• 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.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.35-55
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• 2013

최근 기업 경영에 있어 정보기술의 도입 및 전략적인 활용은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 기업의 전략적인 목표와 정보기술 간의 상호 의존은 기업의 생존 및 성장에 중요한 역할을 하고 있으며, 이에 따라 이미 많은 기업이 지속적으로 정보기술에 투자하고 있다. 정보기술 투자 성과 관련해서는 기업 내부의 요인들과 전략들, 기업외부의 고객까지 여러 가지 복합적인 요소들이 서로 상호작용하고 있기 때문에, 각 요인들을 독립적으로 분리하여 정보기술 투자 성과에 미치는 영향력을 분석하는 것이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 기존의 연구들을 바탕으로 정보기술 투자성과에 영향을 줄 수 있는 변수들을 도출하여, 각 변수들의 관계를 수리적인 모델링을 통해 단순화시키고, 시뮬레이션 방법론을 이용하여 각 변수들의 변화에 정보기술 투자 성과는 어떻게 달라지는지를 밝혔다. 본 연구의 결과는 정보기술 투자는 서비스의 품질을 증가시켜 경제학적인 성과들에 간접적으로 영향을 주고, 정보기술 투자와 동시에 소비자 잉여는 증가되지만, 큰 투자비용으로 회사의 이익은 감소하게 된다. 그리고 시간이 지남에 따라 품질 증가에 관한 정보가 고객들 사이에 퍼져 나가게 되므로 최종적으로 기업의 수익을 증가시켜준다. 또한, 정보기술 투자 성과 극대화를 위해서는 회사가 제공하는 서비스와 소비자들의 네트워크 효과 등이 고려되어 정보기술 투자 여부를 결정하고, 회사에 맞는 정보기술 투자 전략을 세워야 함을 시뮬레이션 모형을 통해 확인할 수 있었다. 구체적으로, 한 번에 많은 투자를 할 경우는 단기적인 성과는 클 것으로 기대되나, 장기적으로 좋은 성과가 이뤄지지 않는다. 그러나 정보의 확산 속도가 빠르거나 정보의 장벽이 될 수 있는 정보를 받지 못하는 소비자가 적을 경우 단기에 집중 투자 하는 것이 많은 수요를 얻을 수 있다. 또, 여러 번에 걸쳐 투자하는 경우는 적당한 주기를 가지게 될 경우 장기적으로 큰 성과를 낼 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 경제학 모델링과 시뮬레이션을 결합시켜, 각각의 한계를 모두 극복할 수 있는 방법론을 활용했다는 측면과, 정보기술 투자의 성과를 제품 품질의 매개 효과 모형에 적용하여 정보기술 투자와 기업 성과간의 관계를 보여주었다는 측면, 마지막으로 정보기술 투자 전략 및 정보의 확산 효과를 반영하여 정보기술 투자의 성과를 확인할 수 있다는 측면에서 의의가 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권3호
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• pp.17-27
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• 2009

典型的价格促销是指降低一定数量产品的价格或以相同的价 格获得更多数量的产品, 从而增加价值和创造经济的激励购买. 价格促销经常用来鼓励没有消费过产品或服务的用户试用产品或服务. 因此, 理解价格促销对那些从来没有使用过促销品牌的消费者的此品牌质量认知的影响是很重要的. 然而, 如果消费者通过价格促销获得的产品的质量不好, 促销可能达不到用经济的刺激方法来增加销售的效果. 相反则有可能发生. 具体来说, 通过价格促销消费者产生低的质量的认知会削弱经济的和心理上的激励, 减少购买的可能性. 因此, 对市场营销人员来说理解品牌的价格促销信息如何影响消费者对此品牌的质量的不良认知是非常重要的. 先前的有关价格促销对质量认知的影响的研究有不一致的解释. 一些是关注价格促销对消费者认知的不利影响. 但是其他的研究显示价格促销并没有提高消费者对品牌的不良认知. 之前的研究发现这些不一致的结果和价格促销曝光的时机以及相关的试验得出的质量评估有关. 而且, 消费者是否经历过产品促销都可能会调节这些影响. 一些研究把产品类别的不同作为基本的因素. 本研究的目的是探讨在不同的情况下, 价格促销信息对消费者的不良的质量认知产生的影响. 作者控制了促销曝光的时机, 过去的各种促销形式以及信息发布的方式. 与以往的研究不同, 作者通过控制以前个人使用此产品的经验的潜在调节作用来测试事先设定限制的价格促销的影响. 这样的操作可以解决相关的有可能产生的争议. 这种方法对实际工作方面也是有意义的. 价格促销不仅适用于已存在的目标消费者, 而且可以鼓励没有使用过产品和服务的消费者尝试此产品或服务. 因此, 对市场营销人员来说理解品牌的价格促销信息如何影响消费者对此品牌的质量的不良认知是非常重要的. 如果没有使用过这个品牌的消费者通过价格促销获得的产品的质量不好, 促销可能达不到用经济的刺激方法来增加销售的效果. 相反则有可能发生. 另外, 如果价格促销结束, 购买了这个产品的消费者可能会出现明显的减少再购买行为. 通过文献回顾, 假设1用来探讨消费者通过过去的价格促销获得的质量认知的调节作用. 消费者对没有使用过的品牌的价格促销而产生的质量认知的影响会被此品牌过去的价格促销活动所调节. 换句话说, 消费者会对没有进行过价格促销的没有使用过的品牌产生不良的质量认知. 假设2-1:未使用过的品牌进行首次价格促销的时候, 价格促销的信息发布的方式将影响价格促销的成败. 假设2-2:消费者越不在意价格促销的原因, 越容易对产品的质量产生不良的认知. 通过测试1, 简要地解释了产品和品牌在提供四种价格促销形式之前并解释说明了每种价格促销形式. WAVEX这个虚拟品牌的质量的认知被评估为7. 网球拍被选中的原因是由于选定的产品组必须过去几乎没有价格促销活动来消除促销的平均次数对价格促销信息的影响, 正如Raghubir和Corfman(1999)所提出的. 测试2也用网球拍作为产品组, 主持测试2的管理者与测试1相同. 随着测试1, 选择了对产品组熟悉而对产品不熟悉的受访者. 每个受访者被分配到代表WAVEX价格促销的两种不同信息发布方式的两组中的一组. 在评估WAVEX的质量认知为7以前, 受访者看了每个促销信息. 不熟悉的实验品牌的价格促销对消费者的质量认知的影响被证明为会被以前有过或没有价格促销活动所调节. 与过去的促销行为一致是使品牌评估变得更糟的不良影响的重要变量. 如果此品牌从未进行过价格促销, 价格促销活动会对消费者的质量认知产生不良的影响. 第二, 不熟悉的品牌进行首次价格促销时, 促销信息的发布方式会影响公司促销的成败. 当消费者进行性格归因和情境归因的比较时, 质量认知的不良影响会更大. 与先前主要关注具有或不具有情境/性格归因中良好或不良的动机的研究不同, 本研究的焦点是检验如果公司提出了具有说服性的理由, 即使消费者在价格促销行为中有性格归因, 情境归因也可以被推断出的事实. 这种方法, 在学术方面取得了很大的成果, 意义在于它运用非数学的问题来解释固定和调整过程而不像以前的研究大部分是把它用于数学问题来解释. 换句话说, 根据基本属性错误, 有很大的倾向去性格地归因其他的行为. 当这种情况出现在价格促销时, 我们可以推断出消费者很有可能性格地归因公司的价格促销行为. 反而, 即使在这种情况下, 公司可以调整消费者的锚定性来降低性格归因的可能性. 另外, 不像多数对价格促销的长/短期影响的以往的研究, 只考虑价格促销对消费者的购买行为影响, 本 研究测试对质量认知的影响, 一个影响消费者购买行为的因素. 这些结果在实际工作方面有重要启示. 本研究的结果可以作为新产品有效的提供促销信息的指南. 如果品牌要避免错误的暗示, 比如在施行价格促销战略时被认为是产品的质量不好, 一定要为促销提供清晰合理的理由. 尤其是对那些以前没有进行过价格促销活动的公司来说, 提供明确的理由尤其重要. 不一致的行为可以导致消费者的不信任和焦虑. 这也是无止境的价格战的风险的重要因素之一. 没有事先通知的价格促销会使消费者怀疑, 但不会影响市场份额.

• 한국작물학회지
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• 제10권
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• pp.1-43
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• 1971

실험 I. : 본 실험은 단수수에 대하여 재배시기를 이동함에 따르는 실용 제형질의 변화를 구명하기 위하여 1968~1969년까지 2개년에 거쳐 작물시험장 특용작물 연구실(수원)에서 시행되었으며 품종은 조만생, 초형, Syrup형, Sugar형 등 생태적 특성을 달리한 17개품종이 공시되었으며 묘종기 양년 모두 4월 5일부터 8월 25일까지 20일 간격으로 8회에 걸쳐 파종하여 조사한 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 발아기(발아일수)는 파종기를 앞당겨 저온하에 파종하면 발아에 소요되는 일수가 많고 파종기가 늦어서 기온이 상승됨에 따라 발아 일수가 직선적으로 단축되다가 8월 25일 이후의 파종부터는 다시 지연되는 경향이었다. 발아기간의 일평균온도와 발아일수간에는 높은 부상관관계가 있으나 이와는 반대로 발아일수와 적산온도간에는 고도의 정상관이 인정되었다. 2. 파종기의 지연에 따라 출수일수는 거의 직선적으로 단축된다. 공시된 품종간에 평균출수일수차는 30.2일이란 큰 차이가 있었다. 이들을 10일간격으로 조, 중, 만생군으로 구별하면 조생군은 평균출수일수가 78.5$\pm$4.5일범위에 속하고 중생군은 88.5$\pm$4.5일, 만생군은 98.5$\pm$4.5일로 되었다. 출수단축한계 종종기는 조생군이 제VI-VII파종기인 7월 15일$\pm$8월 5일까지이고 중생군은 제VI파종기인 7월 15일까지, 만생군은 제IV파종기인 6월 5일까지이었다. 3. 파종기(x)와 출수까지의 일수(y)와의 회귀직선식 y=a+bx의 손수(출수까지의 일수의 단축율)와 평균출수까지의 일수와는 고도의 정상관관계가 있었다. 4. 파종에서 출수기까지의 생육경과에 있어서 일평균기온이 높을수록 출수일수가 단축되어 조생종은 24.2$^{\circ}C$에서, 중생종은 23.8$^{\circ}C$에서, 만생종은 22.9$^{\circ}C$에서 최대단축율을 보이었고 따라서 출수전 30일간의 평균기온이 약 22$^{\circ}C$부터 $25^{\circ}C$에 이르기까지 가속적으로 출수소요일수가 단축되다가 그뒤 약 21$^{\circ}C$이하가 됨에 따라 다시 지연되는 경향이었다. 5. 초장의 절대치는 품종간에 차이는 있으나 비교적 조파구간에는 초장에 큰 변이가 없었고 파종기가 늦어짐에 따라 짧아졌다. 초장의 신장속도는 파종기가 늦어짐에 따라 현저하게 빨라지고 특히 조생종이 만생종보다 더욱 가속적인 경향이었다. 따라서 최고초장과 최저초장과의 절대치의 차이는 조생종일수록 적고 만생종일수록 큰 격차를 보이었다. 6. 간직경에 있어서도 만생종은 일반적으로 조기파종할수록 굵고, 조생종과 중생종은 4월 25일 파종기가 가장 굵은 편이며 이보다 파종기가 지연 가늘어지는 경향이었다. 7. 간중은 품종의 조만생에 따라 약간의 차이는 있으나 대체로 적기(4월 25일~5월 15일)보다 조기 혹은 만기 파종하면 작아지나 파종기 이동에 따른 간중의 변화는 품종의 조만성에 따라 양상을 달리하여 조생종은 4월 25일 내외, 중생종은 4월 25일~5월 15일 내외, 만생종은 4월 5일~5월 15일 내외의 파종기에서 최고수량에 달하고 이후 직선적으로 감소하였다. 8. Brix 도는 품종에 따라 절대치가 다르며 또한 파종기가 5월 15일 이후로 늦어짐에 따라 직선적으로 감소되어 파종기(x)와 Brix 도(y) 간에 고도의 부상관관계를 볼 수 있었다. 9. 출수후 40~45일경의 절간부위별 Brix 도는 상부 제 1~제3절간 부위가 최고에 달하고, 제4절간부터 서서히 낮아지다가 지상 제2절부위에 가서 다시 약간 높아지는 경향이었다. 그러나 출수전까지는 이와 반대의 경향이었다. 10. 간중당분에 대한 파종기별 축적상황은 파종기가 지연됨에 따라 거의 직선적으로 낮아지며 품종에 따라 차이는 있으나 6월하순 이후의 파종기는 당원료작물로서 거의 무가치한 낮은 함량을 나타내었다. 11. Brix도 및 간중당분은 출수기부터 축적이 시작되어 출수후 약 40~45일에 최고에 달하고 순당율도 같은 경향으로 생육의 진전과 더불어 높아져서 순당율과 Brix 도간, 순당율과 간중당분간에 각각 높은 정의 상관관계가 존재한다. 12. 가제당량과 파종기간의 관계를 보면 중생종과 만생종은 4월 25일, 중생종은 5월 15일 파종기가 최고에 달하고 이보다 파종이 지연됨에 따라 급격히 감소되는 경향으로 파종기(x)와 가제당량(y)사이에 1% 이상의 높은 부의 상관을 보았다. 13. 파종기 및 제형질간의 상호관계를 보면 파종기가 지연됨에 따라 발아일수, 발아기간의 적산온도, 출수일수, 출수일수까지의 적산온도, 초장, 간직경, 간중, Brix 도, 간중당분, 순당율, 가제당량 등은 모두 고도의 부상관 및 회귀관계이었고 출수일수(x)와 Brix도, 당도, 순당율, 가제당량, 초장, 간장(y)등 간, Brix 도(x)와 순당율, 가제당량, 간중(x)과 가제당량(y)간, 또한 출수시의 일장(x)과 Brix 도, 출수일수, 당도, 순당율, 가제당량(y) 등 간에는 고도의 정상관을 인정할 수 있었다. 실험 II: 실험 I에 공시된 품종중에서 생태 및 유전적으로 다른 11품종만을 이면교배법에 의하여 교잡된 F$_1$ 및 교배친의 출수기, 간장, 간중, Brix 도 및 Syrup yield 등에 대하여 우성정도, 교배조합능력 및 유전분석을 한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 출수기는 조, 만숙방향으로 완전 혹은 초월우성인 특정조합이 있기는 하나 대체적으로 중간성 및 부분우성이었고 GCA 및 SCA가 높은 특정조합친을 인정할 수 있었다. 따라서 출수에 관여하는 유전인자의 분배비는 50:50으로 추정되었으며 유전력도 높아서 초기세대부터 선발이 가능할 것으로 본다. 2. 간장은 잡종강세도가 높았으며 장간의 방향으로 초월성인 특정조합도 있으나 완전 혹은 부분우성으로 추정된다. GCA 및 SCA는 일반적으로 높은 편이었으며 관여된 우성 및 열성유전자는 거의 50:50으로 분배되며 유전력은 낮았다. 3. 간중은 대부분 정의 방향(다수)으로 완전우성에 가까운 부분우성으로 작용하나 특정조합에 따라 초월우성인 것과 부분우성인 것이 있었다. GCA와 SCA는 비교적 높은 교배친을 인정할 수 있으며 유전자의 작용방향은 열성유전자가 많이 관여되고 복잡한 분리가 일어날 것으로 추정되며 유전력은 비교적 낮았다. 4. Brix 도에 대한 우성정도 및 방향은 교배조합에 따라 고 Brix 및 저 Brix로 나타났으나 일반적으로 초우성 내지 완전우성으로 나타났고 GCA 및 SCA는 Brix 도가 높은 품종일수록 높은 경향이므로 고당성 육종에는 역시 높은 당분함량을 가진 교배친이 유리할 것으로 추정된다. 5. Syrup 종에 대한 우성정도는 많은 방향으로 초월 혹은 완전우성으로 추정되며 잡종강세도는 대단히 높았다. GCA와 SCA의 관계는 일정하지 않으며 GCA가 높은 품종은 SCA가 낮은 경향이었다. 교배친의 우성대립인자 대 열성대립인자의 빈도는 거의 동수로 나타날 것으로 추정된다.