addictive Model)을 이용하였다. 바이러스 감염이 열성 경련의 발생률에 기여하는 영향도 논의되었다. 결과: 강수량은 두 가지 그룹(5 mm 미만과 5 mm 이상)으로 나뉘어 분석되었다. 포아송 분석 결과 열성경련의 발생률은 강수량이 적을수록 증가하였다. 해면기압, 습도, 기온 등 3가지 변수들을 분석하는데 있어서 평활 함수가 사용되었고 그 결과 열성 경련 발생률은 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 증가하였고, 기온이 $-7--1^{\circ}C$와 $18-21^{\circ}C$ 일 때 높았다. 결론: 본 연구는 열성경련과 날씨와의 연관성을 파악하기 위하여 시행되었고, 그 결과 강수량이 적을수록, 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 열성경련의 발생률이 증가하였다. 그러므로, 날씨는 열성경련 발생에 영향을 주는 요인 중 하나이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제43권1호
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• pp.190-211
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• 2010

본 조사연구는 경상북도지역의 천연기념물 노거수 34개소의, 생육상태와 입지환경 및 주변환경 실태, 보호관리실태 등을 조사하고 분석함으로써, 향후 천연기념물 노거수의 관리방안 및 보호사업 수립에 기초자료로 제공하기 위한 목적으로 실시되었다. 조사대상지의 수형 수관 주간 건강 엽량 상태를 조사분석한 결과, 안동 송사동 소태나무와 청송 홍원리 개오동나무의 생육상태가 아주 불량한 것으로 조사되었다. 울진 수산리 굴참나무, 울진 후정리 향나무, 울진 쌍전리 산돌배나무, 청도 덕촌리 털왕버들, 문경 화산리 반송, 문경 대하리 소나무 등 6개소의 노거수도 생육상태가 불량하여 지속적인 보호사업과 관찰이 요구되는 대상지로 분류되었다. 입지별 생육현황을 분석한 결과 사람의 내왕이 잦고 뿌리생육공간이 협소한 인문 입지환경에서 자라는 노거수가 생육상태가 불량 것으로 조사 되었다. 따라서 사람의 내왕이 잦은 입지환경의 노거수는 생육공간 확보와 토양 환경개선에 역점을 두어야 할 것으로 사료된다. 수종별 생육현황을 조사한 결과 종합적인 생육상태는 느티나무, 참나무, 소나무 수종이 생육상태가 양호하였으며, 버드나무와 대상지가 1개소인 기타수종은 불량하였다. 향후 개체수가 적은 기타수종은 보호관리에 있어 세심한 관리가 필요하다. 주간의 생부비율을 조사한 결과 소나무, 은행나무, 느티나무가 양호하였으며, 향나무, 굴참나무, 버드나무, 기타수종은 불량하였다. 보호관리사업에 있어서는 외과수술은 점차 감소하고 있는 추세로서 대부분 유지관리가 이루어지지 않고 있어 파손된 곳이 많았으며, 지주관리나 쇠당김시설도 시급한 보수가 요구되는 곳이 여러군데 조사되었다. 향후 지자체 등 관리단체는 마을주민의 일상적인 보호관리방법이 아닌 전문가에 의한 체계적인 관리와 보호계획을 수립한 후 실시하는 세심한 보호사업이 필요하다. 생육공간 확보를 위한 토지매입이 필요한 곳이 11개소로 조사되었는데, 대체로 토지매입이 가능한 지역이므로 예산확보와 해당 주민 설득을 통한 토지 매입 추진이 요구된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.487-499
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• 2021

연구목적: 본 논문은 미래 산업발전과 환경변화에 대한 안전인증기준의 합리화를 위하여, 안전인증기준의 성능화에 대한 문제점을 검토하고 개선방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 문헌조사 및 실무자 면담조사를 통해 안전인증 체계에 대한 문제점과 한계점을 정리하고, 안전인증기준의 현황을 설계기준과 성능기준 그리고 세부적인 기준으로 분류하여 현황 분석을 실시한다. 그리고 조사 및 분석한 결과를 종합하여 안전인증기준의 성능화를 위한 개선사항을 제시한다. 연구결과: 조사를 통해 안전인증의 문제점과 한계점은 정부주도의 인증체계운용, 정형화된 인증기준, 인증개선에 장시간이 소요, 인증기준 마련체계의 부실, 업계의견 반영의 부족 등 6가지로 정리 할 수 있었다. 그리고 인증기준을 성능 및 설계기준으로 구분하여 분석한 결과, 기계 및 설비, 방호장치의 경우, 설계기준이 69.7% 및 64.9%로 높게 나타난 반면, 보호구의 경우 성능기준이 61.1%로 높게 나타났다. 설계기준 중심의 안전인증기준을 성능화하기 위해서는 인증기준의 성능화 가능성 판단, 검사시험방법의 규정 가능성 판단 등이 전제되어야 한다. 그리고 성능화를 위해서는 제조물책임법강화, 시장모니터링 등 체계화, 인증시험 업무의 분산, 민간의 인증기준 마련 참여 등의 제도기반 및 인프라 구축이 필요한 것으로 검토 되었다. 결론: 연구를 통해 우리나라 안전인증제도의 문제점과 한계점을 정리하고 성능화 필요성에 대하여 검토 하였다. 안전인증기준의 성능화는 법령정비, 인프라 구축 등 준비 작업이 필요한 사항으로 중장기적인 추진이 필요하다. 또한 전체 안전인증기준의 성능화 보다는 인증대상 품목별로 성능화 요건을 검토하여 추진하고, 세부적인 사항은 추가적인 연구를 통해 구체화해 나가야 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.61-71
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• 2022

백두대간 보호지역 내에 서식하는 분비나무(Abies nephrolepis), 구상나무(A. koreana), 가문비나무(Picea jezoensis)의 분포 현황과 쇠퇴 및 갱신 특성을 파악하기 위해 산림청의 전국 고산 침엽수종 실태조사 자료와 국립산림과학원의 아고산 침엽수종 생육 모니터링 자료를 활용하여 분석했다. 그 결과, 백두대간 보호지역 내의 분비나무, 구상나무, 가문비나무 분포면적은 전국 분포면적의 약 74%(8,035 ha)를 차지하고, 백두대간 내 아고산 칩엽수종 임분은 대부분이 백두대간 핵심지역에 분포하여 백두대간 지역이 아고산 침엽수종의 보전과 복원의 핵심적인 지역임을 확인했다. 그러나 주요 산지 내 아고산 침엽수종의 입목쇠퇴도는 전반적으로 증가하는 추세(4년간 태백산 분비나무는 77.3%, 덕유산 분비나무 29.6%, 지리산 천왕봉 구상나무 45.2%, 지리산 천왕봉 가문비나무는 2년간 47.8% 증가)를 보이고 새로 유입된 어린나무의 양이 소실된 어린나무 양보다 적어서 해당 숲의 존속에 문제가 있음을 확인했다. 한편 지리산 세석지역과 천왕봉에서는 일부 성목의 건강이 회복되고 어린나무 출현 빈도도 증가하는 경향을 보였다. 또한 과거 어린나무 출현빈도가 적고 성목 쇠퇴도가 높았으나 현재 쇠퇴도가 회복된 지역에서 어린나무 출현빈도도 증가한 것으로 나타나 성목의 쇠퇴도가 치수량의 변화와 상호 관련 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 아고산 침엽수종의 보전전략 수립 및 이행시 고려할 요인들에 대한 과학적인 근거를 제시하고 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제37권3호
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• pp.181-188
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• 2022

최근 식육부산물 가공식품의 소비량 증가에도 불구하고 식육부산물의 생산, 유통 그리고 소비과정에서 위생안전문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구에서는 순대의 위해요소를 분석, 평가하여 Hazard Analysis Critical Control Point에 근거한 식육부산물 생산업체의 미생물학적 안전성 확보와 소규모 제조업체의 품질관리 기준 설정 및 위생관리체계를 확립하고자 하였다. 이를 위해 순대 생산에 적용되는 원료(24건), 제조공정(7단계), 제조설비 및 도구(40건), 작업장 환경(17구역), 작업자(12명)에 대한 미생물학적 위해요소를 분석하였다. 원·부재료 돈혈의 일반세균과 대장균군 각각 6.28±0.48, 4.07±0.42 log CFU/g 검출되었고, 돈소창의 대장균군 3.23±0.16 log CFU/g 검출되어 초기단계의 위해요소가 지적되었다. 혼합과 충진공정에서의 일반세균은 각각 5.23±0.17, 5.45±0.37 log CFU/g, 대장균군은 각각 3.25±0.23, 3.31±0.24 log CFU/g로 높게 나타나 미국 육군 Natick의 위생가이드라인에서 제시한 기준을 초과하여 검출되었다. 작업장 충진실과 돈소창 세척실의 일반세균과 대장균군은 기준치를 초과하였으나 세척·소독 후 일반세균은 약 98% 미생물 오염도가 급격히 감소하였고, 대장균군은 모든 구역에서 불검출 되었다. 순대 제조공정의 안전성 확보를 위해서는 세척·소독 및 구역별 분리와 작업자의 위생관리가 선행되어야 하며, 제품의 보관 및 유통단계의 철저한 관리가 필요할 것을 제안한다. 향후 식육부산물의 활용한 가공식품의 안전성평가를 위한 추가적인 연구와 한계기준 유효성평가를 위한 연구가 지속되어야 할 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.943-953
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• 2021

본 연구에서는 어류가두리양식장 시설의 재배치 이후 기존 양식장 아래 퇴적물의 회복상태를 규명하고자 하였으며, 이를 위하여 양식장 아래 퇴적물과 저서다모류 군집 조사를 수행하였다. 양식장 철거 이전인 2017년 10월에 사전 조사를 수행하였으며, 양식장 철거 이후인 2017년 11월부터 2018년 10월까지는 매달, 이후 2020년 10월까지는 2 ~ 3달 간격으로 조사하였다. 조사 정점은 철거된 양식장 위치에 3개 정점(Farm1 ~ 3)과 양식시설물이 없는 주변 해역에 3개의 대조 정점(Con1 ~ 3)으로 선정하였다. 사전 조사에서 기존 양식장의 총유기탄소(평균 22.67 mg·g^-1 dry weight)는 대조 정점(평균 13.68 mg·g^-1 dry weight)보다 높았으나, 양식장 철거 이후 점차 감소하여 약 1년 이후에는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p<0.05). 저서다모류 군집은 여름철 기존 정점에서 무생물 군집이 출현하였으며, 무생물 시기 이후 오염지시종인 Capitella capitata 단일종이 극우점하는 낮은 다양도의 군집으로 천이하였다. 다음해 여름철 무생물 시기 이전까지 종다양도가 증가하고 오염지시종의 비율이 감소하여 저서다모류 군집이 회복되는 경향을 나타내었으며, 이러한 변화는 매년 반복되었다. 연구 지역은 양식장 아래의 지형학적인 특성으로 인하여 매년 무생물 군집이 출현하고 있으나, 조사가 진행될수록 무생물 발생 기간은 짧아지고, 군집이 회복되는 과정은 빠르게 진행되었다. 어류 양식장의 이전 후 기존 양식장 정점의 퇴적물은 생물학적인 회복이 여전히 진행 중이며, 추가적인 모니터링을 통해 회복의 경향을 연구할 필요가 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제42권3호
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• pp.464-477
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• 2013

대부분의 외식산업은 생산 품목, 생산 방법, 생산 기술, 대상자들이 제조가공업체와는 매우 다르고 생산량, 취급인원, 영업규모등도 학교나 병원급식과는 여러 요소의 차이점을 가지고 있다. 본 연구는 소규모 외식업체에서 HACCP 시스템 적용을 위하여 종사자 대상 위생교육과 도입 전후의 미생물 분석과 시스템 도입에 따른 유의성 평가와 평가항목별 상관관계를 분석하였다. 또한 USN를 구축하여 도입 전후의 시간-온도관리 분석을 시행하여 효율성을 평가하였다. 위생교육 전후 조리 종사자의 위생업무 지식에 관한 평가 결과 개인위생, 식품의 공급 및 저장, 식품의 취급 및 배식, 기구의 세척 및 소독에서 유의적인 차이가 있었다. 또한 위생교육 전후 조리 종사자의 수행도에 관한 평가결과 식품의 취급 및 배식, 기구의 세척 및 소독, 작업 환경관리 영역에서 유의적으로 상승한 결과를 보였다. 조리 종사자의 교육 전후의 위생지식 결과는 개인위생(p<0.05), 식품의 공급 및 저장(p<0.05), 식품의 취급 및 배식(p<0.05), 기구의 세척 및 소독 영역(p<0.05)에서 유의적인 차이를 보였다. 모든 항목에서 정답률이 상승하였고 전체 문항에 대한 정답률은 교육 전 75%에서 교육 후 90%로 향상되었다. 조리 종사자의 위생업무에 대한 수행도 결과는 식품의 취급 및 배식(p<0.05), 기구의 세척 및 소독(p<0.05), 작업 환경관리 영역(p<0.05)과 총 점수에서 유의적인 차이를 보였다. HACCP 도입 전후의 소독에 따른 양상추 샐러드 미생물 품질분석 결과는 소독전 일반세균이 양상추 원재료 4.80 logCFU/g에서 소독 후 2.41 logCFU/g으로, 라디치오는 원재료 4.15 logCFU/g에서 소독 후 2.48 logCFU/g으로, 토마토는 원재료 4.10 logCFU/g에서 소독 후 평균 1.68 logCFU/g으로 나타나 중요관리점인 세척 시 소독을 통해 미생물 수치가 감소되었다. 멸치와 꽈리고추의 미생물적 품질결과는 원재료의 일반세균수는 각각 4.52 logCFU/g, 5.72 logCFU/g으로 나타났고, 볶았을 때 멸치는 2.07 logCFU/g, 꽈리고추는 1.50 logCFU/g으로 낮아졌다. 가열 공정 후 대장균군과 장내세균은 검출되지 않았다. 하지만 멸치꽈리볶음의 생산 공정은 재료별로 따로 볶아 버무리는 공정이 있어 최종식품에는 일반세균 4.33 logCFU/g, 대장균군 0.71 logCFU/g, 장내세균 1.65 logCFU/g, 황색포도상구균이 1.27 logCFU/g으로 검출되었다. 숙주나물의 미생물 분석 결과는 조리단계 및 배식단계에서 각각 4.20 logCFU/g, 4.68 logCFU/g의 높은 수치를 나타냈으나, 적용 후의 조리단계 및 배식단계에서는 각각 3.26 logCFU/g, 3.34 logCFU/g으로 나타났다. 숙주나물 및 잡채의 후처리 작업시 HACCP 적용 전 종사자 손의 일반세균수는 평균 5.90~5.99 logCFU/hand에서 적용 후 평균 0~2.30 logCFU/hand로 나타났다. 가열조리 후처리 공정에서는 교차오염을 줄이기 위하여 종사원의 손의 위생적인 관리가 필수적인 것으로 사료된다. 도입 전과 도입 후 2개월 시점의 조리 종사자의 위생지식점수 차이, 위생수행도 차이, 양상추 샐러드와 조리 종사자 손의 미생물적 품질 개선효과 간의 상관관계를 구하였다. 위생수행도의 변화와 양상추 샐러드의 미생물적 품질 개선 효과는 유의한 양의 상관관계(p<0.01)를 보여 위생 수행도가 높아질수록 식품의 미생물적 품질이 개선될 수 있다는 것을 보여주었다. 위생지식의 변화와 조리 종사자 손의 미생물 변화가 유의한 양의 상관관계(p<0.05)가 있었다. u-HACCP 시스템 도입 전후 온도관리에서의 3가지(온도측정의 정확성, 온도관리 효율성, 온도범위의 안정성)를 평가하였는데, 도입 전에는 업무시간에 냉장고 $5^{\circ}C$ 이하, 냉동고 $-18^{\circ}C$ 이하, 온장고 $57^{\circ}C$ 이상의 기준이 지켜지지 않은 것을 발견할 수 있었다. 하지만 도입 후 냉장고, 온장고, 식기세척기마다 자동경보로 위생 사고를 예방하였고 실시간 상황모니터가 설치되어 있어 HACCP 업무가 대폭 간소화 되었으며, 무엇보다 지속적인 위생교육으로 인해 직원들의 위험온도($5^{\circ}C{\sim}57^{\circ}C$)에 대한 이해도가 높아져 냉장, 냉동, 온장고의 기준온도의 준수율이 상승되었다. 따라서 유비쿼터스 센서 온도계를 이용하여 검수, 가공, 보존, 조리, 유통 등 각 단계별로 자동 모니터링이 가능해 잠재적 위험요소를 사전에 관리자에게 통보해 줌으로써 식품의 위생안전성을 확보할 수 있고, 무선 센서 네트워크의 특징을 이용하여 식재료 안전 관리 시스템에 적용할 경우 24시간 모니터링이 가능하여 신속한 개선조치와 이력 관리 모니터링을 통한 신뢰성 있는 품질경영 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권1호
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• pp.107-119
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• 2014

제주시 성읍민속마을을 대상으로 관속식물상 및 귀화식물의 현황을 조사하고, 여타 민속마을과 제주도 전역에 분포하는 귀화식물의 분포양상 및 발생특성과 비교 고찰함으로써 이곳의 귀화식물의 관리방안을 모색할 목적으로 시도된 본 연구의 결론은 다음과 같다. 성읍민속마을의 관속식물상은 93과 260속 298종 44변종 12품종으로 총 354분류군이 확인되었으며, 이 중 귀화식물은 22과 46속 53종 2변종의 총 55분류군으로 이는 제주도 전역에서 확인된 총 254분류군의 21.7%에 해당된다. 이에 따른 성읍민속마을의 귀화율은 15.5%로서 이는 경북 안동의 하회마을, 경주의 양동마을, 성주의 한개마을, 강원 고성의 왕곡마을 그리고 충남 아산의 외암마을에 비해 월등히 높은 수치였다. 마을내 발생한 귀화식물 중 분포지가 제주도에 한정되어 있는 것은 양장구채, 국화잎아욱, 애기달맞이꽃, 긴잎달맞이꽃, 솔잎미나리, 자주풀솜나물, 선풀솜나물, 큰참새피, 등심붓꽃 등 9분류군으로, 귀화식물의 이입 관문이자 선구 발생지로서의 특성을 살린 적절한 관리전략이 필요한 것으로 판단된다. 한편 본 연구를 통해 제주도 기준목록에는 포함되지 않았던 까락빕새귀 리, 삼, 눈개불알풀 등 3분류군이 성읍민속마을에서 처음으로 확인되었다. 단위문화재 정원내 발생한 귀화식물은 총 20분류군으로 이 중 유럽점나도나물의 출현율이 62.5%로 가장 높았으며, 미국자리공 선개불알풀 망초 방가지똥 큰방가지똥(37.5%)도 비교적 높게 나타났는데 이는 제주도뿐만 아니라 대부분의 민속마을과 레크레이션공간의 공통된 특성으로 보인다. 한편 경관관리적 취급이 요망되는 식물군락은 유채를 비롯하여 귀화식물인 코스모스, 토끼풀, 잔개자리, 긴잎달맞이꽃, 애기달맞이꽃, 서양벌노랑이, 호밀풀, 양장구채, 서양금혼초, 미국질경이, 큰이삭풀, 유럽점나도 나물 등으로 분석되었다. 성읍민속마을의 단기적 귀화식물 관리방안으로는 경관농업적 차원에서 식재되고 있는 코스모스와 유채의 임내 침투 현황과 개화 후 활용 방안의 모색이 필요하다. 환경부가 지정한 생태계교란야생식물인 돼지풀과 서양금혼초는 우선적으로 제거하고, 재발에 대비한 추가 발생과 확산과 팽창을 염두에 둔 모니터링의 실시를 제안한다. 특히 서양금혼초는 서식밀도 파악 및 제근 등 물리적인 방제방안이 강구되어야 할 것이다. 또한 시각적으로 녹시율이 높은 정의읍성 외벽에 자생하는 방가지똥, 약모밀, 주홍서나물, 개망초, 자주광대나물의 제거가 시급하다. 이와 함께 폐 공가에 귀화식물의 분포와 우점도가 높음에 따라 공가에 대한 보존관리 및 민박 활용방안 등을 강구해야 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.