• 벤처창업연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.97-113
• /
• 2023

본 연구는 협력지향성이 추가된 사회적기업가정신 모형을 일반화하고 모형의 이론적·실무적 활용 가능성을 높이고자 측정도구를 개발하여 사회적기업의 경영자 389명을 대상으로 실증하였다. 측정도구 개발은 선행연구 고찰을 통해 예비측정문항을 구성하고 측정문항에 대한 전문가 패널 검토를 거쳐 잠정적으로 다섯 개 영역, 40개의 측정문항으로 설문지를 구성하였다. 한국의 사회적기업 경영자를 대상으로 설문조사를 실시하여 총 389부의 설문이 수집되었으며, 이 중 분석 가능한 설문지 375부를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 24개의 문항에 대한 다섯 개 요인이 도출되었다. 일·이차 확인적 요인분석을 포함한 일련의 분석과정을 통하여 새롭게 구성된 사회적기업가정신 연구모형의 모형적합성을 확인하고 척도의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 본 연구에서는 협력지향성이 추가된 사회적기업가정신: 사회적가치지향성; 혁신성; 진취성; 위험감수성; 협력지향성 모형을 측정하는 도구를 새롭게 개발하고 양적연구를 수행하여 연구모형을 객관화함으로써 모형의 일반화 가능성을 입증하였다. 또한 연구를 통해 협력지향성이 사회적기업의 자원동원 및 역량강화, 기회 및 성과 창출, 사회적 자본 및 네트워크 강화, 거버넌스 구축을 위한 기업의 의사결정 및 활동의 행태로 발현됨을 확인하였다. 이러한 연구의 결과는 사회적기업가정신 연구의 이론적 설명력을 향상시킴과 동시에 후속 연구의 이론적 확장 근거와 토대를 제공한다. 다음으로 본 연구에서 타당성과 신뢰성이 검증된 사회적기업가정신 척도는 사회적기업가정신을 측정하는 도구로 학술연구와 실무에서 폭넓게 활용될 수 있다. 새롭게 개발된 척도는 사회적기업가정신 관련 연구에 있어서 조직차원의 행동적 관점에서 사회적기업가정신을 측정하는 도구로 활용될 수 있는 학술적 근거를 마련하였으며, 실무적으로도 기업의 기업가적 활동을 증진하고 자생력 강화를 지원하기 위한 조직의 사회적기업가정신 수준 측정 및 진단 도구로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.127-148
• /
• 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.