• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권42호
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• pp.151-175
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• 2016

스마트폰의 등장이후 게임 산업은 콘솔과 PC Online 게임에서 모바일 게임 중심으로 변화되었다. 이러한 환경에서 게임 산업은 게임의 본질적 재미를 사용자에게 제공하기보다 상업적 수익을 위한 수단으로 발전하며 부정적으로 변질되었다. 특히, 비슷한 플레이 방식에 그래픽만 달라진 게임들이 지속적으로 출시되며 산업을 발전시키기 위한 도전은 하지 않고 현상만 바라보는 실태이다. 또한, 사용자들의 인식 수준도 발전하였다. 온라인 환경의 발전으로 사용자들은 자신의 경험을 쉽게 공유한다. 자신들이 경험한 게임의 평가를 온라인 매체에 공유하며 게임의 질에 대한 냉철한 평가를 하고 있다. 지금 당장은 시장에서 발생하는 높은 수익으로 인하여 게임 산업 자체가 발전한 듯 보이지만, 향후 게임 산업에 콘텐츠의 부정적 발전방식을 지양하는 사용자들의 인식이 높아질수록 시장자체에 큰 악영향을 줄 것으로 판단된다. 이러한 현 상황을 바탕으로 모바일 이전 게임 산업에서 성공했던 게임콘텐츠를 사용자 측면에서 분석하고 재조명하여 사용자들이 원하는 게임콘텐츠의 질과 게임 산업의 방향성에 대해 돌이켜볼 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 모바일 이전의 게임 중 가장 대중적으로 성공한 게임을 연구대상으로 지정하고, 사용자 측면에서 분석하였다. 온라인게임 <월드 오브 워크래프트(World of Warcraft)>는 약 1200만 여명의 사용자가 즐겼던 게임으로 현재까지 꾸준히 인기를 얻고 있는 가장 성공한 MMORPG이다. 본 연구를 위해 <월드 오브 워크래프트>를 초창기부터 즐겨온 5명의 일반사용자를 전문가집단을 구성하였으며, 사용자의 오랜 지지를 유지해온 저력을 분석하기 위해 비즈니스 모델과 설문조사, 인터뷰, Jobs-to-be-done, 피쉬바인 모델과 같은 사용자 경험을 도출 가능한 UX 방법론들을 복합적으로 적용하였다. 그럼으로, 사용자 측면에서의 <월드 오브 워크래프트> 성공요인은 (1)10년에 걸쳐 완성된 '세계관'을 통해 사용자가 파고들 여지를 제공한 것. (2)사용자들의 입장(문화, 언어 등)에 맞게 '국가별 정책'을 통해 게임을 제공한 것. (3)시간의 변화에 따라 '확장팩'을 제공하며 사용자들이 끊임없이 파고들 여지를 제공한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 모바일 게임 발전이후 게임콘텐츠의 질적 하락의 문제점에 도달한 현 게임 산업의 콘텐츠 지표로서 산업적으로나 학술적으로 그 가치가 높다고 판단된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.105-120
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• 2020

본 연구는 대중음악산업에서의 동영상 콘텐츠 제작이 증가하는 현실을 반영하여 연구자가 직접 대중음악 콘텐츠를 제작하고 해당 콘텐츠들로 구성된 유튜브 채널을 개설함으로써 실질적인 콘텐츠 제작과 유통의 과정을 탐구하였다. 유튜브는 2019년 2월 25일에 개시하고 채널 명은 인디뮤지션 홍보에 초점을 둔 '알리다뮤직'으로 정하였으며 10인의 인디뮤지션을 대상으로 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠는 원테이크 라이브 형식으로 진행하였고 화면은 이메일 주소와 SNS 계정을 상단에 표기한 명함의 형태로 제작되었다. 따라서 콘텐츠 명은 '명함라이브'라고 정하였고, 라는 슬로건 하에 QR코드를 우측 하단에 삽입한 형태의 홍보 콘텐츠 영상물을 제작하였다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 제작된 '알리다뮤직'의 '명함라이브' 콘텐츠에 직접 참여한 인디뮤지션을 대상으로 개선방안과 홍보방법에 대한 연구를 진행하였다. 5인의 참여자 인디뮤지션을 대상으로 한 그룹인터뷰와 유의미하다고 판단되는 1인을 선정하여 따로 일대일 심층인터뷰를 진행하였다. 그 결과 첫째, 뮤지션 홍보 매체로써 유튜브는 영향력이 가장 크며 적은 비용에 고효율을 낼 수 있는 매체로 나타났고, 둘째, 유튜브 콘텐츠 참여자 평가는 원테이크 라이브의 필요성과 '명함라이브' 콘텐츠의 디자인적인 요소 그리고 QR코드에 대한 인식으로 나누어 결과가 도출되었으며, 셋째, 유튜브 콘텐츠의 효과적인 홍보 방법으로 미디어적인 측면은 콘텐츠의 지속성 및 인지도 확보, 채널의 구독자 확보의 중요성, 효과적인 미디어 활용을 위한 타 SNS와의 연계로 나타났으며 내용적인 측면은 채널의 인지도 증가 필요성, 출연자 섭외 및 콘텐츠의 다양성, '명함라이브' 콘텐츠의 오프라인(회사, 관계자)과의 연계가 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 흥미로운 콘텐츠를 소비자에게 제공하는 동시에 다양한 뮤지션과 회사가 만나는 채널로 성장해야 할 것이며 이를 통해 회사와의 계약, 광고 수입 창출을 유도하여 플랫폼으로써의 채널로 자리 잡아야 할 것이다. 하지만 본 연구는 제한된 대상자를 대상으로 연구를 하여 다소 국한된 범위에 연구라고 할 수 있어 향 후 연구에는 더 많은 대상자를 대상으로 연구를 진행하여 다양한 관점에서의 홍보 및 개선방안을 도출하기를 기대해본다.

• 한국조경학회지
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• 제50권3호
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• pp.19-34
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• 2022

본 연구는 비도시 정주지에 해당하는 농촌지역 그린인프라에 대한 탄소중립 기여도를 정량적으로 분석하여 비도시 정주지에 대한 탄소중립 정책 및 이행방안 수립시 활용할 수 있는 기초자료를 제공하기 위하여 진행하였다. 주요 목적은 첫째, 농촌지역 그린인프라를 체계화하고, 둘째, 그린인프라 요소별 원단위를 도출하며, 셋째, 이를 활용하여 우리나라의 탄소중립에 미치는 영향을 정량화하여 제시하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구 조사 및 분석을 통해 도출된 농촌지역 그린인프라 요소에 대한 적정성 검증을 위하여 내용 타당도(CVR) 분석을 실시하였고 그린인프라 요소별 탄소감축량 원단위는 관련 분야 연구 결과를 활용하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 농촌지역 핵심기능(Hubs)의 그린인프라는 마을숲, 습지, 농경지, 스마트팜, 연결기능(Links)은 하천, 마을녹지, 빗물 재활용시설이 .500 이상의 CVR값을 가지는 것으로 나타나 적정한 것으로 분석되었다. 둘째, 그린인프라 요소별 원단위는 선행연구 결과를 활용하여 최소값, 최대값, 중간값으로 구분 제시하여 탄소중립을 위한 공간적 계획, 설계 등에 활용될 수 있도록 하였다. 셋째, 농촌지역 그린인프라를 우리나라 비도시지역 정주지에 적용할 경우 최소 70.76 백만 톤, 최대 141.16 백만 톤에 달하는 CO₂ 를 간접적으로 감축하는 효과가 있는 것으로 분석되었다. 이는 2019년 농업부문 탄소배출량의 3.4배에서 6.7배에 달하는 양으로 탄소중립 기여도가 매우 높다고 볼 수 있으며, 이를 활용한 경제적 가치는 최소 약 1조 6천억 원에 달하여 농촌지역 활성화, 녹색일자리 창출, 농촌 산업생태계 전환 등에도 크게 기여할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구는 비도시지역의 정주지에 대한 탄소중립 기여도를 정량적으로 제시하였으며, 농촌지역 그린인프라 각 요소별 탄소감축 원단위를 도출함에 따라 마을단위의 탄소중립을 위한 공간적 계획, 설계 시 활용할 수 있는 기초연구로서 의의를 가진다. 특히, 그린인프라 요소별 탄소감축 원단위는 마을단위 탄소중립 정책, 계획 수립 시 정량적 목표제시 및 달성 여부 점검 등에 활용가능할 것이며 이를 기반으로 하여 시군구 등 지역단위와 도시단위의 탄소중립화에 확대 적용할 수 있을 것이다.

• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.255-265
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• 2015

역사·문화거리란 그 지역만의 역사·문화적 자원과 도시가로의 연계를 통해 지역정체성을 형성하게 되는 가로환경으로 이를 위해서는 역사·문화자원에 대한 이해를 바탕으로 한 특색 있는 디자인 적용이 필요하다. 그러나 기존에 조성된 가로 대부분이 역사·문화자원에 대한 이해가 부족하거나 물리적 환경 정비 수준에 머무르고 있어 제 역할을 하지 못하는 경우가 많다. 따라서 이의 개선을 위해서는 역사·문화거리에 대한 정확한 진단 및 평가가 우선되어야 한다. 이에 본 연구는 대표적 역사·문화가로인 김해 가야의 거리를 대상으로 구성요소 및 색채특성을 분석하여 역사·문화가로 조성을 위한 계획방안을 모색하고자 한다. 이는 역사·문화가로를 이해하는 틀로서, 나아가 그 가치를 재인식하고 활성화하는 데 의의가 있다. 연구결과는 다음과 같다. (1) 역사·문화가로의 구성요소를 포괄적 측면에서 비 물리적 요소와 물리적 요소로 구분하여 세분화하였다. (2) 구성현황을 살펴본 결과, 가야의 거리는 역사·문화유적과 조형물, 가로시설물을 중심으로 구성되어 있음을 파악하였다. (3) 색채 분석 결과, 역사·문화가로의 경우 역사·문화유적과의 조화와 통일성을 중심으로 계획되고 있으며, 전체 가로경관을 통합하는 체계적 디자인 접근이 미흡하고 장소 아이덴티티 부여 및 효율적 정보전달을 위한 추가적 색채계획이 필요함을 파악하였다.

• 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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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

• 한국습지학회지
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• 제25권1호
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• pp.35-47
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• 2023

한국 시설원예 농업과 수경(양액)재배 방식은 증가하는 추세로 발생되는 배액(폐양액)의 관리 필요성이 확대되고 있다. 본 연구에서는 배출되는 폐양액의 비료 성분 양을 가격으로 평가하여 수처리비용 절감과 비료성분 재활용이라는 두가지 측면에서 기술개발과 활용 가능성을 알아보았다. 연구는 배출 배액의 수질환경 특성을 분석한 선행연구에서 제시한 분석결과를 바탕으로 비료성분의 유실 경제성을 평가하는 것으로 배출되는 배액의 총 배출량은 연간 259.7L·m2·^-1을 적용하여 분석에 사용하였다. 토마토, 파프리카, 오이, 딸기 등 작물별 배액(폐양액)의 주요 수질 분석 결과를 바탕으로 평가하였으며, 인(P) 성분의 경우 인산(P₂O₅)의 양으로 환산하여 분석되었다. 질소(N)의 양은 토마토 1145.90kg·ha^-1, 파프리카 920.43kg·ha^-1, 오이 804.16kg·ha^-1, 딸기가 405.83kg·ha^-1로 평가되고 P₂O₅의 비료성분은 파프리카 830.65kg·ha^-1, 토마토 622.32kg·ha^-1, 오이 477.67kg·ha^-1, 딸기 240.9·ha^-1의 양만큼 배출하는 것으로 계산할 수 있다. 이 외에도 칼륨(K), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg)을 비롯해 철(Fe), 망간(Mn) 등 미량원소도 배출되는 것으로 분석되었다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격은 질소(N) 860.7원, 인(P) 2,378.2원, 칼륨(K) 2,121.7원, 칼슘(Ca) 981.2원, 마그네슘(Mg) 1,036.3원, 철(Fe) 126,076.9원, 망간(Mn) 6,232.1원, 아연(Zn) 15,825.0원, 구리(Cu) 31,362.0원, 붕소(B) 4,238.0원, 몰리브덴(Mo) 149,041.7원으로 평가할 수 있다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격과 앞서 분석한 작물별 폐양액의 농도, 수경재배의 평균적인 연간배출량 등을 종합적으로 고려하여 연간 유실되는 작물별 비료 유실액을 산출하였다. 분석결과 토마토의 경우 6,995,622.3원, 파프리카는 7,384,923.8원, 오이는 5,091,607.9원의, 딸기는 2,429,290.6원으로 평가되어 수경재배 4가지 작물 평균은 1ha 재배면적 기준 5,475,361.1원의 비료성분 유실이 확인되었다. 수경재배 배액을 하천으로 유출시켜 오염원으로 처리하는것 보다 배출 전 자체 처리 또는 타작물 활용을 통해 관리한다면 수처리 비용 절감과 더불어 가치있는 재이용 가능한 비료성분이 될 수 있다고 기대하였다.