• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.358-366
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• 2019

연구목적: 본 논문은 국가지정문화재와 비교해 상대적으로 관리가 취약한 시도지정문화재의 관리 실태에 대한 조사를 통해 문제점을 명확히 하고 개선방안을 검토하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 시도지정 문화제의 관리 실태를 파악하기 위하여 고령군의 35종 문화재를 대상으로 문화재 관리 현황 및 문제점에 대한 조사를 실시한다. 또한, 문화재 관리인, 소방 및 행정 공무원 등에 대한 면담조사를 바탕으로 문화재 유형별 취약요소에 대한 개선방안을 고찰한다. 연구결과: 지방문화재의 경우 목조건축물 화재, 동산문화재의 도난 그리고 풍수해의 영향에 매우 취약한 것으로 조사되었다. 근본적으로 문화재가 넓은 지역에 분산되어 있기 때문이다. 그 결과, 경찰관 및 소방관의 순찰에 한계가 있으며, 이를 대체할 수 있는 재난 모니터링 및 대응을 위한 CCTV, 소화전, 감지기 등의 기계경비 및 소화설비 등이 매우 부족한 실정이다. 또한 지자체는 예산 및 인력 부족으로 직접적으로 관리체계를 강화하는 것이 어려운 것으로 조사 되었다. 결론: 시도지정 문화재에 대한 재난안전 관리체계 강화를 위해서는 지방자치단체를 중심으로 소방, 경찰 그리고 문화재 관리인의 재난대응 단계별 업무를 명확히 하여 매뉴얼을 작성하고 훈련을 통해 체계화 하여야 한다. 또한, 평상시의 감시체계 구축을 위하여 지역의 의용소방대, 자율방재단 그리고 자원봉사자 등으로 구성된 지역 문화재관리 커뮤니티를 강화해 나가야 한다.

• 기록학연구
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• 제60호
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• pp.49-88
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• 2019

오늘날 시민사회 영역은 국가와 시장이 가진 기능을 비판하고 감시하는 기능뿐만 아니라 정부와 공공 부문을 보완해 공공 서비스의 적극적 생산자 역할까지도 수행하고 있다. 공공 기록관리 영역도 시민 참여도가 점차 확대되는 추세다. 기록관리의 핵심 영역인 평가 및 선별의 경우 그 어느 영역보다도 시민참여에 대한 논의가 본격화되고 있다. 평가의 시민참여 패러다임으로 등장한 '능동적 평가(proactive appraisal)' 개념은 우리에게 시민 스스로가 공공기록의 평가 주체이자 더 이상 평가 체제에서 소외돼서는 곤란하다는 점을 일깨우고 있다. 문제는 국내 시민력의 성장과 제도적 참여 논의가 빠르게 확산되는 것에 반해, 공공기록 영역에서 시민 참여는 좀처럼 찾아보기 힘들다는데 있다. 이 글은 국내 기록 평가 과정의 시민 부재와 기능주의에 기댄 경직성을 타개하기 위해서, 영국, 캐나다, 호주의 선진 사례 분석을 통해 공공 기록 영역에서 '시민참여 평가'를 구현하려는 제도적 기반과 실무 차원의 다양한 방법론의 적용 사례들을 살핀다. 본 논문은 오늘날 위기에 처한 국내 공공기록의 평가제도가 이러한 능동적 시민참여의 사례 적용을 통해 크게 회복될 수 있다는 점을 강조한다. 무엇보다 본 연구는 해외 선진 사례의 분석과 함께 기록관리 현장에 시민참여가 반영될 수 있는 개념적 평가 모형을 제시한다. 구체적으로는 능동적 시민참여를 반영한 '평가도큐멘테이션' 모델과 '거버넌스 기반 평가'의 모형을 제시하는데 집중하고 있다. 본 연구는 이들 시민참여형 평가 모델을 향후 국내에 안착해 '시민참여 평가'에 대한 본격적인 논의를 시급히 이끌 것을 제안한다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제47권3호
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• pp.344-350
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• 2004

본 연구는 혼합이온교환수지 캡슐이 수질 모니터링 도구로 활용가능한지를 평가하기 위해 수행되었다. 이를 위해 수지의 질소$(NH_4\;^+-N,\;NO_3\;^--N)$와 인산$(PO_4\;^{3-}-P)$에 대한 물리적, 화학적 반응 특성을 구명하고, 현장적용시험을 수행하였다. 실험결과 유속이 증가함에 따라 수지의 이온 흡착량은 감소하였으며, 이온 종류에 따른 흡착량은 $NO_3\;^--N\;>\;NH_4\;^+-N\;>\;PO_4\;^{3-}-P$ 순으로 나타나 수지의 흡착 선택성과 일치하였다. 온도와 시간에 따른 이온의 농도 변화를 일차반응속도모델에 적용하였을 때, 반응비상수$({\kappa})$는 반응온도가 증가함에 따라 증가하였고, 이온의 농도가 증가함에 따라 증가하였다. 온도가 증가함에 따라 ${\Delta}H^{o\ddag}$값과 ${\Delta}G^{o\ddag}$값은 증가하였으나, $E_a$값과 ${\Delta}S^{o\ddag}$값은 감소하여 열역학 이론과 일치하였다. $E_a$는 $155.38{\sim}682.89\;kJ{\cdot}mol^{-1},\;{\Delta}H^{o\ddag}$는 $153.03{\sim}680.54\;kJ{\cdot}mol^{-1},\;{\Delta}S^{o\ddag}$는 $525.02{\sim}610.99\;J{\cdot}mol^{-1},\;K^{-1}\;{\Delta}G^{o\ddag}$는 $525.02{\sim}610.99\;J{\cdot}mol^{-1}$의 범위를 나타냈다. 현장적용시험에서 삽입시간과 수지흡착량의 관계는 Langmuir 형태를 따랐으며, 질소는 24시간 경과 후, 인산은 8시간 후에 의사평형에 도달하였다. 따라서 현장에서의 최대 삽입시간은 인산의 평형 도달시간과 하천 내 인산 농도에 의해 결정될 것으로 판단된다. 이상의 결과를 통해 이온교환수지를 수질 중 질소와 인의 모니터링 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 실제 현장에 활용하기 위해서는 온도, 유속, 삽입시간 등의 인자와 하천수 내 이온조성과의 상관관계에 대한 규명과 경험상수의 도출이 필요할 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제28권2호
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• pp.117-123
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• 2000

P. phosphoreum의 생존과 생체발광도는 온도에 의해 많은 영향을 받는다. 냉동 저장한 세포의 경우 glycerol의 보호 작용으로 세포농도와 생균수는 측정기간 동안 일정하게 유지된 반면 생체발광도는 glycerol 첨가 직후 급속히 감소하였으며, 저장 이후에도 감소된 생체발광도가 활성화되지 못하였다. 최적 생육온도인 $20^{\circ}C$의 경우 저장 초기 세포가 성장함에 따라 세포수의 증가를 보였으나 일정 시간 이후 세포 분해 현상으로 인하여 생균수 및 세포 집락수의 감소를 나타내었으며, 생체발광도는 저장 3일 이후 소멸되었다. 이와는 대조적으로 $4^{\circ}C$에 저장한 세포의 생체발광도는 저장 10일 동안 지속되어 가장 높은 생체발광 유지도를 나타내었으나 장기간 저온 저장으로 인하여 세포가 VBNC 상태에 돌입됨에 따라 총균수와 생균수는 일정한 반면 저장 10일 이후 세포 집락수의 급격한 감소를 나타내었으며, 저장 20일 이후 간균에서 구균으로 세포 형태상의 변화를 나타내었다. 이에 따라 세포 저장 시 접종원의 농도를 달리하여 VBNC 상태와 생체발광도의 관련성을 조사한 결과 VBNC 세포가 증가할수록 생체발광도의 감소를 나타내었다. 따라서 VBNC 세포를 감소시키기 위하여 세포를 고정화하여 저장한 결과 별도의 활성제 없이 실온에서 다시 활성화되어 고정화하지 않은 세포에 비해 2.3배 높은 생체발광유지도를 나타내었으며, 저온저장에 따른 platebility 소실과 세포 응축현상이 나타나지 않았다. 이러한 결과는 세포의 고정화 방법을 이용하여 $4^{\circ}C$에서도 세포의 생존 및 생체발광 유지도를 향상시킬 수 있으며, 동결 건조법의 단점을 보완해 줄 것으로 생각된다.

• 지질공학
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• 제14권3호
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• pp.259-272
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• 2004

이 연구는 임해지역 지하원유비축기지 주변에서의 지하수 수리화학적 변화를 관측하여 원유저장 후 운영에 따른 저장공동의 기밀성 확보에 수질화학적 영향을 평가하고자 한다. 연구지역의 모암은 편마암이지만 바다와 호수를 끼고 있어 지하수의 화학조성은 모암의 영향보다 해수의 혼합, 수벽공 주입수, 그라우팅 재료의 용해와 같은 외적인 요소에 의해 상당한 영향을 받은 것으로 보인다. 4차례에 걸친 지하수의 수질분석 결과 측정시 기와 관측정에 따라서 큰 수질변화를 보인다. 전반적 인 지하수의 특성은 알카리성의 높은 전기전도도 값을 보이고, 일부 관측정 지하수는 고알카리성과 고염분의 특성을 보인다. 지하수의 화학적 유형은 Na-Cl형 > Ca-Cl 형 > $Ca-HCO_3(CO_3)$형의 순으로 우세한 경향을 보인다. 열역학적 평형관계를 계산해 본 결과 대부분의 지하수가 탄산염광물에 대해서는 침전성 환경을 앨바이트에 대해서는 용해성 환경을 보인다. 그러나 단열의 충전효과가 큰 점토광물의 침전은 거의 확인되지 않아 암반 단열의 밀봉효과와 그로 인한 기밀성 확보에는 큰 효과가 없을 것으로 보인다. 총유기탄소량 (TOC)은 원유저장 후 약간의 증가하는 경향을 보인다. 관측정 지하수의 $EpCO_2$ 함량은 0$\~$41.3의 범위를 보여 원유에 혼합으로 발생될 수 있는 높은 이산화탄소의 압력은 현재로서는 거의 무시할 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.312-320
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• 2020

도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.

• 대한화학회지
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• 제37권1호
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• pp.55-61
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• 1993

CO 산화반응의 촉매로 사용되는 페로브스카이트 금속산화물인 $Gd_{1-x}Sr_xCoO_{3-y}$ (x = 0.00, 0.25, 0.50, 0.75) 계의 촉매효과를 조사하기 위하여 광음향 분광법을 사용하였다. 산화반응으로부터 생성된 $CO_2$의 광음향신호를 $Gd_{1-x}Sr_xCoO_{3-y}$에서 각각의 x값에 대하여 반응시간, 반응기체인 CO와 $O_2$의 농도비, 그리고 온도에 따라 측정함으로써 CO 산화반응의 $Gd_{1-x}Sr_xCoO_{3-y}$ 촉매 특성에 대한 정보를 얻었다. Gd1-xSrxCoO3-y에서 Gd가 Sr로 치환됨에 따른 촉매효과는 x=0.25일 때 최대로 나타났으며 반응 온도에 대하여는 200$^{\circ}C$ 이상에서 급격히 증가하는 것을 알 수 있었다. $CO_2$ 레이저 광음향분광법은 반응에 대한 연속적인 측정을 가능케 함으로써 CO 산화반응의 촉매효과 연구뿐만 아니라 일반적인 반응속도 연구에도 응용할 수 있는 방법임이 확인되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.22-28
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• 2021

화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.