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로보어드바이저 선정요인의 우선순위에 관한 연구: AHP를 이용한 사용자와 제공자의 차이분석 관점으로 (A Study on the Priority of RoboAdvisor Selection Factors: From the Perspective of Analyzing Differences between Users and Providers Using AHP)

  • 우영웅;오재인;장윤희
    • 경영정보학연구
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    • 제25권2호
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    • pp.145-162
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    • 2023
  • 자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

LED 기반 콩[Glycine max (L.) Merr.] 세대단축 시스템 구축을 위한 조건 설정 (Establishing Optimal Conditions for LED-Based Speed Breeding System in Soybean [Glycine max (L.) Merr.])

  • 박규태;배지현;이주석;박수권;김둘이;문중경;서미숙
    • 한국작물학회지
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    • 제68권4호
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    • pp.304-312
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    • 2023
  • 본 연구에서는 LED 광원을 이용한 세대단축 시스템을 콩에 적용하기 위한 조건을 설정하고자 하였다. 생태형을 고려하여 선정한 12개 품종을 대상으로 광질, 광량, 그리고 토양 조건을 검토함으로써 콩에 최적화된 세대단축 시스템 프로토콜을 설정하는 것을 목표로 하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. 10시간의 단일 광 조건에서, 광질 1:1:1비율일 때, 광량이 400 PPFD에서 900 PPFD, 1,300 PPFD로 증가함에 따라 개화일수, 평균 절간장, 경장은 감소한 반면, 절수, 협수, 립수는 증가하였다. 2. 상토에서의 재배는 배양토에 비해 개체 별 절수, 협수, 립수가 50% 이상 증가하였다. 3. 광질에서 적색광의 비율이 증가한 2:1:1비율 조건은 1:1:1비율 조건과 비교하여 개화일수가 약 15일 이상 소요되는 것으로 나타났다. 4. 상기 조건에 따라 세대단축 시스템을 적용하였을 경우 모든 품종에서 약 30일 내외로 개화가 확인되었으며, 60일에서 70일 이내에 8립 이상의 종자 수확이 가능하였다. 5. 본 연구 결과로 구축된 세대단축 시스템을 적용한다면 연간 최대 6세대의 진전이 가능하며, 디지털 육종과 유전자 편집과 같은 현대적인 작물 육종 기술과의 결합을 통해 새로운 작물 개발을 가속화시킬 수 있을 것이다.

AI 기법을 활용한 정수장 수질예측에 관한 연구 (Study on water quality prediction in water treatment plants using AI techniques)

  • 이승민;강유진;송진우;김주환;김형수;김수전
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권3호
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    • pp.151-164
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    • 2024
  • 상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

빅테크 플랫폼 기업의 스포츠콘텐츠 사업의 특징과 시사점 : 아마존을 중심으로 (Characteristics and Implications of Sports Content Business of Big Tech Platform Companies : Focusing on Amazon.com)

  • 신재휴
    • 벤처혁신연구
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    • 제7권1호
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    • pp.1-15
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    • 2024
  • 본 연구는 디지털 대전환이 빠르게 진행되는 환경에서 빅테크 플랫폼 기업들의 스포츠콘텐츠 비즈니스의 특징을 밝히는 데 있다. 구체적으로는 아마존을 대상으로 빅테크 플랫폼 기업의 시장구조를 살펴보고 이런 구조에서 스포츠콘텐츠가 그들에게 어떤 역할을 하는지 아마존의 스포츠마케팅 사업의 특징을 밝혀 빅테크 플랫폼 기업의 스포츠콘텐츠 비즈니스를 전망하였다. 양면시장 플랫폼 비즈니스를 기반으로 한 빅테크 플랫폼 기업들은 자신들의 플랫폼의 가치를 제고하는 전략에 스포츠콘텐츠가 존재하고 있다. 때문에 스포츠콘텐츠는 이들에게 플랫폼의 가치를 높이고 나아가 인프라와 같은 플랫폼 생태계의 시너지를 높여 수익을 극대화함으로써 독점적 지위를 공고히 하는 도구로 사용된다. 아마존은 대륙이나 국가별로 인기 있는 라이브스포츠중계권을 획득하여 이를 플랫폼에 공급하여 신규고객의 증가와 구매효과 뿐 아니라 경기단체나 팀에게 IT솔루션 서비스를 제공하고 다양한 프로모션 콘텐츠를 기획 공급하면서 광고 사업을 비롯한 아마존 플랫폼 전체에 시너지를 내고 있다. 아마존프라임비디오와 아마존 프라임에 라이브 스포츠 콘텐츠를 공급하고, 아마존 웹 서비스를 통해 다양한 스포츠 이해관계자들에게 기술적 서비스를 제공하고 있으며 동시에 광고주의 광고와 마케팅 성과를 분석하고 예측하는 아마존마케팅클라우드 서비스를 제공하면서 비즈니스 기회를 넓히고 아마존 전체의 가치를 높이고 있다. 이는 양면시장 플랫폼 기반의 빅테크 기업과 단면시장 기반의 레거시 글로벌 기업과의 시장구조의 차이에서 기인하며 디지털시대 스포츠마케팅 비즈니스의 새로운 변화라고 할 수 있다. 이 새로운 모델의 핵심은 라이브스포츠 스트리밍 중계권을 기반으로 한 다양한 콘텐츠 개발을 통한 비즈니스이며 스포츠콘텐츠 마케팅은 기존 중계권, 스폰서십과 함께 스포츠비즈니스의 주요 분야가 될 것이다. 아마존, 애플, 구글과 같은 빅테크 플랫폼 글로벌 기업들은 또 다른 새로운 글로벌 스포츠마케팅 기업이 될 수 있으며 현재의 스포츠마케팅 회사와 광고회사 그리고 팀과 경기단체들은 위기와 기회가 공존해 있다.

멸종위기종 남방동사리의 보전을 위한 상세 분포 지역 및 개체군 크기 파악 (Identifying Distribution Areas and Population Sizes for the Conservation of the Endangered Species Odontobutis obscura)

  • 김정희;박상현;백승호;백충열
    • 생태와환경
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    • 제57권2호
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    • pp.102-110
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    • 2024
  • 본 연구는 현장조사와 문헌조사를 통해 멸종위기종 남방동사리의 정밀분포 현황을 제시하였으며, mark-recapture 방법을 활용하여 주요 서식구간에 대해 개체군 크기를 파악하였다. 거제도 내 18개 지방하천을 대상으로 현장조사를 실시한 결과 산양천 수계에 포함되는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입지류에서만 남방동사리의 서식이 확인되었다. 남방동사리는 출현 지점별 0.5%에서 35.3%의 상대 풍부도를 보였으며, 일부지점에 대해서 상대풍부도가 높게(18.8~35.3%) 나타나 집중 서식 지역으로 확인되었다. 총 6건의 문헌 연구에서 남방동사리의 서식 여부를 확인하였으나 연구의 목적, 범위, 기간에 따라 출현 현황의 차이를 보였다. 현장조사와 문헌조사를 포함하여 분포 지역을 확인한 결과 남방동사리는 산양천, 구천천, 부춘천 본류 및 유입하천의 최상류부터 하류까지 고르게 서식하고 있었다. 현재 산양천 수계의 남방동사리는 수계 내 안정적인 서식을 유지하고 있으나 제한된 분포 범위는 장기적으로 유전적 다양성 결핍과 같은 문제를 내포하고 있다. 남방동사리 개체군 크기는 총 2개 지점에서 최종 확인되었다. 지점별 단위면적 (m2)당 0.5개체에서 1.5개체가 서식하는 것으로 확인되었으며, 방류지점으로부터 이동거리는 평균 13.1 m로 매복형 포식자의 제한된 이동 특성을 보였다. 멸종위기종 연구에서 종의 분포와 개체군 크기에 대한 현황을 파악하는 것은 멸종위기종 보전 및 보호를 위한 기초이며 중요한 단계이다. 이러한 정보를 바탕으로 서식지 위협 요인 분석, 기초 생태 (먹이, 서식, 산란) 연구, 환경유전자 활용 남방동사리 탐지기술 개발 등의 추가 연구가 이루어진다면 남방동사리의 보호에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

AI기반 에플리케이션을 활용한 당뇨병성 족부질환 측정의 만족도 평가 (Satisfaction Evaluation of Diabetic Foot Disease Measurement using AI-based Application)

  • 최현우;이효진;김민정;이종민;김동현
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.327-334
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    • 2024
  • 본 연구의 목적은 당뇨병 환자의 맞춤형 족부질환 분석 및 관리 시스템 개발로 당뇨병성 족부질환 환자의 발 궤양 예방본 시스템은 영상분석 기술을 활용하여 족압뿐만 아니라, 발목의 변형, 신체의 균형, 발의 상처 여부 등의 다양한 데이터를 통하여 정확한 족부변형 상태 분석이 가능하고, 이를 기반으로 당뇨병성 족부질환 환자의 발의 정확한 변형 상태를 파악하여 맞춤형 인솔 제작을 하였다. 당뇨병 족부질환의 상처를 상태 확인 애플리케이션(App)의 사용 만족도 검사와 당뇨병성 족부질환 환자 및 족부질환 환자의 변성 상태를 파악하여 맞춤형 인솔을 착용하여 인솔 착용 만족도 조사연구이다. 연구 결과로 족저압력 측정 Knee angle은 -0.8 ± 1.3도였으며 최소 -2.4도에서 최대 1.1도의 분포를 보였고, 외반슬은 양쪽 하지 간에 유의미한 차이가 없었다(p = 0.534). 경골 각도는 양쪽 하지에 유의미한 차이가 있었다 (p < 0.001). 발목 각도(Ankle angle)는 왼쪽이 2.6 ± 2.0도였으며 최소 0도에서 최대 6.3도의 분포를 보였고, 오른쪽은 4.5 ± 2.1도였고 최소 1.5도에서 최대 9.1도의 분포를 보였다. 발목 각도는 양쪽 하지에 유의미한 차이가 있었다 (p = 0.011). 족저 압력 측정 애플리케이션에 평균 4.3점의 만족도를 느낀다고 응답하였으며. 맞춤형 인솔 사용에 대해 평균 3.9점의 만족도를 느낀다고 응답하였다.

위성영상 기반 토양수분을 활용한 남북한의 돌발가뭄 특성 비교 (Evaluation of flash drought characteristics using satellite-based soil moisture product between North and South Korea)

  • 이희진;남원호
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권8호
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    • pp.509-518
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    • 2024
  • 돌발가뭄(Flash drought)은 급격한 기상 및 환경요인의 변화를 통해 단기간 급속하게 발생하는(rapid-onset) 가뭄으로 정의된다. 최근에는 전 세계적인 기상이상으로 인해 돌발가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 폭염 및 강수부족 등의 선행원인을 중심으로 다양한 연구가 수행되고 있다. 돌발가뭄과 같은 극단적인 수문현상은 사전에 대비하지 않으면 농업, 식량 및 도시 상수도 안보에 극심한 피해가 발생할 수 있다. 특히, 북한은 자연재해에 취약한 국가 중 하나로, 자연재해에 대해 대응할 수 있는 사회기반시설 부족으로 인해 사회적, 경제적으로 어려움을 겪고 있으며, 2014~2015년에 걸쳐 발생한 100년 빈도의 극심한 가뭄으로 인해 식량난, 전력난 등의 심각한 피해를 보았다. 본 연구에서는 토양수분 관측위성인 Advanced Microwave Scanning Radiometer-2(AMSR2) ascending X-band 토양수분 자료의 백분위수를 활용하여 주단위 Flash Drought Intensity Index (FDII)를 산정하였으며, 2013년부터 2022년까지 10년간 한반도의 돌발가뭄 특성을 분석하였다. 한반도 전역의 관개기를 대상으로 월별 공간분포를 분석한 결과, 북한 지역에서는 토양수분의 급격한 감소로 인해 가뭄 심화율(FD_INT)이 크게 나타났으며, 남한 지역은 가뭄 심각도(DRO_SEV)가 크게 나타났다. 또한, 지역별 시계열 분석을 통해 남북한의 강원도 지역에서 FD_INT, DRO_SEV가 모두 크게 나타났다. 지역별 확률 밀도 추정 결과, 남북한의 FD_INT 차이가 뚜렷하게 나타났으며, 남한 지역은 DRO_SEV의 높은 값이 주로 분포하여 심각한 가뭄의 발생확률이 높게 나타났다. 북한 지역의 FDII가 큰 값에서 높은 밀도를 보이면서 북한 지역의 돌발가뭄 발생 횟수, 피해 등이 남한 지역보다 높은 것으로 분석되었다. DRO_SEV와 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)의 한반도 전역에 대한 상관성을 분석하여 0.4~0.6 수준의 강한 양의 상관관계를 확인하였다. 본 연구에서 제시하는 토양수분 백분위수 활용 방법을 통해 남한보다 북한 지역이 돌발가뭄에 취약한 환경으로 판단되며, 돌발가뭄은 토양수분의 지속적인 결핍보다 급격한 감소가 더 큰 영향이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 돌발가뭄 감지 및 예측 기술 개발에 활용하여 재해 예방 및 대응에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

최적화 알고리즘과 학습률 적용에 따른 흉부 X선 영상 딥러닝 분류 모델 성능평가 (Performance Evaluation of Chest X-ray Image Deep Learning Classification Model according to Application of Optimization Algorithm and Learning Rate)

  • 김지율;정봉재
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.531-540
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    • 2024
  • 최근에는 딥러닝을 이용한 의료영상 분야의 자동진단 솔루션에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 컨볼루션 인공 신경망 기반의 딥러닝 모델인 Inception V3를 이용하여 흉부 X선 영상의 폐렴 유무 분류에 대한 신속하면서도 정확한 분류 딥러닝 모델링을 찾고자 하였다. 이러한 이유로 딥러닝 모델링에 최적화알고리즘 AdaGrad, RMS Prop, Adam을 적용한 후 학습률을 0.01과 0.001로 선택적으로 적용하여 딥러닝 모델링을 구현한 후 흉부 X선 영상 폐렴 유무 분류에 대한 성능을 비교 평가하였다. 연구결과 분류 모델의 성능과 인공신경망의 학습상태를 평가할 수 있는 검증 모델링에서는 학습률 0.001과 최적화 알고리즘으로 Adam을 적용한 경우 흉부 X 선 영상의 폐렴 유무 분류에 대한 딥러닝 모델링의 성능이 가장 우수하다는 것을 알 수 있었다. 그리고 최근 딥러닝 모델링의 설계 시 최적화 알고리즘으로 주로 적용이 되는 Adam의 경우 학습률 0.01과 0.001의 선택적인 적용에서 우수한 성능 및 우수한 Metric 결과를 나타내었다. 테스트 모델링에 대한 Metric 평가에서는 학습률 0.1을 적용한 AdaGrad 가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 이러한 결과를 통하여 이진법 기반의 의료영상 분류 딥러닝 모델링의 설계 시, 신속하면서도 정확한 성능을 기대하기 위해서는 최적화 알고리즘으로 Adam을 적용하는 경우에는 학습률 0.01, AdaGrad를 적용하는 경우에는 학습률은 0.01을 우선적으로 적용할 것을 권고한다. 그리고 향후 유사 연구 시, 본 연구 결과는 기초자료로 제시될 것이라 사료되며 딥러닝을 이용한 의료영상의 자동 진단 목적의 헬스·바이오 산업에서 유용한 자료로 활용되기를 기대한다.

1998, 1999년도 우리나라에서 시행된 유방보존수술 후 방사선치료 현황 조사 (The 1998, 1999 Patterns of Care Study for Breast Irradiation After Breast-Conserving Surgery in Korea)

  • 서창옥;신현수;조재호;박 원;안승도;신경환;정은지;금기창;하성환;안성자;김우철;이명자;안기정
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제22권3호
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    • pp.192-199
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    • 2004
  • 목적: 유방암에 대한 방사선치료의 적정성과 안전성을 보장하고 궁극적으로 치료 효과를 향상시키기 위한 방사선치료 기술 표준화를 위하여 우리나라 전국의 병원을 대상으로 하는 치료 형태 조사연구(Patterns of Care Study)를 계획하였다. 그 첫 단계로 유방보존적 수술 후 시행한 방사선치료 방법에 대하여 조사하고 분석 하였다. 대상 및 방법: 조사하고자 하는 입력 문항을 개발하였고 동시에 인터넷을 통하여 조사자가 직접 입력할 수 있도록 Web 기반 입력 프로그램(www.pcs.re.kr)을 개발하였다. 대상 환자들은 1998년도와 1999년도에 유방보 존술 후 방사선치료를 받은 환자로 전수 조사를 하지 않고 표본 추출하여 조사하였다. 입력 문항은 127개로 병력과 이학적 소견, 수술 소견과 병리 소견, 항암화학요법, 호르몬요법, 방사선치료계획, 방사선치료, 치료 중 부작용, 치료 효과, 합병증, 미용 효과 등 10군으로 나누어져 있다. 15개 병원에서 입력된 261명의 데이터를 분석 하였다. 결과: 연령은 24$\~$85세(중앙값 45세)였다. 병리학적 유형은 관상피암종이 88.9$\%$로 대부분을 차지하였으며 수질성암종이 4.2$\%$, 소엽상피암종이 1.5$\%$였다. 병기는 AJCC (American Joint Committee on Cancer) 5판에 따라 분류하였으며 T1이 59.7$\%$,T2가 29.5$\%$,Tis가 8.8$\%$였으며 전체의 42.5$\%$가 Tlc에 해당하였다. 전체 환자의 91.2$\%$에서 액와림프절 곽청술이 시행되었고 69.7$\%$의 환자들에서는 액와림프절 전이가 없었으며 림프절 전이가 3개 이하인 경우가 15.3$\%$, 4$\~$9개가 4.2$\%$, 10개 이상 전이된 경우가 1.9$\%$였다. 따라서 병기 0기가 8.4$\%$, I기, 44.9$\%$, IIA기, 33.3$\%$, IIB기 8.4$\%$였다. 에스트로겐수용체와 프로게스테론수용체 검사는 각각71.6, 70.9 $\%$에서 이루어졌다. 유방보존적 수술 방법은 단순절제술(excision/lumpectomy)이 37.2$\%$, 광범위절제술이 11.5$\%$ 사분원절제술(quadrantectomy)이 23$\%$, 부분절제술(partial mastectomy)이 27.5$\%$에서 시행되었다. 수술 후 10예 (3.8$\%$)에서 절제연이 양성이었고 10예는 절제연이 종양에서 2 mm 이내였다. 항암화학요법은 I기에서 54.7$\%$, IIA기에서 83.9$\%$, IIB에서 100$\%$ 시행되었다. 방사선치료는 1예를 제외한 모든 환자들이 계획된 방사선량의 90$\%$ 이상을 조사 받음으로써 순응도가 매우 높은 치료임을 알 수 있었다. 방사선치료의 범위는 전체의 88$\%$가 유방만 치료받았고 5$\%$는 유방과 쇄골상부림프절을, 4.2$\%$는 유방, 쇄골상부림프절에 액와림프절후방추가 조사를 하였으며, 유방, 쇄골상부림프절과 함께 내유방림프절을 치료하였던 예는 1예(0.4$\%$) 뿐이었다. 유방 치료에 사용된 방사선의 종류는 Co-60가 8명(3.1$\%$), 4 MV X-ray가 115명(44.1$\%$), 6 MV X-ray가 125명(47.8$\%$)이었으며 11명(4.2$\%$)은 10 MV X-ray를 사용하였다. 조사된 방사선량은 유방 전체에 45$\~$59.4 Gy (중앙값 50.4), 원발 병소에 대한 추가 조사가 8$\~$20 Gy (중앙값 10 Gy)로 총 방사선 조사선량은 50.4$\~$70.4 Gy (중앙값 60.4 Gy)였다. 결론: 조기 유방암에 대한 진단과 병기 결정 과정, 유방보존적 수술 후 시행되는 방사선치료는 큰 편향이 없이 권고안대로 잘 시행되고 있었다. 다만 원발 병소에 대한 추가 치료는 비교적 다양하게 적용되고 있는데 이것이 치료 결과에 어떤 영향을 미치는지 추적조사연구가 필요하며 방사선치료 계획상의 세부 사항에 대한 분석과 평가가 향후 이루어져야 할 것이다.

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 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.