• 헤리티지:역사와 과학
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• 제45권3호
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• pp.60-79
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• 2012

고대 중국 불교사원이 있는 환경은 향촌(鄕村), 명산(名山), 도시(都市) 세개의 유형으로 나눌 수 있다. 이는 또한 사원이 존재하는 환경의 차이를 만들며 이로써 불교의 발전에 영향을 미쳤고 또한 사원과 사회관계의 다른 유형을 만들었다. 본고는 향촌 사회가 사원과 승려뿐 아니라 불교의 존재와 발전에 가져온 각종 이해(利害)에 대해 설명한다. 사원이 사회구조 속에서 다른 환경적 위치, 즉 도시와 향촌에 놓였을 때 그들은 결국 다른 외재적(外在的) 내재적(內在的) 사회적 응성을 발생시킬 수 밖에 없다. 중국 고대 불교사원은 위에 말한바와 같이 향촌, 명산, 도시에 위치하고 있으나 동진십육국 이후 사원이 크게 늘고 명산이 사원과 승려의 집중지가 됨에 따라 명산과 도시의 사원은 비슷한 양상을 띠며 발전한다. 그러나 향촌의 사원은 이와는 좀 다른 영향을 받고, 비쳤으므로 그를 중심으로 서술하고자 한다. 향촌 지역의 사원과 승려들이 서로 미치는 영향은 크게 네가지가 있다. 첫째, 향촌의 승려들은 그 지역, 혹은 그 부근으로부터 왔기 때문에 사회와 비교적 친밀한 관계를 형성한다. 그러므로 향촌 지역의 세력은 사원 승려집단이 구성하는 영향력을 제한한다. 둘째, 향촌 사원은 지방경제에 의탁하며 서로 동고동락 하였다. 향촌의 사원은 그 사회의 공공장소가 되었고 종종 시장 소재지가 되기도 하였다. 사실 사찰의 축조와 존재는 원래 지역 경제에 있어 하나의 추동력이 되었다. 왜냐하면 사찰건물 축조에는 공장(工匠)과 재료가 필요하며 어떤 절은 향객(香客)과 향촉(香燭) 소비 등에서 모두 많게든 적게든 상품 경제를 대동하기 때문이다. 그리고 소재 향촌이 어떤 자연재해 혹은 인재를 만나거나 수확이 좋지 않거나 경제가 불황일 때는 승려들이 흩어져 사원 또한 존속할 수 없는 결과를 낳기도 하였다. 셋째, 향촌 사원과 신도들의 관계는 도시와 명산의 사원과 구별된다. 왜냐하면 중국에서 사원은 승려들이 수행하는 장소일뿐 아니라 일반 가신도(家信徒)들이 조배(朝拜)하는 장소이기 때문에 그 주위엔 항상 많은 신도 무리가 있었기 때문이다. 넷째, 향촌 불교와 지방 민간신앙의 결합은 꽤 큰 정도로 불교의 민간화를 주도하였다. 이것은 하나의 상호작용 과정이다. 불교가 가지고 있는 전국성(全國性) 종교로서의 우세(優勢) 때문에 종종 지방특색을 가지고 있는 숭배는 불교 신앙으로 바뀌거나 불교 적색채에 물들었다. 향촌의 사원은 현지 사회와 밀접한 관계를 유지하면서 지방의 영향을 받음과 동시에 또 영향을 주기도 하였다. 대표적으로 향촌에서 비교적 문화가 발달된 곳으로서의 각종 문화와 관련된 시설 - 예를들어 학교, 병원 등 - 의 역할을 대신하여 모범 행동을 보이기도 하였다. 사찰이 향촌의 장례(葬禮)에 미친 영향도 매우 컸다. 중국인의 분묘(墳墓)는 주로 향촌에 세워졌는데 도시에 사는 사람이더라도 죽은 후에는 본적(本籍)으로 돌아와 묻히거나 적어도 도시가 아닌 교외(郊外)에 묻혔다. 향촌의 사찰은 일반적으로 장사 치르는 일에 참여하였다. 이상은 대다수의 유명한 불교 사찰은 명산에 있는것이 아니라 도시에 있음에도 불구하고 사원의 다수는 오히려 광대한 향촌에 있으며 그들은 향촌 사회와의 상호 융합을 통하여 90%이상의 중국 민중과 연결되어 있으며 불교가 중국에서 가장 중요하게 존재하는 기초가 되었음을 표명한다. 향촌 사원과 현지 사회 민중간의 상호 영향은 전방위(全方位)적인 것이며, 많게 혹은 적게 사회 생활 각 방면에 파급되었다. 향촌 지역에 이렇듯 사묘(寺廟)가 시(時) 공간(空簡)적으로 광범위하게 분포해 있는 것은 불교 사원과 중국 고대 농촌 사회의 긴밀한 결합을 설명하기에 족하다.

• 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.

• 중소기업연구
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• 제32권2호
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• pp.209-223
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• 2010

본고에서는 일본 중견기업의 위상, 특징, 관련 정책을 검토함으로써 우리나라에서의 중견기업 정책의 방향을 모색하고자 한다. 일본의 경쟁우위업종인 기계, 전자부품업의 출하와 고용비중은 여타 업종보다 높아, 그 저변에 두터운 중견기업이 존재하고 있음을 알 수 있다. 일본의 중견기업 육성정책은 연구개발과 환경대책을 위한 기업간 제휴 유도라는 측면에서 간접적으로 지원하고 있다. 우리나라도 특정 정책사업에 있어서 기업간 협력 유도를 통하여 중견기업을 육성할 수 있을 것이다.