• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제23권3호
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• pp.324-337
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• 1990

축전지 공장의 환경과 근로자들의 개인 위생의 개선 조치가 근로자의 혈중 연농도에 어떤 영향을 미치는지를 관찰하기 위하여 새로 설립된 축전지 공장의 생산직 근로자 116명을 대상으로 채용시 혈중 연농도를 측정하고 1987년 2월부터 약 3개월 간격으로 $12{\sim}18$개월간 추적 관찰하였다. 관찰기관 중 작업환경 및 근로자 개인위생의 개선조치를 시행하였고 1987년 8월부터 6개월 간격으로 3회 작업장내 공기중 연농도를 측정하였다. 또 사무직 근로자 40명을 대조군으로 선정하여 그들의 혈중 연농도의 변화를 관찰하였다. 작업환경 개선은 국소배기장치 설치와 바닥의 진공청소였고 개인위생 개선조치는 매일 작업복 세탁, 퇴근시 샤워, 식사 전 손씻기, 작업장내 흡연 및 음식섭취 금지, 그리고 마스크 착용이었다. 대조군 40명 중 6개월까지 혈중 연농도의 관찰이 가능했던 27명에서 채용시 혈중 연농도가 $21.97{\pm}3.36{\mu}g/dl$이고 6개월후 $22.75{\pm}3.38{\mu}g/dl$로서 유의한 증가는 없었다. 공장이 가동되기 전에 입사한 A군은 폭로 전 혈중 연농도가 $20.49{\pm}3.84{\mu}g/dl$였고 폭로시작 3개월 후에 $23.90{\pm}5.30{\mu}g/dl$로 유의한 증가를 보였으며(p<0.01), 6개월 후(개선조치 1개월후)에는 $28.84{\pm}5.76{\mu}g/dl$로 더욱 증가되었으나 그후 4회 측정치는 $26.83{\sim}28.28{\mu}g/dl$로 더 이상 증가하지 않았다. 공장이 가동된 후 개선조치가 시행되기 전에 입사한 B군의 경우 폭로전 혈중 연농도가 $16.58{\pm}4/53{\mu}g/dl$였고 3개월후(개선조치 1개월후)에 $28.82{\pm}5.66{\mu}g/dl$로 급격히 증가했으며(p<0.01), 그 후 4회 측정치도 $26.46{\sim}28.54{\mu}g/dl$로 더이상 증가하지 않았다. 개선조치가 시행된 후 입사한 C군에서는 채용시 혈중 연농도가 $19.45{\pm}3.34{\mu}g/dl$였고 3개월후의 혈중 연농도가 $22.70{\pm}4.55{\mu}g/dl$로 유의한 증가를 보였고(p<0.01), 6개월에 $23.68{\pm}4.18{\mu}g/dl$, 9개월에 $25.42{\pm}3.60{\mu}g/dl$로 서서히 증가하는 경향을 보였다. 1987년 8원부터 6개월 간격으로 3회 작업환경을 측정하고 작업장의 공기중 연농도에 따라 4개부서로 구분하여 그 성적을 보면 제I부서는 $0.365mg/m^3$였으나, 작업환경 개선조치 후 각각 $0.216mg/m^3,\;0.208mg/m^3$로 감소되었고, 제II부서는 $0.232mg/m^3$였는데 개선조치후 $0.148mg/m^3,\;0.120mg/m^3$였으며, 작업환경 개선 조치후 측정한 제III부서는 1988년 1월, 8월에 각각 $0.124mg/m^3,\;0.091mg/m^3$였고 제IV부서(이동부서)는 1988년 8월에 $0.110mg/m^3$로 III, IV부서가 I, II부서에 비해 낮았다. 각 부서별 비교에서 A군과 B군의 혈중 연농도는 공기중 연농도와 비례하지 않는 결과를 보여 작업환경이 제일 나쁜 제 I부서에서 오히려 혈중 연농도가 낮고 작업환경이 좋은 제III부서에서 더 급격히 혈중 연농도가 증가하였다. C군은 제 I부서의 혈중 연농도가 제일 높았고 이동부서인 제IV부서에서 제일 낮아 공기중 연농도와 혈중 연농도 사이에 일정한 관련성을 나타내지 않았다. 이상의 결과로 보아 연취급 근로자의 모니터링은 공기중 연농도보다 혈중 연농도의 측정이 타당하며 작업환경개선도 중요하지만 개인위생에 대한 개선조치가 오히려 더 효과적이라 생각된다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2001년도 제17차 공동학술강연회 및 춘계학술답사
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• pp.42-63
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• 2001

무령왕릉의 보존대책을 수립하기 위하여 누수 현상, 고분구조 벽체거동 상황 및 구조안전점검, 고분 내에 서식하는 조류의 제거, 고분내 습기 및 결로현상 제거를 위한 공기조화시설 등을 포함하는 종합 정밀저사를 1996년 5월 1일 부터 1997년 4월 30일 까지 1년간 수행하였다. 이러한 연구를 수행하기 위하여 기초 지반에 대한 정밀측량, 고분 내외부의 년중 온습도 모니터링, 지반의 내부물성 파악을 위한 지구물리 탐사, 시추 자료에 대한 각종 물성실험, 지반의 투수계수 측정 및 지구화학적 분석을 실시하였다. 고분 내외부에 대한 정밀측량 결과 봉분 중심의 현실 중심보다 북동쪽으로 5m 이격되어 있다. 무령왕릉의 경우는 발굴 당시에도 유사한 분포를 하였으나, 이로 인하여 불균형적인 토압을 발생시키는 원인이 되고 있다. 벽돌깨짐 상황 조사결과 무령왕릉의 조사 대상 벽돌 6025장중 1972년에는 435장 파손되었던 것이 1996년 조사결과 1072장이 파손된 것으로 밝혀져 파손율이 2.5배로 증가하였다. 6호분의 경우는 이보다 더 심하여 벽돌 파손율이 2.9배로 증가하고 있다. 1972년 상황은 약 1450년간 진행된 것이고 1996년의 상황은 불과 24년간 진행된 것임을 감안할 고분이 발굴된 이후 벽돌의 균열은 상당한 가속도로 진행되어 온것이 사실이며 이대로 진행된다면 더욱 더 가속화될 것으로 판단된다. 고분벽체의 거동상태를 계측한 결과 무령왕릉 동측벽의 경우 우기와 건기에 각각 2.95 mm/myr및 1.52 mm/myr의 거동을 보여 우기에 지하수 유입에 의한 지반의 약화로 인하여 건기보다 2배정도 거동하는 양상을 보인다. 한편, 연도 입구의 호벽은 건기에 전실쪽으로 0.43 mm/myr, 연도쪽으로 2.05 mm/myr의 거동을 보여 무령왕릉에서는 가장 심한 거동을 보이고 있다. 6호분의 거동현황은 건기에만 측정된 바, 현실의 동측벽과 서측벽이 각각 벽체 뒤쪽으로 7.44 mm/myr, 현실안쪽으로 3.61 mm/myr의 거동을 보여 조사대상 5호분, 6호분, 7호분, 중 가장 심한 거동을 보이고 있다. 이는 고분 벽돌의 깨짐이 6호분이 가장 심하다는 사실과 무관하지 않은 것으로 판단된다. 봉분내부의 토양층구조에 대한 지오레이다 영상단면을 분석한 결과 무령왕릉 연도상부의 누수지방지층이 심하게 균열되어 있음을 발견하였다. 이 곳은 고분내부로 직접누수가 발생하는 곳이다. 직접누수와 지하수 형태로 유입된 침투수는 고분군 주위의 지반의 함수비를 증가시켜 지반의 지지력을 약화시키고 또한 고분내로 서서히 유입되어 고분내부의 습도를 100%로 유지시키는 주된 원인이다. 이러한 높은 습도는 고분내의 남조류의 번식을 가져왔으며 남조류의 번식은 현재 6호분이 가장 심각하고 7호분이 우려되는 수준이며 5호분은 문제가 없는 것으로 판단된다. 이와 같이 고분군의 발굴후 인위적인 환경변화와 지속적인 강우침투 및 배수 불량의 영향은 고분군의 안정성에 상당한 위험을 초래하였으며, 현 상태는 각 고분에 대한 보강이 불가피한 것으로 판단된다. 고분 벽돌의 깨짐, 고분 벽체의 거동, 조류의 서식등을 포함하여 송산리 고분군에서 발생되고 있는 보존상의 제반 문제점들을 일차적으로 누수 및 침투수에 의한 결과이다. 그러므로 무엇보다도 고분군 내부 및 고분 주변으로의 강우 및 지하수 침투를 막는 차수 대책이 시급한 것으로 판단된다. 또한 이미 발생한 변위가 더 이상 진행되지 않도록 하중을 경감하고 토압의 균형을 이루는 보강대책이 시급한 실정이다. 고분군의 보존대책으로는 고분의 구조안전에 관하여 근본적인 구조변경이 불가피한 직접 보강대책보다 간접적인 보강대책이 바람직한 것으로 판단된다. 간접적 보강대책으로서는 현 봉분규모의 축소, 불균등토압의 조정, 강우침투 방지를 위한 최종복토시스템, 유도배수구의 설치 및 능선 상부로부터의 지하수 차단시설을 포함한다. 이러한 차수대책은 고분군의 제문제를 해결하는 가장 근본적인 대책이라 할 수 있다. 고분내 결로현상 및 습기 제거를 위하여 항온항습장치를 전실에 설치하고 덕트를 통하여 고분내 현실로 순환시키는 방법을 제안하며 외부 온도의 영향을 덜 받게 하기 위하여 전실상부 토양을 현재보다 두껍게 하고 전실의 천정마감재를 열전도도가 낮은 목재로 교체하며 출입문의 이동등을 제안하였다. 금번 조사 연구를 통하여 얻어진 각종 보수 및 보존대책은 고분구조 자체에 가능한 한 최소의 변화를 주면서 가장 시급한 문제점부터 해결하도록 제시되었다. 설계 및 시공단계에서는 보수의 경중을 가려 순서에 입각하여 이루어져야만 하며 설계 및 시공단계에서 고분의 구조안전에 영향을 주지 않도록 각별한 주의가 요망된다. 끝으로, 상기의 보수대책이 실시된 후 이에 대한 평가 및 향후의 영구 보존을 위한 벽체경사 계측, 함수비 및 지하수위 계측, 온습도 측정 등을 포함하는 사후계측시스템은 필수적이라 할 수 있다. 각종 계측자료를 이용한 장기적이고도 세심한 분석을 통하여 완벽한 보존 관리가 이루어져야할 것으로 사료된다.로 사료된다.

• 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.