• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.640-654
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• 2021

연구목적: 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 국가재난상황에서 정상적인 교육운영이 어려웠다. 비대면 교육은 기존의 교육의 대안이 될 수 있지만 동일한 수준의 교육을 제공하기란 쉬운 일은 아니다. 본 연구에서는 재난분야 교수자가 비대면교육의 전반적인 운영과 진행 등에서 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 이를 통해서 비대면교육의 개선방안을 모색한다. 연구방법: 비대면 실시간 교육을 크게 수업이전(Pre-class), 수업 중(In-class), 수업 이후(Post-class) 로 분류하여 교수자의 설문조사와 인터뷰를 통해 개선점을 파악 하였다. 연구결과 및 결론: 조사결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 수업이전에는 교수자를 위한 비대면 교육공간을 제공하는 것도 고려해볼만 하고 비대면 교육장비와 시스템에 대한 사전교육의 필요성이 요구되었다. 또한 수업에 관한 공지를 충분히 함으로써 교육이 원활하게 운영 될 수 있도록 해야 하고 실습교육을 위한 비대면 교육 프로그램 개발에 대한 노력이 필요해 보인다. 둘째, 비대면 수업 중에는 교수자와 학습자 그리고 학습자간의 의사소통이 중요한 요소가 될 수 있다. 이를 위해 토론식 수업을 적극 활용하여 학습자의 교육 참여를 이끌고, 끊임없는 상호작용을 통해 교육효과를 높여야 할 필요가 있다. 셋째, 비대면 수업이후에는 영상기록물로 인한 사생활 보호에 관한 정책을 마련해 사전에 교수자의 사생활을 보호해야 하고 교육 자료에 대한 저작권침해 부분 역시 고려되어야 할 것이다. 또한 공정하고 객관적인 평가를 위해 다양한 방법을 고안해야 할 필요가 있다. 인터뷰 결과를 살펴보면 비대면 교육의 구성요소인 콘텐츠에서는 비대면 교육이 교육 설계부터 비대면 교육에 맞는 교육 인원, 내용, 커리큘럼에 대한 세밀한 계획이 요구된다고 할 수 있다. 시스템에서는 교수자가 비대면 수업을 하기 전 프로그램에 대한 사전교육을 통해서 교수가 프로그램의 기능을 충분히 익히고 숙지할 수 있는 시간을 줄 필요가 있고 비대면 교육 전 사전점검을 철저히 하고 만일의 문제에 대비하여 신속하게 해결할 수 있는 helpdesk를 운영을 할 필요가 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권2호
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• pp.120-135
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• 2021

창덕궁 후원은 조선시대 궁궐 정원문화의 정수를 보여주는 중요한 공간이다. 후원의 경관체험에 있어서 동선의 복원은 주요 공간을 연결하는 체계를 완성하는 것이다. 그러므로 동선의 복원을 위해서는 생성과 소멸, 유지 등을 정확하게 파악해야한다. 본 연구는 조선 후기에서 근현대 시기까지 문헌과 도면자료 분석과 현장조사를 병행함으로써 창덕궁 후원에서 발생한 동선의 변화를 세밀하게 밝히는데, 그 목적을 두었다. 시계열적인 분석을 위해 조선시대 제작된 「동궐도」, 「동궐도형」와 함께 근현대시기 제작된 「창덕궁평면도」, 항공사진을 사용하였다. 시대별 동선의 변화를 중첩하여 변화를 비교하기 위해 각기 다른 좌표체계로 이루어진 도면과 사진을 지리정보시스템인 ArcGIS에서 하나의 좌표계로 변환하여 정합하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 일제강점기 이후 총 37개의 구간이 이용되었으며, 이 중에서 13개가 유지되고, 14개가 사라졌으며, 10개가 신설된 것을 확인하였다. 멸실구간 중에서도 능허정 북쪽 원로는 후원에 대한 공간을 연결하고 경관의 향유를 위해 시급히 회복시켜야 할 곳으로 판단된다. 신설구간에서도 대보단지~옥류천 구간에 대해서는 대체동선의 신설이나 구간의 단축 등을 통해서 영향을 최소화할 필요성이 있는 것으로 보인다. 둘째, 후원에서 동선체계에 대한 변화가 가장 크고 빈번하게 시행된 것이 일제강점기와 1970년대 보수정화사업 이었음을 밝혔다. 후원에 대한 주체적 관리가 어려웠던 일제강점기보다 1970년대 이후 발생한 동선의 변화에 대해 주목할 필요가 있다. 옥류천 진입로는 1990년대까지 원형의 모습을 유지하고 있었으나 잘못된 원형 인식으로 인해 현재의 모습으로 정비되었다. 이 시기의 변화에 대해 명확한 기제와 원인을 찾고, 훼손된 원형을 복원하기 위한 사업의 전개가 필요하다. 본 연구는 근현대기 창덕궁 후원 동선 변화를 시대별로 밝혔다는 점이 가장 큰 성과이다. 다만, 조경계획이나 정비에 대한 자료를 찾지 못해 복원해야 할 위치와 형상을 명확하게 제시 못했다는 한계가 있다. 본 연구에서 밝힌 자료를 이용해서 동선을 복원하기 위해서는 현재의 공간 이용도, 관람체계, 방재 및 유지관리 등에 대한 현실적인 문제를 고려해야 할 것으로 보인다.

• 청정기술
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• 제28권2호
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• pp.131-137
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• 2022

현재 반도체 공정에서 다양한 by-product 및 미사용 가스가 배출되고 있다. 오염물질을 함유한 배기는 일반적으로 유기, 산, 알칼리, 열, 캐비넷 배기 등으로 분류하며, 각각의 배기 특성에 맞는 대기 방지설비에서 처리 후 배출된다. 유기 배기 물질로서 휘발성 유기 화합물(volatile organic compound, VOC)은 산소 함유 탄화수소, 유황 함유 계 탄화수소 및 휘발성 탄화수소를 총칭하는 물질이고, 알칼리 배기의 주요성분은 암모니아(NH₃), 수산화테트라메틸암모늄(Tetramethylammonium hydroxide, TMAH)등이 있다. 본 연구의 목적은 유기와 알칼리 배기가스를 동시에 처리하기 위해 직접 연소 및 로 내 온도를 일정하게 유지하여 연소 특성 파악하고 NO_X 저감률을 분석하고자 진행하였다. VOC는 Acetone, IPA(isopropyl alcohol), PGMEA(propylene glycol methyl ether acetate)을 사용하였으며, 알칼리 배기 대표 물질로는 암모니아를 사용하였다. 실험 변수로는 온도와 당량 비(equivalence ratio, ER)로 배기가스 특성을 살펴보았다. 물질별 단독 및 혼합 연소테스트를 진행하였다. VOC 단독 테스트 결과 당량 비 1.4 조건에서 완전 연소가 일어남을 확인하였다. 암모니아는 당량 비 감소에 따라 산소 및 질소산화물의 농도가 감소하였다. 혼합 연소 운전 결과 배기가스 조성 내 질소산화물의 대부분은 일산화질소였으며 이산화질소는 10 ppm 부근으로 검출되었다. 전체적으로 질소산화물의 농도는 반응온도가 증가하면서 산화반응이 활성화되어 감소하는 경향을 나타나지만 이산화탄소의 농도는 증가하는 경향을 확인하였다. 전기열원을 적용한 무 화염 연소 기술을 적용하였을 때 VOC 및 암모니아 연소가 원활하게 일어남으로써 현재 별도로 운전되는 유기 및 알칼리 배기 시스템보다 경제성 및 공간적인 측면에서 장점이 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.287-316
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• 2023

최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국환경농학회지
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• 제42권1호
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• pp.52-62
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• 2023

This study focused on determining the specific causes and prevention methods of mass fish deaths occurred in five reservoirs (Gagugi, Neupgokgi, Danggokgi, Sagokji, and Hangokji) in Andong-si. For this purpose, a survey of agricultural land and livestock in the upper part of the reservoirs and analysis of water quality in the reservoir irrespective of whether it rains or not were conducted. We attempted to examine the changes in dissolved oxygen (DO) in the surface and bottom layers of reservoirs and changes in DO depending on the amount of livestock compost and time. Based on the above investigations, treatment plans were established to efficiently control the inflow of contaminated water into reservoirs. The rainfall and farmland areas in the upper part of the reservoir were investigated using Google and aviation data provided by the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. The current status of livestock farms distributed around the reservoirs was also examined because compost from these farms can flow into the reservoir when it rains. Various water quality parameters, such as phosphate phosphorus (PO₄-P) and ammonium nitrogen (NH₃-N), were analyzed and compared for each reservoir during the rainy season. Changes in the DO concentration and electrical conductivity (EC) were also observed at the inlet of the reservoir during raining using an automated instrument. In addition, DO was measured until the concentration reached 0 ppm in 10 min by adding livestock compost at various concentrations (0.05%, 0.1%, 0.3%, and 0.5% by wt.), where the concentration of the livestock compost represents the relative weight of rainwater. The DO concentration in the surface layer of reservoirs was 3.7 to 5.3 ppm, which is sufficient for fish survival. However, the fish could not survive at the bottom layer with DO concentration of 0.0-2.1 ppm. When the livestock compost was 0.3%, DO required 10-19 h to reach 0 ppm. Considering these results, it was confirmed that the DO in the bottom layer of the reservoir could easily change to an anaerobic state within 24 h when the livestock compost in the rainwater exceeds 0.3%. The results show that the direct cause of fish mortality is the inflow of excessive livestock compost into reservoirs during the first rainfall in spring. All the surveyed reservoirs had relatively good topographical features for the inflow of compost generated from livestock farms. This keeps the bottom layer of the reservoir free of oxygen. Therefore, to prevent fish death due to insufficient DO in the reservoir, measures should be undertaken to limit the amount of livestock compost flowing into the reservoir within 0.3%, which has been experimentally determined. As a basic countermeasure, minerals such as limestone, dolomite, and magnesia containing calcium and magnesium should be added to the compost of livestock farms around the reservoir. These minerals have excellent pollutant removal capabilities when sprayed onto the compost. In addition, measures should be taken to prevent fish death according to the characteristics of each reservoir.

• 대한치위생과학회지
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• 제6권2호
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• pp.65-77
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• 2023

연구배경: 치과계 특히 치과 의원들은 최근 수년간 보조 인력의 부족을 호소하고 있는 반면 치위생계에서는 미국 치과위생사와 같이 고유의 업무를 어느 정도 독자적으로 수행할 수 있는 구강 위생 전문가의 역할을 추구하고 있어 이러한 업무 범위의 조정과 치과 보조 인력의 양성에 대한 전반적인 논의가 절실하다. 연구방법: 이러한 논의에서 자주 언급되는 미국의 치과위생사와 치과 보조원제도에 대하여 미국 치과의사 협회(ADA), 미국 치과위생사 협회(ADHA), 미국 치과위생사 국가시험위원회(NBDHE), 미국 치과 보조원 협회 (ADAA), 미국 치과 보조원 국가시험위원회(DANB)에서 제공하는 면허취득을 위한 교육요건, 업무영역 등을 조사 분석하였다. 연구결과: 미국은 각 주별 제도가 서로 다르지만 일반적으로 치과위생사는 치위생 교육을 이수할 수 있는 기초 학습 능력 시험을 통과한 후에 2~3년의 전문학사 과정을 수료하고, NBDHE(National Board Dental Hygiene Examination)를 통해 면허를 취득한다. 이후, 주로 환자 검사, 구강 위생 관리 및 예방 처치와 관련된 업무를 수행한다. 치과 보조원(Dental Assitant)은 9~11개월 정도의 교육과정을 마친 후 기본적인 면허(General Chairside Assisting, GC) 취득을 위한 면허시험에 응시할 수 있고, 추가적인 업무를 위해서는 해당 업무에 대한 주별 자격시험 통과, 교육 이수 또는 학위취득, 일정 시간 및 기간 이상의 임상 경험 등이 요구된다. 결론: 우리나라의 의료 기사법과 시행령에서 지정하는 치과위생사의 업무 범위는 미국의 치과위생사와 치과 보조원의 업무를 모두 포함하고 있는데, 현재의 치과 보조 인력 부족을 해소하기 위해 미국과 같은 치과 보조원 제도를 도입한다면 이러한 업무 범위에 대한 조정과 구강 위생 관리 및 예방 업무에서의 치과위생사의 역할 확대 등의 제도적인 보완이 필요하고 이에 대한 구체적인 논의가 필요하다.

• 한국기록관리학회지
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• 제5권2호
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• pp.27-48
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• 2005

이 논문은 한국의 세계기록유산에 대하여 먼저 그 의미와 가치를 재확인하고, 이들 세계기록유산에 대한 보존 관리 및 그 현황을 조사하며, 한국의 기록유산을 디지털화 하는데 있어서의 문제점과 해결책을 모색하고, 추후 한국의 기록유산 중 세계기록유산으로 등록되기를 희망하는 4종의 기록물들에 대한 가치와 의의를 고찰한 연구이다. 본 연구의 상세 사항은 다음과 같다. 첫째, 제2장에서는 한국의 세계기록유산에 대한 가치와 의의를 고찰하였다. 먼저 세계기록유산의 선정기준과 절차 등을 먼저 파악하고, 한국의 세계기록유산인 "훈민정음" "조선왕조실록" "승정원일기" "직지(백운화상초록불조직지심체요절(白雲和尙抄錄佛祖直指心體要節))"에 대하여 각각 그 가치와 의미를 분석하였다. 둘째, 제3장에서는 '한국의 세계기록유산 보존 관리 현황'에서는 세계기록유산을 보존하고 있는 <서울대학교 규장각> <국가기록원 부산기록정보센터> <간송미술관>의 기관별로 그 보존 관리 현황을 고찰하였다. 그 결과, 이 3기관 모두 세계기록유산 보존 관리 현황은 '매우 우수하다'고 평가할 수 있었다. 즉, 1)그 세부적인 보안대책이 완벽하다. 2)그 보존방법에 있어서도 항온 항습의 특별한 서고를 별도로 마련하고, 이 서고 내에서 다시 '오동나무 상자 서장(書欌)'을 설치한 후, 이들 상자와 서장 속에 세계기록유산을 납입하여 보존하고 있다. 3)방화장치와 서고조명 및 소독 등에도 철저를 기하고 있음 등을 파악하였다. 셋째, 제4장에서는 '한국의 기록유산 디지털화 과제'에 대하여 개괄적으로 고찰하였다. 그 결과, 한국 기록유산의 디지털작업 및 DB구축에서 '디지털화 표준'이 가장 중요한 문제이며, 이 문제의 해결을 위해서는 디지털화(Digitization)에 대한 총체적이고 표준적인 시스템의 개발이 시급함을 지적하였다. 그리고 국가기록관리시스템을 개발한 경험이 있는 <국가기록원>과 한국학 고기록물의 디지털화에 많은 관심을 가진 <문화재청>이 공동으로 노력하여, 한국학 관련 기록유산의 디지타이제이션(Digitization)에 대한 총체적이고 표준적인 시스템의 개발이 요구됨을 파악하였다. 넷째, 제5장 '세계기록유산 등록을 추후 희망하는 한국의 기록유산'에서는 한민족의 기록유산 중에서 차후 세계기록유산으로 등재되기를 희망하는 4종 즉, 1)<해인사 고려대장경 경판>, 2)"동의보감", 3)"삼국유사", 4)"무구정광대다라니경"의 기록물에 국한하여, 그 어떤 의미에서 세계적인 가치와 의의가 있는가를 고찰하였다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.