• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 대한화장품학회지
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• 제48권4호
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• pp.365-372
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• 2022

셀로비오스(cellobiose)는 식물 등에 널리 분포하는 셀롤로오스의 분해 과정에서 생성되는 이당류이다. 환원당인 셀로비오스는 2 개의 β-1,4 결합으로 결합한 구조를 가지며, 식물 등에 존재하는 천연물로서, 건강식품이나 식품의 감미료, 화장품 원료, 의약품 원료로서 활용되어지고 있다. 본 연구에서는 다양하게 유용될 셀로비오스를 기능성 화장품인 미백 화장품 소재로서의 가능성을 확인하고자, 자가포식 활성화 및 멜라닌 생성저해 효능을 검토하였다. 인간 유래 멜라닌 생성 세포로 알려진 MNT-1 세포에서 셀로비오스의 농도에 따른 독성 실험을 진행한 결과 20 mg/mL이하에서 세포독성이 없음을 확인하였고, 공초점 현미경을 통해 셀룰비오스 처리에 따른 자가포식 표지자인 microtubule-associated protein 1 light chain 3 (LC3) puncta의 증가가 확인되었다. 또한 LC3의 형태가 LC3-I에서 LC3-∏로 변환됨을 확인하였으며, 농도와 시간에 따라 LC3-II양이 증가하는 것을 확인하였다. 셀로비오스를 동일 세포에서 20 mg/mL 농도로 7 일간 처리하여 멜라닌 생성량을 분석한 결과, 50% 이상 멜라닌 생성 감소를 확인하였다. 추가적으로, 멜라닌 생성 관련 단백질TYR 및 TYRP1의 발현량을 western blot법을 이용하여 분석한 결과, 농도의존적으로 발현이 저해되어 멜라닌 생성이 감소함을 확인하였다. 이러한 연구 내용을 기반을 토대로 셀로비오스를 함유한 화장품 크림제형을 확보하여 4 주 동안 제형의 변화를 확인 해본 결과 성상이 고온에서 액채형태로 변화하였지만 pH는 변화하지 않았음을 확인하였다. 결론적으로, 자가포식 활성화 및 멜라닌 생성 억제 과정에 셀로비오스가 관여함을 확인하였으며, 이를 통해 미백 화장품 소재로서의 활용 가능성을 제안하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.853-860
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• 2022

본 연구의 목적은 엔지니어링 노임단가의 산출기준 개선방안을 마련하고 이를 모델화하여 적정한 노임단가 수준을 산정하는데 있다. 이를 위해 엔지니어링 노임단가 산출기준의 타당성 검토와 더불어 광범위한 엔지니어링 산업 실태조사가 실시되었다. 실태조사는 5,879개 모집단을 층화하여 추출된 표본 1,000개의 기업을 대상으로 실시되었고 이중 유효하게 응답한 748개 기업의 설문지가 분석에 사용되었다. 본 연구가 제시한 엔지니어링 노임단가 산출기준의 개선방안 및 산출모델은 다음과 같다. ① 엔지니어링 대가 산정 시 적용되는 노임단가는 평균임금이 아닌 원청 임금으로 산정하는 것이 합리적인 것으로 분석되었다. 원청노임단가는 '평균 기술자임금÷ [1-하청금액 수주비중×(1-하도급률)]'의 산식에 의해 추정되었다. ② 실태조사결과 엔지니어링산업의 1개월 근로일수는 99 % 신뢰구간에서 20.35일~20.54일로 현행기준(22일)과 차이가 컸다. 또한 노임단가 산출기준 법령을 검토한 결과 2022년 이후부터는 현행 22일에서 근로기준법에서 정한 휴일을 계산하여 근로일수를 산정하는 것이 법령에 부합되는 것으로 나타났다. ③ 엔지니어링 대가 산정 시 임금조사와 노임단가 적용시점 간의 시간차이는 정부지침을 준용할 경우 과거 특정기간 노임단가 상승률로 보정하여 사용할 수 있는 것으로 검토되었다. ④ 분석결과 현행 엔지니어링 노임단가는 하도급 거래구조의 미 반영(4.1 %), 근로일수의 과다 계상(6.8 %~7.8 %), 과거의 임금적용(2.6 %)으로 적정 노임단가보다 13.5~14.5 % 낮았다. 본 연구에서 제시된 모델은 적정한 엔지니어링 대가를 산정할 수 있을 뿐만 아니라 유사 분야의 노임단가 산정 시 유용한 틀로 사용될 수 있어 정책 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 국제지역연구
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• 제18권3호
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• pp.109-144
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• 2014

2010년 아이슬란드 화산재로 인해 유럽 전역에 항공대란과 많은 경제적 피해가 발생한 일이 있다. 최근 학계에서는 백두산의 화산폭발 가능성이 높다고 경고하고 있는데, 만약 백두산 화산이 폭발한다면, 특히 운항중단으로 인한 항공산업의 경제적 피해가 우려되고 있다. 본 연구에서는 백두산 화산재 확산 시나리오를 기반으로 시간과 위치에 따른 화산재 PM10 농도를 분석하고, 항공운항 기준에 따른 공항의 피해범위를 예상하였다. 항공산업의 경제적 피해액을 예측하기 위해 국내 항공사 및 공항공사의 매출규모를 항공사·공항·월 단위로 분류하고, 항공기 운항이 중단될 경우 항공사 및 공항공사의 직접피해액을 계산하였다. 그리고 산업연관분석을 통해 항공산업의 피해로 인해 발생되는 연관 산업의 생산·수입·부가가치에 미치는 파급효과로 인한 간접피해액을 계산하였다. 연구결과, 화산폭발지수가 VEI 1에서 VEI 5일 경우 공항의 직접피해는 나타나지 않았다. 그러나 VEI 6일 경우 강원도의 양양공항은 화산재 PM10 농도가 비행금지구역(NFZ)에 해당하여 항공기 운항이 전면 금지되며, 경상도의 김해공항, 울산공항, 포항공항은 시간제한구역(TLZ)에 해당되어 항공기 운항이 부분적으로 중단될 것이다. 만약 VEI 7일 경우에는 화산재가 강원도, 경기도, 충청도, 경상도 지역으로 확산되어 양양 공항, 김해공항, 대구공항, 울산공항, 포항공항은 항공운항이 전면 금지되며, 이때 항공사 및 공항의 총 경제적 피해액은 81억 원(직접피해액 35.5억 원, 간접피해액 45.7억 원)이 발생하는 것으로 예측되었다. 특히, 김해공항의 피해액이 92%를 차지하고 있어 화산재로 인한 피해가 가장 높은 공항으로 나타났다.

• 공연문화연구
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• 제40호
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• pp.111-136
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• 2020

해방이후 국가적 초기화 상황과 다를 바 없는 국면에서, '민족주의'는 정부에 의해 혼돈과 분열의 상황을 극복하고 사회적 결속력을 높이기 위한 이념적 도구로 선택되었고, 많은 전통예술 그 중에서도 '민속예술'이 '민족예술의 정수'로 상징화되었다. 이와 함께 농악, 민요, 민속놀이, 무용 등과 같은 기층의 예술양식들이 이전의 지역 공동체사회보다 더 확장된 사회-국가로 불려나오게 되고, 그에 부응한 여러 사회문화적 현상이 잇따르게 되는데, 그 영향이 학교 교육의 범주에서도 발견된다 학교 안에서의 국악-민속예술 교육이 촉발되어 농악을 비롯하여 민속무용, 민속음악 등이 전문예술인들의 지도 하에 교내 학생들을 대상으로 전수되게 된다. 그로 인해 전문 민속예술인 양성을 목적으로 한 마땅한 교육기관이 극소수에 불과했던 당대에 농악인재를 양성하는 역할을 대행하는 결과를 낳았다. 이런 현상은 일반 인문계 고등학교보다 실업목적형 학교인 농림고/농업고에서 두드러진다. 그리고 그 교육성과는 당대를 넘어서 현재의 농악 전승 현장까지 연결되어 있으며, 각별히 한국 근현대농악사에 여러 유의미한 사실들을 낳았다. 본 글은 세 지역 농림고/농업고의 농악부 운영 실례를 통시적으로 살펴보고, 그것이 현재의 한국 농악 전승 국면과 어떤 사실관계에 있으며, 그에 대한 농악사적 의의와 시사점을 규명한다.

• 지역연구
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• 제39권1호
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• pp.53-66
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• 2023

코로나19로 인해 도시민의 외부활동이 크게 위축되면서 인구감소, 매출액 감소 등 상권에 많은 피해가 발생하였다. 상권의 침체는 국가경제의 하부구조 붕괴를 의미하며, 지역경제와 개인의 삶에도 심각한 부작용을 초래 할 수 있다. 따라서 국가 지역경제와 밀접한 관계인 골목상권을 살펴보고, 영세한 소상공인이 밀집한 골목상권의 피해와 침체에 주목해야 한다. 이 연구의 목적은 코로나19 전후 기간을 대상으로 상권 매출액 시계열 데이터와 DTW 시계열 군집분석을 활용하여 , 골목상권을 성장상권과 쇠퇴상권으로 구분하고 성장상권에 영향을 미치는 요인을 도출하는 것이다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나19 전후 기간의 상권 매출액 시계열 데이터를 활용하여 골목상권을 성장상권과 쇠퇴상권으로 구분하였고, 성장상권과 쇠퇴상권의 분포가 지역적으로 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 쇠퇴상권이 다수 분포한 지역의 적극적인 상권 관리 정책이 필요하며, 쇠퇴상권의 공간적 분포를 고려한 지역별 정책 마련이 요구된다. 둘째, 코로나19 시기에는 대면필수업종과 집객시설 밀도, 인구밀도가 상권 지속성에 부정적 영향을 미쳤으며, 이는 기존의 연구와 반대되는 결과이다. 이는 코로나19 시기의 특수성과 집적경제의 부정적 효과를 실증적으로 확인한 결과이며, 추후 국가재난상황 발생 시 실효성 있는 상권 관리 방안 및 정책 마련의 기초자료로 활용될 수 있다. 셋째, 상권의 배후지 특성이 상권 지속성에 유의미한 영향을 미쳤으며, 배후지의 인구밀집을 유도하는 집객시설의 부정적 효과가 나타났다. 이는 국가재난상황에서 상권 활성화 정책 및 소상공인 지원 정책 수립 시 상권 내부뿐만 아니라 배후지 특성도 고려할 필요가 있다는 것을 시사한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권2호
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• pp.148-156
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• 2023

본 연구는 오이(Cucumis sativus L.)의 광합성, 생육 및 수분이용효율을 분석하고 생장해석을 통해 생육 온도와 관수 주기가 식물에 미치는 영향에 대해 알아보고자 환경 제어가 가능한 실내 재배상에서 광도(70W·m^-2)와 상대습도(65%)를 동일하게 설정하여 수행하였다. 처리는 주/야간 온도(℃)를 15/10℃, 25/20℃및 35/25℃로 3처리하였고, 각 온도별 관수 주기를 1일 1회 100mL(S), 2일 1회 200mL(L)로 달리 공급하는 처리를 조합하여 총 6개(15S, 15L, 25S, 25L, 35S, 35L) 처리를 하였다. 초장이 0.5cm인 오이묘 '아시아 은천'을 양질사토로 충진한 1L 원형 포트에 정식하여 21일간 처리하였다. 처리 14일째 광합성, 증산율과 기공전도도는 25S에서 가장 높았고, 관수 주기가 짧은 S처리에서 L처리보다 높았다. 처리 기간 중 총 관수량이 2L로 동일하게 공급되었지만 토양함수율은 15S에서 가장 높았고 25S > 15L > 25L, 35S, 35L 순으로 낮았다. 상대습도는 15/10℃(61.1%)와 25/20℃(67.2%)는 비슷한 경향을 보였지만 35/25℃에서는 80.5%로 높았다. 21일째 오이 생육은 25S에서 가장 높았고, 초장, 생체중과 건물중은 관수 주기에 영향을 받았다. 잎끝황화 현상은 온도가 높았던35S, 35L에서 89.9% 발생하였다. 상대생장률(RGR)과 비엽중(SLA)은 25/20℃(25S, 25L)에서 높았고, RGR은 관수 주기가 짧은 S처리, SLA은 L처리에서 높은 경향을 보였다. 수분이용효율(WUE)은 25S, 25L > 15S > 15L, 35S, 35L 순으로 높았다. 이상의 결과 적온인 25/20℃에서 생육과 수분이용효율도 높았다. 그러나 35/25℃(35S, 35L) 처리에서는 토양 함수량이 낮았고, 잎끝 황화현상이 발생하였으며, 15/10℃(15S, 15L)에서 토양 함수율이 높고 광합성과 생장이 낮았다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권3호
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• pp.43-62
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• 2010

은행서비스에서 고객지향성의 중요성이 더욱 커지고 있다. 조직의 고객지향적 문화와 전략이 급증함에도 불구하고, 국내 마케팅 문헌에서 고객지향성과 그에 따른 성과를 분석한 논문이 제한적이었다. 특히, 최근의 기준금리 상승에 따른 고객들의 금리민감도가 더욱 커질 수 있는 상황에서, 본 연구의 목표는 기업의 마케팅 노력인 고객지향성의 효과를 측정한다. 먼저 고객지향성과 금리민감도, 고객지향성과 고객애호도, 그리고 금리민감도와 고객애호도의 관계를 고찰한다. 또한 예금이자율과 대출이자율의 조절효과를 통해 고개지향성-금리민감도, 고객지향성-고객애호도의 관계에 어떠한 영향을 미치는가를 조사한다. 본 연구의 모형을 테스트하기 위하여, 국내 은행을 이용하는 304명의 고객을 이용하였다. 연구 결과 고객지향성과 고객애호도의 관계는 유의하게 평가된 반면, 고객지향성-금리민감도, 금리민감도와 고객애호도의 관계는 유의하지 않게 나타났다. 고객지향성이 높이 평가되어도 금리변동에 따른 경쟁상품간의 금리비교에 의해 고객의 금리민감도는 고객지향성의 효과가 상쇄되는 결과를 발생시키고, 금리민감도는 고객애호도에 유의한 영향을 미치지 않는다. 무엇보다도, 예금이자율과 대출이자율에 따른 조절효과가 완전히 상반되는 결과를 가져온 것이 흥미롭다. 예금이자율의 경우, 고객지향성-금리민감도, 고객지향성-고객애호도에 영향을 주지 않았으나, 대출이자율은 두 관계에 유의한 조절효과를 나타내었다. 본 연구의 결과는 아직 위의 관계에 대한 조명이 미숙한 상태에서, 향후 은행들이 어떻게 전략을 구축하여야 하는가에 대한 방향을 제공하였다는 점에서 그 연구의 공헌과 의의를 찾을 수 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권3호
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• pp.71-80
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• 2022

부동산 시장은 한 나라의 경제에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 많은 관련 산업의 성장을 통해 경제성장에 큰 역할을 하고 있다. 이자율의 변동은 자산 가격에 영향을 미치며 주택가격에도 큰 영향을 미친다. 본 연구는 이자율의 변동이 주택가격에 미치는 영향이 지역적인 차이를 보이는지를 분석하기 위하여, 주택가격을 전국, 지방, 서울 주택가격으로 구분하여 분석하였다. 분석은 2011년 1분기부터 2021년 4분기까지의 기간을 대상으로 하였으며 DOLS 모형을 이용하여 분석하였다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 이자율은 전국 주택가격에 대해 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나, 이자율의 하락은 전국 주택가격을 유의하게 상승시키고 이자율의 상승은 전국 주택가격을 유의하게 하락시키는 것으로 나타났다. 소비자물가지수와 대출증가율도 전국 주택가격에 양(+)의 영향을 미치지만 통계적 유의성은 높지 않았다. 둘째, 이자율은 전국 주택가격의 경우와는 달리 지방 주택가격에 음(-)의 영향을 미치지만 통계적으로 유의하지는 않았다. 반면에 소비자물가지수와 대출증가율은 전국 주택가격에 비해 지방 주택가격에 더 크고 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 이자율은 서울 주택가격에 유일하게 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 이러한 영향은 전국과 지방 주택가격에 대한 영향보다 더 크고 더 유의한 수준을 보였다. 결국 이자율이 한국 주택가격에 미치는 영향은 지역적으로 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이자율은 전국 주택가격에 유의한 음(-)의 영향을 미치며, 지방 주택가격에도 음(-)의 영향을 미치지만 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타났다. 그리고 이자율은 서울 주택가격에 가장 크고 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 거시경제변수들이 주택가격에 미치는 영향도 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이는 지방과 서울 주택가격에 미치는 영향 요인이 서로 다른 지역별 차이가 존재하는 것을 의미하는 것이며, 부동산정책을 입안하고 실행할 때에는 이러한 점을 고려하여야 할 것으로 보여 진다.

• 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.