• 한국수자원학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.53-62
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도 또한 증가하고 있다. 집중호우는 짧은 시간에 많은 양의 유출량을 발생시켜 중소하천으로 합류되기 전, 산간지역 하류부분에 홍수를 발생 시킬 수 있다. 홍수로 인한 하류지역의 피해를 감소시키기 위해서는 집중호우에 대한 산지소유역 유출량 산정이 매우 중요하다. 하지만 현재 국내에서 가장 많은 분석을 진행하고 있는 하수관망 침수분석에서는 산지소유역의 강우유출량을 산정하기보다는 기존에 보유 데이터를 활용한 시간·면적법을 사용하고 있으며, 이는 지역의 토양 특성을 정확하게 적용하였다고 판단하기 어려운 실정이다. 이에 강우 발생 시 많은 유출량으로 인해 단시간 내에 하류지역의 침수를 발생시킬 수 있는 산지소유역에 대한 강우유출량 분석을 진행한다면, 보다 정확한 유출량 산정을 통해 하류지역에 발생될 수 있는 침수 특성을 분석의 정확도가 향상되어 하류지역의 주민 대피, 피해 범위의 산정을 위한 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 산지소유역 강우유출량 산정을 위해 MIKE series 중 MIKE SHE를 활용하여 산지소유역 강우유출량을 산정하였고, MIKE 21 FM (Flow model)을 통해 하류지역의 침수 분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 산지소유역에 강우 발생 시 발생 유출량 및 하류까지의 도달 시간을 확인할 수 있었으며, 이 분석 결과는 향후 강우 발생 시 하류지역에 사전 대피를 통한 인적·물적 자원을 보호하는데 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 분석과학
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• 제22권6호
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• pp.488-497
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• 2009

이 연구에서는 2010년 기준의 지정악취물질에 해당하는 유기지방산과 함께 기존 VOC류 지정 악취물질들을 포괄적으로 분석할 수 있는 흡착관-열탈착 분석기법을 연구하였다. 이러한 분석기법의 검량특성을 평가하기 위해, Tenax TA를 충전한 시료흡착관을 준비하였다. 그리고 여기에 유기지방산 4종 (propionic acid (PA), butyric acid (BA), isovaleric acid (IA), valeric acid (VA))을 위시한 13 가지 조사성분을 함유한 작업용 표준시료를 주입하고 저온농축기법으로 분석하였다. 유기지방산의 분석감도를 절대량 (ng) 및 농도기준 (ppb)의 검출한계로 비교해 보았을 때, 다른 일반적인 VOC 악취성분들에 비해 약 1.5-2배 낮게 나타나는 것을 확인하였다(PA: 0.24 ng (0.16 ppb), BA: 0.19 ng (0.11 ppb), IA: 0.15 ng (0.07 ppb), and VA: 0.28 ng (0.13 ppb)). 분석의 재현성을 RSE로 표시할 경우, 대부분의 성분들이 5% 이내로 안정적으로 나타난 반면, BA (8.02%), IA (14.0%), VA (5.08%)는 5%가 넘을 정도로 낮은 재현성을 보였다. 이러한 결과를 내부표준물질을 이용한 검량으로 비교하였을 때, 대다수 성분의 재현성이 향상되는 양상을 보였다(PA: $1.1{\pm}0.4%$, BA: $10{\pm}0.46$, IA; $12{\pm}0.3%$, VA: $4{\pm}0.1%$). 이 연구의 결과, 악취공정시험법에서 유기지방산의 분석방법으로 권장한 알칼리 흡수법에 대비하여 흡착튜브를 이용한 시료의 채취가 보다 유용한 대체방법으로 활용 가능한 것으로 나타났다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제61권2호
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• pp.339-357
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• 2022

노티싱(noticing, 주목하기)은 교사의 전문성 신장에서 핵심 역량으로 주목받아왔다. 교사의 노티싱이란 교수·학습 상황과 같이 교사가 접하고 있는 상황에서 특정한 현상이나 사물에 주의를 기울이고 그에 대한 해석과 추론을 기반으로 의사결정을 하는 능력으로 초임 교사의 노티싱과 전문가 교사의 그것은 그 양상이 다름이 많은 연구에서 밝혀져 왔다. 노티싱의 구성요소로는 선택적 주의집중과 그와 관련한 교수학적 추론, 그리고 그에 따른 반응을 결정하기로 구성되어 있으며, 전문가 교사로 성장하기 위해 노티싱은 교사가 계발해야할 전문 역량 중의 하나로 최근 들어 교사 교육과 교사 전문성 신장 분야에서 핵심적인 위치를 차지하고 있다. 본 연구의 목적은 예비 중등 수학교사의 수학 수업에 대한 노티싱 역량을 탐색하고, 이를 통해 예비 교사의 전문 역량 신장 방향에 대한 시사점을 제시하는 데 있다. 연구 목적을 달성하기 위해 수학교과교수법 강의에 참여한 17명의 예비교사의 '수학적 사고 중심 수업'에 대한 노티싱 수준을 강의의 초반, 중후반, 말미와 같이 다양한 지점에서 다양한 데이터를 수집하였다. 강의 초반에는 좋은 수학 수업에 관해 논의한 후 작성한 에세이, 수업 중후반부에 실시했던 우수 수업을 분석한 수업 분석록, 동료의 수업을 분석한 수업 분석록, 그리고 학교현장실습이 끝난 후 수업 말미에 본인의 수업을 성찰하고 분석한 수업 분석록을 연구 자료로 수집하였다. 수집한 자료는 '효과적인 수학 수업을 위한 프레임(Teaching for Robust Understanding of Mathematics Framework; 이하 TRU Math 프레임)을 기반으로 하여 노티싱의 수준을 코딩할 수 있도록 개발한 '수학적 사고 중심 수업을 위한 노티싱 수준 프레임'을 적용하여 자료 분석을 진행하였다. 분석 결과, 대부분의 예비교사들의 노티싱 수준은 강의가 진행됨에 따라 향상되었고, 수학적 사고 중심 수업(또는 효과적인 수학 수업)과 관련한 다섯 가지 핵심 측면에 집중되는 양상을 보였다. 특히, '수학적 사고 중심 노티싱 수준 프레임'에서 제시된 각각의 측면들은 예비교사들의 노티싱의 구성 요소 중 '무엇에 주목할 것인가'에 대한 역량 함양에 대한 함의점을 제시하고 있음을 알 수 있었다. 즉, 강의 초반 어떤 수업이 좋은 수학 수업의 모습일지에 대해 논의를 충분히 하고 논의의 결론도 어느 정도 합의가 되었다고 하였지만, 각 개별 에세이에 나타난 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 분석은 다소 다양하거나 핵심적인 측면 한 두가지만 노티싱을 하고 있는 것으로 보였다. 그러나 TRU Math 프레임을 이용하여 수업을 관찰하고 분석하는 활동을 통해 예비교사들의 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 선택적 주의 집중의 수준은 향상됨을 알 수 있었다. 이는 명시적인 가이드라인이나 좋은 수업 사례, 이론에 기반한 분석틀을 이용하여 깊이 있는 분석과 논의 및 성찰이 예비교사의 노티싱, 특히 '무엇에 주목할 것인가'와 관련한 역량 신장에 도움이 됨을 시사하고 있다. 한편, 주의 집중한 것에 대한 해석하기 및 분석하기와 관련 있는 교수학적 추론은 그 양상이 수집한 자료들 사이에 다소 다양하게 나타났다. 이는 기존의 연구에서 보고하고 있듯이 단순히 무엇에 주목해야 하는 지를 언급하는 것만으로는 노티싱 및 수업 역량을 신장하는데 도움이 되지 않으며, 구체적인 근거를 기반으로 수업 상황을 분석하고 자세히 설명함으로써 예비교사의 노티싱의 또 다른 구성요소인 교수학적인 추론 역량과 함께 수업 역량을 향상시킬 수 있다는 시사점을 제공한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.153-165
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• 2023

도시 열섬현상을 완화하기 위하여 본 연구는 아파트 단지 내 바람의 흐름과 열쾌적성을 고려하여 녹지 연결성을 향상시키기 위한 효과적인 녹지 계획 시나리오를 제안하는 것에 있다. 연구의 사례 대상지는 서울특별시를 대상으로 2020년 6월부터 8월까지 수집된 온도 및 불쾌지수 자료를 비교하여 강동구 고덕동에 위치한 아파트 단지로 선정하였다. 먼저, 연구대상지 현재의 열환경과 바람환경을 분석하였다. 이를 바탕으로 녹지의 패치와 코리도 형태의 요소를 고려하여 시나리오 1(패치), 시나리오 2(코리도), 시나리오 3(패치+ 코리도)의 세 가지 시나리오를 계획하였다. 이후, 각각의 시나리오별 풍속, 풍향, 그리고 열쾌적성을 ENVI-met로 분석하여 도시 열섬현상의 완화효과를 비교하였다. 연구의 결과, 패치 형태의 녹지는 풍속의 증가 및 풍량 개선에 기여하여 예상온열감(PMV)가 31.20% 감소하는 효과를 보였으며(시나리오 1), 열쾌적성 지표(PET)가 68.59%감소하는 것으로 나타났다. 반면 코리도 형태의 녹지로 계획한 경우 바람길의 연결이 용이하여 패치 형태의 녹지 계획에 비하여 풍속이 더욱 높아지는 결과가 나타나 예상온열감(PMV)은 92.47%, 열쾌적성 지표(PET)는 90.14% 감소하였다 (시나리오 2). 녹지 패치와 녹지 코리도를 복합적으로 계획한 경우 가장 큰 풍속의 증가와 연결성을 보여 예상온열감(PMV)에서 95.75%, 열쾌적성 지표(PET)에서 95.35% 감소하는 것으로 나타났다(시나리오 3). 그러나 대상지 내에서 협소한 지역의 경우 패치형 녹지계획이 코리도형의 녹지 계획에 비하여 열쾌적성을 개선하는 데에 더 효과적으로 나타났다. 따라서, 연구의 결과에 근거하여 도시열섬현상을 효과적으로 완화하기 위해서는 패치형태의 녹지와 코리도 형태의 녹지의 계획의 복합적인 형태로 계획될 수 있도록 제안하고자 한다. 본 연구의 결과는 향후 도시형 아파트단지의 도시열섬현상 완화를 위한 녹지계획의 가이드를 제시하여 도시열섬현상에 따른 회복력을 향상시키기 위한 기초자료를 제시할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.187-195
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• 2023

영산강의 상류에는 4개의 농업용 댐들이 축조되어 있으며 각 댐의 물은 경작지 관개용수로 거의 모두 공급되고 영산강 본류로 방류되지 않고 있다. 또한, 관개용수의 대부분도 사용 후에 영산강으로 회귀하지 않고 격리된 상태의 별도 용수간선을 통하여 영산강 하류까지 흘러가기 때문에 영산강 본류의 유량 부족 문제를 가중시키고 있다. 이러한 원인으로 영산강 유량의 71%가 하수처리수로 채워지는 결과를 초래하였으며 이에 따라 수질뿐 아니라 수생태 건강성도 우리나라 4대강 중 가장 열악한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 영산강 수질개선을 위한 여러 가지 시나리오들을 오염삭감과 유량증대를 함께 고려하여 개발하였고 QUAL-MEV를 이용하여 각 시나리오의 장래수질을 예측·분석하였으며, 이러한 연구결과로부터 얻어진 결론은 다음과 같다. 1. 영산강의 수질개선은 오염삭감을 통해 그동안 꾸준히 시행되어 왔으나 이제 한계에 다다르고 있어 앞으로는 오염삭감만이 아니라 유량증대(해수담수화 포함) 방법이 함께 중점 추진되어야 하며, 이러한 경우에는 영산강 수질목표의 달성도 가능하다. 2. BOD는 오염삭감 그리고 T-P는 유량증대의 방법을 통해 크게 개선될 수 있다고 예측되었으므로 수질목표의 달성을 위해 오염삭감과 더불어 유량증대가 함께 도입된다면 이들 상호 간에는 시너지 효과가 크게 작용할 수 있을 것이다. 3. 그러나 유량증대사업의 원활한 추진을 위해서는 투자비용을 늘리는 것도 중요하겠으나 기존의 용수 이해관계자들간에 형성되어 있는 갈등 문제를 협의·해소키 위한 꾸준한 노력이 선행되어야 할 것이다. 4. 댐의 건설, 용수배분 조정 등 강우 유관형 유량증대 방법은 기후변화로 인해 강우가 오랜 기간 발생하지 않으면서 대가뭄이 지속될 경우에 적용의 효용성이 떨어지거나 상실될 수 있으므로 앞으로 비슷한 조건이라면 강우 무관형인 해수담수화시설을 유량증대사업 중 우선 설치대상으로 고려해야 할 것이다. 그 이유는 이러한 시설이 우리나라에서 새로 건설하기 어려운 댐의 용수확보 기능을 대체할 수 있고 대가뭄이 장기간 지속될 경우에 물관련 재해방지도 가능하여 기후변화의 적응시설로서 유용할 수 있기 때문이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.1-16
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• 2022

창업은 국가경쟁력을 높이고 고용을 창출하는 국가 핵심 전략임에도 불구하고 스타트업의 생존율은 크게 개선되고 있지 않다. 이는 기존 창업지원기관과 투자자의 고유한 한계성으로 창업의 초기단계인 스타트업에게 적시에 적절한 지원을 제공하지 못하는 것이 중요한 원인이다. 비교적 최근에 등장한 액셀러레이터는 스타트업에게 전문보육과 투자를 동시에 제공함으로 스타트업의 생존율을 크게 개선하여 주목받고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존과 성공에 영향을 미치는 투자결정요인에 대한 연구는 소수의 실증연구만 있을 뿐이며 이론적 근거가 부족한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 이론적 기반을 제시한 비즈니스 모델 혁신 관점의 액셀러레이터 투자결정요인을 21개로 세분화하여 국내 액셀러레이터 투자전문가를 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층분석과정) 분석 기법을 사용하여 요인별 중요도를 분석하였다. 분석 결과 액셀러레이터 투자결정요인 중요도의 상위요인은 '인적자원', '고객·시장', '지적자원', '창업가의 기회실현능력' 순으로 나타났다. 이는 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 솔루션 구현을 위한 스타트업의 핵심역량을 가장 중요한 요인으로 생각하고 있음을 알 수 있다. 또한 액셀러레이터는 스타트업의 핵심 경쟁력에 기반 한 명확한 가치제안과 차별화된 시장 포지션을 창출할 수 있도록 전략적이고, 핵심가치의 전달 방식은 시장 지향적인 비즈니스 모델을 선호하며, 급변하는 시장 속에서 한정된 자원으로 비즈니스 모델을 실현하기 위해서는 창업가의 혁신역량을 중요한 요인으로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 액셀러레이터 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 목표, 주요 활동을 잘 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론에 근거해 도출한 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 후속 연구로서 액셀러레이터의 투자결정요인의 중요도를 분석하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 하며 투자유치를 희망하는 스타트업이 투자유치를 위해 무엇을 준비해야 하는지 안내함으로써 국내 스타트업 투자생태계 활성화에 기여함으로 실무적 가치가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권2호
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• pp.89-102
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• 2024

개엽기, 낙엽기 추정은 식물 생태 주기를 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 식물의 근적외선 반사(NIRv)는 일차생산량(GPP)의 강력한 대리지표로 밝혀져 식물계절학 연구에 활발하게 가용되는 추세이다. 하지만 지형에 의한 반사도 왜곡 효과가 상쇄되지 않아 산악 지역의 지형 왜곡 효과에 민감하며 낙엽기를 추정하는 데 성능이 떨어진다. 지형 보정 NIRv(TCNIRv)는 지형 왜곡 효과와 관련된 한계점을 완화하기 위해 경로 길이 보정 방법을 사용한다. TCNIRv는 낙엽기에 대해 NIRv 보다 더 정확한 값을 추정할 수 있다는 사실이 확인되었다. 지형 보정은 경사 및 사면 방향 같은 지형 속성과 연관성이 크기 때문에, 이번 연구에서는 광릉 수목원과 오대산 국립공원 같이 비교적 상이한 지형 특성을 가진 두 산악 지역을 대상으로 남사면과 북사면에서의 예측 결과를 비교하였다. 결과적으로, 두 연구지에서 TCNIRv 를 이용해 예측한 낙엽기는 북사면에서 남사면보다 지연되었고 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 266.8/268.3; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 262/264.8), 이는 NIRv 의 결과와는 반대되는 예측 결과였다 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 270.3/265.5; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 265/261.8). 또한 지형 보정 이후 남사면와 북사면 간의 낙엽기의 차이가 감소했다는 사실도 알 수 있었다 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 270.3/265.5; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 265/261.8). 우리는 사면방향에 따라 식물 생장기를 예측했을 때, TCNIRv 를 이용한 낙엽기 추정에서 NIRv 를 이용해 예측한 결과와 차이점을 가진다고 결론 내렸다. 이로써 다양한 지형 조건에서 사면 별 식물 생장기를 추정하는 데 지형 보정이 필수적이라는 사실을 강조한다.

• 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.

• 한국작물학회지
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• 제17권
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• pp.1-44
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• 1974

본연구는 1972년에 수원에서 그리고 1973년에는 다시 수원, 매리 및 이리 광주의 3개 지역에서 경질 소맥인 NB 68513, Caprock와 중간질 소맥인 영광, 연질 소맥인 수계 169호를 공시하여 시비량 및 재배시기를 각각 3수준의 처리를 두어 등숙 및 품질의 변화에 관한 실험을 수행하였다. 한편 1973년 및 1974년에는 수원에서 중간질 소맥인 영광과 경질 소맥인 NB 68513을 공시하고 온실에서 온도, 습도 및 일사량을 달리하여 이들이 소맥의 등숙과 품질에 미치는 영향을 추구하였으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 소맥립의 등숙: 1) 1립중의 변이폭은 대립종이 소립종에 비하여 크고, 립중별 소맥립의 분포는 대립종이 평균치에 가까이 분포된 율이 높았고, 소립종은 넓은 분산을 보였다. 2) 립중의 증가에 미치는 립장, 립후 및 립폭의 영향의 정도는 립장보다 립후와 립폭이 컸다. 3) 등숙 시기별 립중의 변화에 있어서 영광은 개화후 14일부터 35일까지, NB 68513은 14일부터 28일까지에 급증하였고, 대립종인 영광은 소립종인 NB68513에 비하여 등숙기간이 길었으며 배란비율도 완만한 증가를 보였다. 4) 1000립중은 대체로 저온에서보다 고온에서, 다습보다 건조한 공중습도 조건에서 가벼웠고, 저온이나 고온에서라도 다습 조건하에서는 무거운 경향을 보였다. 또한 서광의 영향은 저온에서보다 고온에서 컸으며, 다습한 경우에는 일정한 경향이 없었다. 5) 등숙기간중 온도, 습도 및 서광의 영향은 소립종인 NB 68513보다 대립종인 영광에서 컸으며, 1000립중의 증감과 등숙일수 간에는 높은 정의 상관이 있었다. 6) 1000립중과 1$\ell$중은 시비량의 증가에 따라 무거워졌으나, 보비와 다비구간에는 그 증가율이 비교적 낮았고, 조숙재배는 만파재배보다 무거웠으며, 이와 같은 경향은 수원에서 현저하였고 광주 및 이리에서는 미미하였다. 2. 제분성: 7) 동일 품종에서 1000립중이 무겁게 나타난 저온다습 조건 및 조숙재배가 고온, 건조, 조건 및 만파재배에 비하여 제분율이 높았고, 지역간 차이는 일정한 경향이 없었다. 8) 제분율은 영광이 가장 높고 수계 169호가 가장 낮았으며, 경질 소립종인 Caprock, NB 68513은 연질 소립종인 수계 169호보다 높았다. 9) 회분 함량은 지역, 시비량 및 재배시기에 따른 차이는 작았고, 품종간 차이는 컸으며, NB 68513 및 Caprock는 영광 및 수계 169호보다 현저히 높았다. 3. 단백질 함량: 10) 단백질 함량은 1000립중이 가벼웠든 고온, 건조 및 서광 조건에서 저온, 다습 조건에서보다 높았으며, 이러한 경향은 영광에서 현저하고 NB 68513에서 적었다. 11) 종질의 단백질 함량은 개화후 1~2주일 사이에 높았는데, 이는 배란에 대한 배와 종피의 비율이 크기 때문이었고, 등숙이 진전됨에 따라 배, 종피의 영향은 감소되며, 달서 단백질 함량도 감소되었으나 개화후 3~4주부터는 다시 단백질함량이 증가되어 개화후 7주에 최대에 달하였다. 등숙 중기(개화후 3~4주) 이후의 단백질함량 증가는 대체로 1000립중의 증가와 비슷하였으나, 성숙된 종실의 단백질 함량의 증감은 등숙기간의 장단의 영향보다는 역일상에 따른 기상적 환경, 특히 기온에 의한 영향을 많이 받은 것으로 보였다. 12) 소맥분의 단백질 함량은 종실의 단백질 함량의 변화와 같아서 이 양자간에는 높은 정의 상관이 있었다. 13) 단백질 함량은 각 품종 모두 시비량이 증가할수록, 또 재배시기가 늦어질수록 증가하는 경향이었고, 수원에서는 광주, 이리에서보다 그 경향이 현저하였다. 14) 품종별로 존 단백질 함량은 영광, NB 68513 및 Caprock은 비슷하였으며 비교적 높았고, 수계 169호는 낮았는데 이 품종은 재배법에 따른 단백질 함량의 변이도 적었다. 15) 단위 면적당 단백질 수량은 시비량이 많을수록, 재배시기가 빠를수록 높은 경향이었고, 조숙재배에서는 질소질 비료의 이용율이 높았으며, 영광은 시비량 증가에 따른 단백질 수량 증가가 비교적 컸다. 4. 분의 물리화학적 특성: 16) Sedimentation value는 저온, 다습, 소비 조건에서보다 고온, 건조, 다비 조건에서 컸고, NB 68513 및 Caprock는 그 경향이 현저하였는데 영광 및 수계 169호는 뚜렷하지 않았었고, 광주, 이리보다는 수원에서 Sedimentation value의 변이가 컸다. Sedimentation value의 증감은 단백질 함량의 증감과 관계가 깊으나, 다습조건에서는 Sedimentation value가 감소되었다. 한편 Sedimentation value는 단백질 함량의 증가에 따라 증가되었으며, 성숙기에 최대에 달하였다. 17) Pelshenke value는 재배방법 및 지역 간의 차이가 Sedimentation value의 경우와 대체로 같은 경향을 보였다. 18) Mixing time은 NB 68513이 4~6분, Caprock가 5~7분 소요되었으며, 영광 및 수계 169호는 NB 68513 및 Caprock보다 지역 및 재배법에 따른 변이가 컸다. Mixing height와 Mixing area는 NB 68513 및 Caprock에서 컸고 영광 및 수계 169호에서는 작았으며, 재배방법에 따른 변이는 일정한 경향이 없었고, 지역에 따른 차이는 이리, 광주에서 낮고 수원에서 높았다. 19) NB 68513 및 Caprock의 품질에 있어서 제분성은 고온, 건조 조건, 또는 다비, 만파재배에서 떨어졌으나 분의 물리화학적 특성은 양호하여 제빵 적성이 좋고, 조숙재배는 물리화학적 특성이 다소 불량하였으나 제분성이 높고 단위 면적당 단백질 수량인 높은 경향이었다. 지역간에서 보면 이리, 광주보다는 수원이 NB 68513 및 Caprock의 재배에 적합한 것으로 판단되었다. 5. 분의 물리화학적 특성의 상호관계: 20) 제분율 및 회분함량과 분의 물리화학적 특성과는 직접적인 상관이 없었으며, 1000립중이 가벼운 것이 단백질 함량이 높았고 분의 물리화학적 특성도 양호하였다. 21) NB 68513 및 Caprock에 있어서 단백질 함량과 Sedimentation value, Pelshenke value 및 mixing height와는 정의 상관이 있었으며, 단백질 함량이 높으면 분의 Gluten strength도 강하고 따라서 제빵 적성도 양호하였다. 영광 및 수계 169호에 있어서는 단백질 함량과 Sedimentation value와는 정의 상관이 있으나 Pelshenke value와 Mixing height와는 상관이 없었다. 따라서 단백질 함량 증가에 따라 Gluten strength 양자와 연결됨이 크고, Pelshenke value와 Mixogram은 Gluten strength와 연관됨으로 경질과 연질의 품종 구분에는 Mixogram, Pelshenke value의 검정이 유리하고, Sedimentation valuer검정은 같은 품종내에서 재배법 차이에 따른 품질 평가에 알맞은 것으로 보았다.