• 경영과정보연구
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• 제39권1호
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• pp.35-57
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• 2020

정부는 연구시설장비가 과학기술의 발전을 견인하는 매우 중요한 도구이자, 수단으로 여겨지면서 국가적으로 R&D와 연구시설장비에 대한 예산 투자를 지속적으로 확대하였다. 또한, 기 구축된 국가연구시설장비의 효율적 운영 및 체계적 관리의 필요성이 점차 대두되면서 2010년 12월, 국가연구시설장비 표준분류체계를 개발하였다. 그러나 연구현장에서는 국가연구시설장비의 NTIS(National Science and Technology Service) 정보수집 초기단계로 누적정보 부족에 따른 표준분류체계의 과학적 검증절차 부재와 동일계층 간 분류기준의 비일관성 문제가 여전히 한계로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 지난 2010년, 2015년 각 제/개정된 국가연구시설장비 표준분류체계(대분류 8개, 중분류 25개, 소분류 410개)의 분류 정확도를 측정하고자 선형판별분석(LDA)과 분산분석(ANOVA) 기법을 적용하여 2단계로 분석하였다. 또한, 본 연구 분석을 위해 지난 10년 동안 NTIS에 누적 등록된 정보데이터(Big-Data) 50,271건을 수집하여 이를 활용하였다. 이는 단순히 국내외 유사 분류체계와 전문가 의견을 토대로 만들어진 현(現) 국가연구시설 표준분류체계를 과학적으로 실증 검증한 첫 연구 사례에 해당된다. 본 연구 결과, 대분류 이하 중분류와 소분류로 분류된 개체 수의 집단별 판별정확도는 92.2% 로 매우 높은 수준이었고, 분산분석을 통한 사후검증에서는 대분류 8개 중 2개 집단의 변별력이 다소 낮게 나타나, 현(現) 표준분류체계 중 일부 개선이 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구를 통해 현(現) 국가연구시설장비 표준분류체계가 향후 지속적으로 개선되길 바란다.

• 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.

• 한국환경생태학회지
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• 제28권1호
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• pp.90-98
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• 2014

본 연구는 서울시 생활권 도시숲의 유형과 규모에 따른 이용행태 차이를 비교하고자 도심 소규모산인 봉제산과 외곽 대규모산인 아차산 이용자를 대상으로 2009년 10월부터 11월 사이에 설문 및 보드판을 이용한 조사를 실시하였다. 도시숲 이용자의 특성, 이용행태, 시설 및 관리의 수요와 만족도, 그리고 통행패턴을 조사항목으로 설정하였다. 이용행태의 공통점은 주 이용객이 남녀 모두 주로 40대에서 60대 이상이었으며, 오전 7시에서 12시 사이에 가장 높은 이용률을 보였고, 거의 매일 이용하거나 일주일에 2~3회 방문하는 비율이 높게 나타났다. 또한 거주지에서 생활권 도시숲 입구까지의 접근성은 양호하다고 판단되며, 숲길 내 시설물과 관리수준에 대한 만족도는 비교적 낮게 나타났다. 보완 및 필요시설물로는 '위생시설'이 가장 높은 비율로 나타났다. 이용행태의 차이점으로 봉제산의 이용객 대부분은 2km 반경 이내(도보기준)에 거주하는 지역주민으로 평균 1.3km 거리를 이동하고, 24분 정도를 소요하는 단시간의 활동을 선호하는 것으로 나타났다. 반면 아차산의 주 이용객들은 4km 반경 이내(도보기준)에 거주하는 지역민과 타지역민으로 60% 이상이 평균 6km의 거리를 이동하고, 3시간 반 정도 소요되는 경로를 주로 이용하는 것으로 나타났다. 이러한 이용유형과 숲의 규모가 다른 서울시 생활권 도시숲의 이용행태 조사를 통하여, 주 이용자들을 위한 이용프로그램의 도입이나 도입시설 관리에 차별성을 두는 관리 기법이 적절하게 적용되어야 할 것으로 판단된다. 특히 여가시간의 증가에 따라 지역주민의 도시숲 이용이 증가할 것으로 예상하여 도시숲도 공원녹지와 같이 체계적으로 관리되어야 할 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.249-259
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• 2008

본 연구의 목적은 울진 금강송 생태 숲을 사례로 이용자 행태를 분석하고 개선방안을 제시하는 것이다. 연구방법은 2007년 8월 29일${\sim}$9월 3일에 걸쳐 금강송 숲 이용자의 122명을 대상으로 직접 설문조사를 통해 이루어졌다. 분석결과는 첫째, 남자와 $20{\sim}30$대, 울진의 거주자, 고학력자가 주류를 이루었다. 따라서 보다 다양한 계층과 다양한 지역민이 이용하도록 친환경무인 전동차(Tram)도입 및 생태관찰 탐방로의 개설이 필요하다. 둘째, 울진금강숲 이용의 신택한 동기는 금강송의 멋진 운치와 아름다움과 숲의 상태에 의해서이고 자연관찰 및 교육적인 면에서는 낮았다. 이용객의 동반구성은 가족이 주류를 이루었고 단체에서는 적었다. 따라서 학교 등 단체 그룹의 이용목적에 맞는 프로그램 서비스 제공이 필요하다. 셋째, 참여 동기는 대면 접촉의 비율이 높은 반면, 정보통신 및 여행관련 업체는 낮으며, 참여활동은 금강송 풍경 및 운치의 감상이고 승용차를 이용하였다. 따라서 인터넷이나 전문 여행업체를 통해 홍보효과를 높임과 함께 취미관련 프로그램을 개발하도록 한다. 넷째, 이용시설 및 운영관리에서는 만족도가 낮았고 생태 숲의 상태는 매우 만족한 젓으로 나타났다. 따라서 친환경적인 이용편익시설의 확충과 더불어 숲의 상태를 항구적으로 지키기 위해 세계문화유산으로 등재할 필요가 있다. 다섯째, 이용전 기대도와 이용 후 만족도에서는 금강송 수목의 가치에 비중이 두드려졌다. 울진을 상징하는 훌륭한 소재될 수 있는 금강송에 대해 보다 적극적인 마케팅 전략수립이 필요하다. 여섯째, 이용전과 이용후의 평가에서 만족도가 기대도보다 높게 나타났다. 만족도가 지속될 수 있도록 모니터링과 평가제를 도입하도록 한다. 결론적으로 국민들이 금강송 숲의 가치와 우수성을 직접 체득하고 느낄 수 있도록 금강송 생태숲을 항구적으로 할 수 있는 임업적 관리가 모색되어야 할 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-152
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• 2017

정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.