• 제목/요약/키워드: Predict Model

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Himawari-8 정지궤도 위성 영상을 활용한 딥러닝 기반 산불 탐지의 효율적 방안 제시 (Efficient Deep Learning Approaches for Active Fire Detection Using Himawari-8 Geostationary Satellite Images)

  • 이시현;강유진;성태준;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.979-995
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    • 2023
  • 산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

스마트 의류의 혁신속성과 지각된 위험이 제품 태도 및 수용의도에 미치는 영향 (The Effect of Attributes of Innovation and Perceived Risk on Product Attitudes and Intention to Adopt Smart Wear)

  • 고은주;성희원;윤혜림
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권2호
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    • pp.89-111
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    • 2008
  • 디지털 기술의 발전으로 일상생활에 접목시킨 스마트 의류 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 실질적으로 착용하게 될 소비자의 인식이나 태도에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 스마트의류의 지각된 혁신속성과 위험지각 차원이 제품 태도와 수용의도에 미치는 영향을 알아보고자 대학생을 대상으로 설문지법을 이용하여 조사하였다. 연구의 결과, 스마트의류의 지각된 혁신속성은 상대적 이점, 가시성, 복잡성의 3가지 요인으로, 지각된 위험은 신체/성과적 위험, 사회심리적 위험, 시간손실 위험, 경제적 위험 4가지 요인으로 추출되었다. 혁신특성 중 상대적 이점, 가시성이, 위험지각 중 사회심리적 위험과 경제적 위험이 제품 태도와 구매의도 예측에 주요한 변인으로 나타났다. 한편 사회심리적, 경제적 위험은 상대적이점과 복잡성을 설명하는데, 신체성과적, 사회심리적, 시간손실 위험은 가시성을 설명하는데 유의한 변인으로 나타났다. 제품 태도는 혁신특성과 구매 의도 사이에서는 부분매개 역할을, 위험지각과 구매의도 사이에서는 완전매개역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스마트의류 구입 시 소비자가 인지하는 혁신특성과 지각된 위험의 유형을 파악함으로써 스마트의류 마케터들이 소비자의 긍정적인 태도 형성을 위한 마케팅 전략 수립 시 활용할 수 있는 기초 정보를 제시하였다.

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급성심근경색증의 일차적 관동맥성형술 후 조기 Tl-201 재분포영상을 이용한 구조심근 예측 (Prediction of Salvaged Myocardium in Patients with Acute Myocardial Infarction after Primary Percutaneous Coronary Angioplasty using early Thallium-201 Redistribution Myocardial Perfusion Imaging)

  • 최준영;양유정;최승진;여정석;박성욱;송재관;문대혁
    • 대한핵의학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.219-228
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    • 2003
  • 목적: 심근경색증 후 재관류술에 의해 구조된 심근의 범위는 중요한 예후 인자중의 하나이다. 급성심근경색증의 일차적 관동맥성형술 후 조기 Tl-201 재분포영상이 구조심근과 심근벽운동 호전을 예측할 수 있는지 알아보았다. 대상 및 방법: 흉통 발생 $5.2{\pm}2.8$시간에 급성심근경색증으로 일차적 관동맥성형술을 시행한 36명을 대상으로 관동맥성형술 후 $5.8{\pm}2.1$일에 디피리다몰 부하 -4 시간 재분포 Tl-201 SPECT 영상을 얻었다. Tl-201 재분포 영상은 좌심실을 16분절로 나누고, 각 분절의 섭취를 5등급으로 평가하였다. 심초음파는 내원 당시, 경색 후 7일, 30일, 7개월에 시행하였고, 구조심근 분절은 내원 당시 심초음파상 벽 운동 이상이 있으면서 30일 또는 7개월 심초음파에서 벽 운동이 호전된 분절로 정의하였다. 결과: 내원 당시 212분절에서 벽운동 이상을 보였다(저운동 41분절, 무운동 171분절). 이중 1개월에는 78분절(36.8%)에서, 7개월에는 97분절(45.8%)에서 벽 운동이 호전되어 구조심근으로 판정하였다. 구조심근을 찾는 Tl-201 재분포 영상의 수신자판 단특성곡선면적은 1개월에 대해서는 $0.79{\pm}0.03$, 7개월에 대해서는 $0.83{\pm}0.03$이었다. Tl-201 섭취 40%를 경계로 정할 때 재분포 영상의 구조심근을 찾는 예민도, 특이도는 1개월에서는 84.6%(66/68), 55.2%(74/134), 7개월에서는 87.6%(85/97), 64.3%(74/115)였다. 재분포영상에서 Tl-201의 섭취정도와 벽 운동의 호전될 확률은 서로 비례하는 경향을 나타내었다. 결론: 급성심근경색증의 일차적 관동맥성형술 후 10일 이내에 시행한 조기 Tl-201 재분포영상은 구조심근과 심근벽운동 호전 예측 판정에 높은 예민도로 유용하게 사용될 수 있는 검사이다.EX>$100{\mu}M$)는 각각 11.9배와 6.8배, K562(Adr) 세포에서($50{\mu}M$)는 각각 14.3배와 8배, K562(Vcr) 세포에서($10{\mu}M$)는 각각 7배와 5.7배 증가하였다. Cyclosporin A에 의한 MIBI와 tetrofosmin의 섭취율(30분)을 기저치(30분)와 비교해 본 결과 HCT15/CL02세포에서($50{\mu}M$)는 각각 10배와 2.4배, K562(Adr)세포에서($50{\mu}M$)는 각각 44배와 13배, K562(Vcr)세포에서($10{\mu}M$)는 각각 18.8배와 11.8배 증가하여, MIBI의 섭취율이 tetrofosmin보다 1.2배에서 4배정도 높게 나타났다. 결론: 이러한 결과로 보아 MIBI와 tetrofosmin은 다약제내성의 발현을 평가할 수 있는 방사성의약품으로 판단되며, 다약제내성 극복제의 효능평가에는 MIBI가 tetrofosmin보다 더 우수할 것으로 사료되나, 세포추에 따른 차이가 있을 수 있으므로 보다 많은 세포주에서의 추가적인 연구가 필요할 것이다.여 후 구한 MPD는 평균 $13.3{\pm}1.9GBq\;(9.7{\sim}16GBq)$ 이였고, 치료용량 방사성옥소 투여 후 구한 MPD는 평균 $13.8{\pm}2.1GBq(10.4{\sim}16.3GBq)$로 유의한 차이가 얻었으며 (p=0.20), 두 수치간에는 유의한 상관 관계가 있었다(r=0.8, p<0.0001). 7명의 환자에서 말초혈액림프구 중기염색체 분석법으로 MPD를 측정하였는데 혈액의 피폭선량은 $1.78{\pm}0.03Gy$였으며, 같은 환자에서 혈중 방사능소실곡선으로부터 구한 피폭선량은 $1.54{\pm}0.03Gy$로 유의하게 낮았으나 (p=0.01), 두

적응형 군집화 기반 확장 용이한 협업 필터링 기법 (Scalable Collaborative Filtering Technique based on Adaptive Clustering)

  • 이오준;홍민성;이원진;이재동
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.73-92
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    • 2014
  • 기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Perceptional Change of a New Product, DMB Phone

  • Kim, Ju-Young;Ko, Deok-Im
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권3호
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    • pp.59-88
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    • 2008
  • Digital Convergence means integration between industry, technology, and contents, and in marketing, it usually comes with creation of new types of product and service under the base of digital technology as digitalization progress in electro-communication industries including telecommunication, home appliance, and computer industries. One can see digital convergence not only in instruments such as PC, AV appliances, cellular phone, but also in contents, network, service that are required in production, modification, distribution, re-production of information. Convergence in contents started around 1990. Convergence in network and service begins as broadcasting and telecommunication integrates and DMB(digital multimedia broadcasting), born in May, 2005 is the symbolic icon in this trend. There are some positive and negative expectations about DMB. The reason why two opposite expectations exist is that DMB does not come out from customer's need but from technology development. Therefore, customers might have hard time to interpret the real meaning of DMB. Time is quite critical to a high tech product, like DMB because another product with same function from different technology can replace the existing product within short period of time. If DMB does not positioning well to customer's mind quickly, another products like Wibro, IPTV, or HSPDA could replace it before it even spreads out. Therefore, positioning strategy is critical for success of DMB product. To make correct positioning strategy, one needs to understand how consumer interprets DMB and how consumer's interpretation can be changed via communication strategy. In this study, we try to investigate how consumer perceives a new product, like DMB and how AD strategy change consumer's perception. More specifically, the paper segment consumers into sub-groups based on their DMB perceptions and compare their characteristics in order to understand how they perceive DMB. And, expose them different printed ADs that have messages guiding consumer think DMB in specific ways, either cellular phone or personal TV. Research Question 1: Segment consumers according to perceptions about DMB and compare characteristics of segmentations. Research Question 2: Compare perceptions about DMB after AD that induces categorization of DMB in direction for each segment. If one understand and predict a direction in which consumer perceive a new product, firm can select target customers easily. We segment consumers according to their perception and analyze characteristics in order to find some variables that can influence perceptions, like prior experience, usage, or habit. And then, marketing people can use this variables to identify target customers and predict their perceptions. If one knows how customer's perception is changed via AD message, communication strategy could be constructed properly. Specially, information from segmented customers helps to develop efficient AD strategy for segment who has prior perception. Research framework consists of two measurements and one treatment, O1 X O2. First observation is for collecting information about consumer's perception and their characteristics. Based on first observation, the paper segment consumers into two groups, one group perceives DMB similar to Cellular phone and the other group perceives DMB similar to TV. And compare characteristics of two segments in order to find reason why they perceive DMB differently. Next, we expose two kinds of AD to subjects. One AD describes DMB as Cellular phone and the other Ad describes DMB as personal TV. When two ADs are exposed to subjects, consumers don't know their prior perception of DMB, in other words, which subject belongs 'similar-to-Cellular phone' segment or 'similar-to-TV' segment? However, we analyze the AD's effect differently for each segment. In research design, final observation is for investigating AD effect. Perception before AD is compared with perception after AD. Comparisons are made for each segment and for each AD. For the segment who perceives DMB similar to TV, AD that describes DMB as cellular phone could change the prior perception. And AD that describes DMB as personal TV, could enforce the prior perception. For data collection, subjects are selected from undergraduate students because they have basic knowledge about most digital equipments and have open attitude about a new product and media. Total number of subjects is 240. In order to measure perception about DMB, we use indirect measurement, comparison with other similar digital products. To select similar digital products, we pre-survey students and then finally select PDA, Car-TV, Cellular Phone, MP3 player, TV, and PSP. Quasi experiment is done at several classes under instructor's allowance. After brief introduction, prior knowledge, awareness, and usage about DMB as well as other digital instruments is asked and their similarities and perceived characteristics are measured. And then, two kinds of manipulated color-printed AD are distributed and similarities and perceived characteristics for DMB are re-measured. Finally purchase intension, AD attitude, manipulation check, and demographic variables are asked. Subjects are given small gift for participation. Stimuli are color-printed advertising. Their actual size is A4 and made after several pre-test from AD professionals and students. As results, consumers are segmented into two subgroups based on their perceptions of DMB. Similarity measure between DMB and cellular phone and similarity measure between DMB and TV are used to classify consumers. If subject whose first measure is less than the second measure, she is classified into segment A and segment A is characterized as they perceive DMB like TV. Otherwise, they are classified as segment B, who perceives DMB like cellular phone. Discriminant analysis on these groups with their characteristics of usage and attitude shows that Segment A knows much about DMB and uses a lot of digital instrument. Segment B, who thinks DMB as cellular phone doesn't know well about DMB and not familiar with other digital instruments. So, consumers with higher knowledge perceive DMB similar to TV because launching DMB advertising lead consumer think DMB as TV. Consumers with less interest on digital products don't know well about DMB AD and then think DMB as cellular phone. In order to investigate perceptions of DMB as well as other digital instruments, we apply Proxscal analysis, Multidimensional Scaling technique at SPSS statistical package. At first step, subjects are presented 21 pairs of 7 digital instruments and evaluate similarity judgments on 7 point scale. And for each segment, their similarity judgments are averaged and similarity matrix is made. Secondly, Proxscal analysis of segment A and B are done. At third stage, get similarity judgment between DMB and other digital instruments after AD exposure. Lastly, similarity judgments of group A-1, A-2, B-1, and B-2 are named as 'after DMB' and put them into matrix made at the first stage. Then apply Proxscal analysis on these matrixes and check the positional difference of DMB and after DMB. The results show that map of segment A, who perceives DMB similar as TV, shows that DMB position closer to TV than to Cellular phone as expected. Map of segment B, who perceive DMB similar as cellular phone shows that DMB position closer to Cellular phone than to TV as expected. Stress value and R-square is acceptable. And, change results after stimuli, manipulated Advertising show that AD makes DMB perception bent toward Cellular phone when Cellular phone-like AD is exposed, and that DMB positioning move towards Car-TV which is more personalized one when TV-like AD is exposed. It is true for both segment, A and B, consistently. Furthermore, the paper apply correspondence analysis to the same data and find almost the same results. The paper answers two main research questions. The first one is that perception about a new product is made mainly from prior experience. And the second one is that AD is effective in changing and enforcing perception. In addition to above, we extend perception change to purchase intention. Purchase intention is high when AD enforces original perception. AD that shows DMB like TV makes worst intention. This paper has limitations and issues to be pursed in near future. Methodologically, current methodology can't provide statistical test on the perceptual change, since classical MDS models, like Proxscal and correspondence analysis are not probability models. So, a new probability MDS model for testing hypothesis about configuration needs to be developed. Next, advertising message needs to be developed more rigorously from theoretical and managerial perspective. Also experimental procedure could be improved for more realistic data collection. For example, web-based experiment and real product stimuli and multimedia presentation could be employed. Or, one can display products together in simulated shop. In addition, demand and social desirability threats of internal validity could influence on the results. In order to handle the threats, results of the model-intended advertising and other "pseudo" advertising could be compared. Furthermore, one can try various level of innovativeness in order to check whether it make any different results (cf. Moon 2006). In addition, if one can create hypothetical product that is really innovative and new for research, it helps to make a vacant impression status and then to study how to form impression in more rigorous way.

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Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 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.

대영향(对影响)HSDPA복무적태도화사용의도적인소적연구(服务的态度和使用意图的因素的研究): 재아주화구주지간적(在亚洲和欧洲之间的)-개과문화비교(个跨文化比较) (The Factors Affecting Attitudes Toward HSDPA Service and Intention to Use: A Cross-Cultural Comparison between Asia and Europe)

  • Jung, Hae-Sung;Shin, Jong-Kuk;Park, Min-Sook;Jung, Hong-Seob;Hooley, Graham;Lee, Nick;Kwak, Hyok-Jin;Kim, Sung-Hyun
    • 마케팅과학연구
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    • 제19권4호
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    • pp.11-23
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    • 2009
  • HSDPA(高速下行分组接入)是在第三代的W-CDMA技术基础上的3.5代移动通信异步服务. 在韩国, 它主要是通过提供可视电话服务. 由于更强大和多元化的服务扩散, 随着移动通信技术迅速的进步, 消费者需要更多的选择. 然而, 由于各种技术, 不论消费者偏好往往会溢出市场, 消费者感到越来越迷惑. 因此, 我们不应该采取只注重发展假设是下一代新技术项目的战略相反, 我们应该了解消费者接受新的形式和技术的过程, 通过制定战略, 使开发人员能够理解并提供消费者真正想要的, 从而降低进入市场的障碍. 在技术接受模型(TAM)中, 感知到的有用性和使用的简单性被认为是影响人们接受新技术的态度的最重要因素(Davis, 1989; Taylor and Todd, 1995; Venkatesh, 2000; Lee et al., 2004). 感知到的有用性是一个人相信某种特定的技术能提高他或她工作绩效的程度. 感知易用性是主观认为使用某种特定技术不需要太多体力和精力的付出的程度(Davis, 1989; Morris and Dillon, 1997; Venkatesh, 2000). 感知的愉悦性和感知的有用性已经被清楚的证明对接受技术的态度有影响(Davis et al., 1992). 比如, 网上购物的愉悦性已经表现出对消费者对网上商家的态度有积极的影响(Eighmey and McCord, 1998; Mathwick, 2002; Jarvenpaa and Todd, 1997). 消费者的感知风险是一种主观风险. 这种风险和客观可能的风险是有显著区别的. 感知风险包括心理上的风险, 这是当消费者为某一特定物品而选择品牌, 商店和购买方式时所感知到的. 企业革新产品的能力取决于有效的获得有关新产品的知识(Bierly and Chakrabarti, 1996; Rothwell and Dodgson, 1991). 知识获取是公司感知外界新事物和技术的价值的能力(Cohen and Levinthal, 1990); 是公司评估外界最新的技术的能力(Arora and Gambaradella, 1994); 是公司正确预测这项科技对未来革新的能力(Cohen and Levinthal, 1990). 消费者创新是一种在社会体系中比其他人更早接受创新的程度(Lee, Ahn, and Ha, 2001; Gatignon and Robertson, 1985). 也就是说, 它显示了消费者如何快速、方便地接受新的思路. 创新被认为是重要的, 因为它对消费者是否接受新产品和他们多快接受新产品有显著的影响(Midgley and Dowling, 1978; Foxall, 1988; Hirschman, 1980). 我们用技术接受模型来进行跨国家的研究比较, 此模型实证验证了影响态度的因素-感知有用性, 易用性, 感知愉悦, 感知风险, 创新和感知的知识管理水平-和对HSDPA服务的态度之间的关系. 我们为HSDPA服务提供商开发更有效的管理方法还验证了态度和使用意图之间的关系. 在本研究中, 我们在韩国350名学生中分发了346份问卷调查. 由于其中26份收回的问卷时不完整的或者有缺失数据, 所以在假设检验时320份问卷被使用. 在英国, 200份问卷收回了192份, 舍弃了两份不完整的之后, 总共有190份问卷用于统计分析中. 整体模型的分析结果如下: 韩国, x2=333.27(p=0.0), NFI=0.88, NNFI=0.88, CFI=0.91, IFI=0.91, RMR=0.054, GFI=0.90, AGFI=0.84; 英国, x2=176.57(p=0.0), NFI=0.88, NNFI=0.90, CFI=0.93, IFI=0.93, RMR=0.062, GFI=0.90, AGFI=0.84. 在韩国消费者中, 从有关影响HSDPA服务的使用意图和态度之间的关系的假设检验的结果中, 感知的有用性, 易用性, 乐趣, 知识管理的高水平和促进创新对HSDPA移动手机的态度有积极的影响. 然后, 易用性和感知的乐趣对HSDPA服务的使用意图没有直接的影响. 这可能是因为在日常生活中使用视频电话还不是必需的这一现实. 而且消费者对HSDPA视频电话的态度和使用意图有直接的关系, 这些态度包括感知的有用性, 易用性, 乐趣, 知识管理的高水平和创新. 这些关系构成了购买意图的基础, 并造成消费者决定谨慎购买的情况. 对欧洲消费者的假设检验结果揭示了感知的有用性, 乐趣, 风险和知识管理水平是影响态度形成的因素, 而易用性和创新则对态度没有影响. 特别是效果价值和感知有用性, 在快乐和知识管理之后对态度有最大的影响. 相反, 认为感知风险对态度影响较小. 在亚洲模型中易用性和感知的乐趣没有发现对使用意图有直接影响. 然而, 因为态度广泛的影响使用意图, 感知有用性, 乐趣, 风险和知识管理可被视为从使用意图中的态度发展的关键因素. 总之, 感知的有用性, 愉悦和知识管理水平在亚洲和欧洲消费者中对态度形成都有影响, 这些梯度形成了消费者的使用意图. 而且, 易用性和感知的乐趣对使用意图的假设被拒绝. 然而, 易用性, 感知风险和创新有不同的结果. 在亚洲消费者中, 感知风险对态度形成没有影响, 而在欧洲消费者中, 易用性和创新对态度都没有影响.

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창업보육서비스에 따른 입주기업의 창업보육센터 의존도에 관한 연구 (A Study on Startups' Dependence on Business Incubation Centers)

  • 박재성;리철;김재전
    • 중소기업연구
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    • 제31권2호
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    • pp.103-120
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    • 2009
  • 창업보육센터는 창업을 준비하는 예비창업자 및 신규 창업자에게 사업을 영위하는데 필요한 자원 및 서비스를 제공하고, 사업을 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 문제의 해결에 도움을 주고 있다. 그러나 이러한 지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 높이기보다는 창업보육센터에 대한 의존도를 높이는 경향이 있다. 본 연구는 창업보육서비스를 제공형태에 따라 인프라 지원, 네트워크 연계 지원, 직접 지원으로 분류한 후에 이들 서비스의 제공이 입주기업의 창업보육센터 의존도에 미치는 영향관계를 살펴보고, 아울러 입주기간에 따른 조절효과를 살펴보았다. 연구결과 세 가지 보육서비스 모두 의존도에 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 입주기간에 따른 조절효과는 기간이 늘어날수록 네트워크 연계 지원서비스에 정의 효과가 있는 반면 직접 지원서비스는 부의 효과가 있는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 입주기간이 늘어감에 따라 직접 지원서비스의 경우에는 입주기업이 센터의 자원을 흡수하여 기업의 역량으로 만들어 가지만, 네트워크 연계 지원서비스는 기업의 센터에 대한 의존도를 높이고 있다는 것을 보여준다. 따라서 신생기업이 자생력을 갖기 위해서는 보육서비스를 보육기간에 따라 차별적으로 제공해야 한다는 시사점을 제시하고 있다.

ICT 기반 다중 가치사슬의 동적 플랫폼에서의 공존 모형: 의료서비스를 중심으로 (A Coexistence Model in a Dynamic Platform with ICT-based Multi-Value Chains: focusing on Healthcare Service)

  • 이현정;장용식
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.69-93
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    • 2017
  • ICT는 제조기반 산업사회에서 가치사슬의 효율성/효과성의 지원을 목적으로 도입되었으나 정보기반 산업사회에서는 ICT가 시장 가치 창출의 주체가 되어 다중 가치사슬의 형성 가능성을 기대하게 하였다. 즉, ICT의 발전은 공급 및 수요의 다변화와 다양성의 동인이 되면서 가치를 창출하기 시작했고, 이를 중심으로 하는 신 가치 사슬의 등장은 구 가치사슬과의 충돌의 문제를 야기하였다. 즉, 다중 가치사슬이 존재 가능한 플랫폼에서는 가치사슬 간의 충돌, 중첩, 생성, 상실 등의 동적 상황 등에 따른 신/구 가치의 창출과 소멸 등이 발생하게 된다. 예를 들어, ICT에 기반을 둔 우버택시 서비스는 신 가치사슬을 형성하여 택시서비스 시장에서 신/구 가치사슬간의 충돌을 야기했다. 제조기반 산업사회에서는 단일 가치사슬의 시장 선점이 중요하였으나, ICT 기반 융합 제품/서비스/정보가 유통되는 플랫폼에서는 시장 상황 변수의 동적 변화에 따라 다중의 가치사슬이 존재하면서 서로 충돌과 공존을 야기하게 되었다. 따라서 ICT에 기반을 둔 지능형 정보사회의 발전과 함께 시장가치 최대화를 위해 다중 가치사슬 간 충돌 최소화와 공존의 최대 가능성을 높일 수 있는 모형의 제시가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 의료서비스 시장을 중심으로 하는 다중 가치사슬의 동적 플랫폼 형성에 대해 논의한다. 즉, 의료서비스 시장에 ICT 기반 원격 및 지능형 의료서비스 등이 구 시장에 진입함으로써 발생하는 가치사슬 간의 충돌을 최소화하고 공존 가능성을 높이기 위한 공존 요인 변수에 대해 논의 한다. 이를 위해 다중의 공급과 소비 및 서비스가 존재 가능한 다중 가치사슬이 충돌 및 중첩하는 과정에서 공존 요인 변수 등에 기반하여 가치 사슬들을 동적으로 생성/변화/소멸 및 공존하기까지 의료서비스 플랫폼에 대해 논의한다. 또한 플랫폼 내의 각 가치사슬의 생산가치의 증가와 가치사슬 간의 상호 작용에 의한 부가가치의 창출 등에 의해 플랫폼의 총 가치가 증가 될 수 있음을 논의한다. 마지막으로 공존 모형을 제안하고 실험을 통해 가치사슬 간의 공존 가능성을 제시한다.