컴퓨터 기반 기술이 제품에 응용되어 제품의 본질이 변해감에 따라 제품의 외관보다는 제품을 쉽고 효과적으로 사용할 수 있게 하는 사용성이 제품 성공의 매우 중요한 요인이 되었다. 하지만 지금까지의 사용성에 대한 개념이나 연구들은 주로 사용자의 수행도로 직결되는 객관적인 측면만이 강조되었다. 이제 사용자들은 제품의 기능 수행도 측면뿐만 아니라 제품을 사용하면서 느끼는 감성적인 만족까지 가져다주기를 원하고 있다. 지금까지 인간의 감성에 대한 연구는 감성공학분야에서 많이 진행되었지만 기존의 감성공학관련 연구들을 살펴보면 대부분 제품의 외관과 인간의 감성에 관련된 것이 많다. 하지만 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성에 관련된 연구는 아직 많이 이루어지고 있지 않는 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자들이 제품을 사용하면서 느끼는 감성의 변화를 조사하여 제품의 사용성이 인간의 감성에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 밝혀 보고자 한다. 금번 연구에서는 모바일 폰을 대상으로 제품의 사용성과 인간의 감성연구를 위한 conceptual framework을 제시하였다. 또한 제품의 외관에서 느끼는 인간의 감성이 아니라 제품을 사용하는 도중에 표출되는 감성을 파악하기 위한 감성어휘를 추출하였다. 감성어휘는 다양한 문헌연구를 통한 기존의 감성어휘 조사, 웹사이트에서 사용자들이 남긴 제품 사용후기를 통한 수집 , 소리내어 생각하기(link aloud)를 활용한 실험을 통한 수집 등의 방법을 이용하여 추출한 후 웹 서베이를 통해 적합성을 검증하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘는 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성 측정자료로 활용할 수 있고, conceptual framework은 사용자의 감성을 고려한 인터페이스 개발을 위한 기본 골격을 제공할 수 있으리라 기대한다.많은 심장외과 의사들이 로봇을 이용하여 작은 창상을 통해 최소 침습적 심장수술이 가능하리라 본다. 수술로봇을 이용한 심장수술의 이점을 분석하기 위해서는 잘 계획된 연구와 긴밀한 장기간의 관찰이 필요할 것으로 판단된다.하다고 생각된다.X>$2.46\pm0.56$개의 동맥을 획득하여, 좌전하행지 329곳, 대각지 123곳, 변연둔각지 285곳, 그리고 우관상동맥 191곳 등 총 928곳에 문합하여, 환자당 평균 $2.86\pm0.78$개의 문합률을 보였다. 수술 후 사망은 1예($0.3\%$)였다. 수술 후 뇌경색은 없었으며 주요 합병증으로는 종격동염 6예($1.8\%$), 신부전증 4예($1.2\%$), 심근경색이 3예($0.9\%$), 그리고 출혈로 인한 재수술이 3예($0.9\%$) 있었다. 총 혈관 개존율은 $99.3\%$ (581/585)였고, 좌내흉동맥, 요골동맥, 우내흉동맥 및 우위대망동맥의 개존율은 각각 $100\%$(207/207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에 따라 효율적으로 시행 시 좋은 임상결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.였다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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