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1961년 문화재보존위원회 활동 재평가 (Re-evaluation of Cultural Heritage Preservation Committee Activities in 1961)

  • 오춘영
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제57권2호
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    • pp.144-166
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    • 2024
  • 문화재위원회는 1962년부터 지금까지 60여년이라는 긴 시간 동안 대한민국의 문화재 보존에 관한 중요한 일들을 심의하고 있는 중요한 기구이다. 1961년에 활동한 문화재보존위원회는 1년 정도의 짧은 활동 기간이었지만, 다음과 같은 의미가 있었음을 당시에 작성된 회의록으로 확인하였다. 우선 법률적으로, 우리나라에서 문화재나 무형문화재의 개념을 법령에 처음 사용했다는 점과 전문위원 제도와 위원의 임기 규정을 최초로 사용했다는 점에서 의미가 있었다. 이런 사항들은 현재의 문화재보호법과 문화재위원회 운영의 기초가 되었다. 다음은 활동과 관련하여, 기존에 알려진 것과 다르게 당시의 정치적 격변에도 불구하고 활발히 활동을 하였음을 확인하였다. 당시의 급격한 정권 교체에도 불구하고 위원회는 구성원의 변동이 없었고, 회의도 중단 없이 계속되었다. 그리고 당시 문화유산 보존과 관련하여 서로 다른 집단들의 배타적 관계가 있었고, 이 관계는 이들 집단들을 통합한 문화재관리국이 세워지면서 사라지게 되었음도 회의록으로 확인하였다. 마지막으로 당시 작성된 회의록의 형태는 당시의 문서 작성 형태를 보여주는데, 여기에서는 전통적으로 이어오던 문서 작성 양식이 새로운 형태로 바뀌고 있는 현상이 확인된다. 근현대 서지학 측면에서 좋은 연구자료가 될 수 있다. 앞서 살펴본 것처럼, 1961년의 문화재보존위원회는 법률적 측면이나 실제 활동적 측면에서 역사적으로 중요한 의미들을 가진다. 이 위원회의 활동이 낮게 평가된 이유는 당시에 작성된 회의록이나 관련 서류들이 관련 행정 체계의 미비로 잘 정리되지 않았기 때문이라고 추정된다. 문화재보존위원회의 회의록에는 당시 문화유산 정책과 결정에 관한 여러 사실들을 기록하고 있다. 그렇기 때문에 이 내용들에 대한 분석 연구로 당시 문화유산 정책과 인식에 대한 여러 사실들을 더 많이 밝혀낼 수 있다.

노인외래정액제 개선이 고령층의 의료이용에 미친 영향 (The Effects of the Revised Elderly Fixed Outpatient Copayment on the Health Utilization of the Elderly)

  • 김리현;이경민;이우리;유기봉
    • 보건행정학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.196-210
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    • 2024
  • 연구배경: 2018년 1월 의원급(의원, 치과의원, 한의원) 노인외래정액제 개선안이 시행되었다. 정액진료비 상한금액인 1만 5,000원 이하 진료를 받은 경우의 본인부담금은 기존과 동일하다. 개선안은 정액진료비 상한금액인 1만 5,000원 초과 진료를 받은 경우의 본인부담금을 차등적으로 인하하였는데, 1만 5,000원 초과 2만 원 이하 구간의 본인부담금은 진료비의 30%에서 10%로, 2만 원 초과 2만 5,000원 이하 구간의 본인부담금은 진료비의 30%에서 20%로 인하하였다. 우리나라는 급격한 인구 고령화로 고령인구와 노인진료비가 빠르게 증가하고 있고, 노인빈곤율이 경제협력개발기구 회원국 중 가장 높다. 연구는 건강보험 지속 가능성 유지와 노인복지 향상을 위하여 노인외래정액제 개선이 고령층의 의료이용에 미친 영향을 종합적으로 확인하려고 한다. 방법: 연구는 한국의료패널 자료를 사용하여 노인외래정액제 개선 이후 고령층의 의료이용 변화를 추정하였다. 연구는 단절적 시계열 연구 중 구간별 회귀분석을 분석에 이용하였고, 진료비 구간별 및 의원 종류별 외래진료 횟수, 입원횟수 및 일수 변화는 포아송 구간별 회귀분석을, 외래 및 입원진료비 변화는 구간별 회귀분석을 이용하여 추정하였다. 구간별 회귀분석은 개입으로 인한 효과와 시간의 흐름에 따른 효과를 구분할 수 있게 해주어, 개입이 없더라도 발생했을 변화와 개입으로 인한 변화를 명확하게 추정할 수 있도록 해준다. 의료이용에 영향을 미칠 것으로 예상되는 성별, 연령, 교육수준, 소득, 배우자 유무, 장애 정도, 지역, 주관적 건강인식, 질병 및 손상으로 인한 일상생활 제한 여부, 응급 및 입원 수술 여부, 응급실 이용횟수, 만성질환 개수, 계절은 통제변수로 포함하였다. 결과: 노인외래정액제 개선 직후 본인부담 변화가 없던 의원, 한의원 진료비 1만 5,000원 이하 구간의 외래진료 횟수가 감소하였다. 그러나 본인부담이 감소한 의원 1만 5,000원 초과 2만 원 이하 구간과 한의원 2만 원 초과 2만 5,000원 이하 구간의 외래진료 횟수는 증가하였다. 치과의원의 외래진료 횟수 변화는 통계적으로 유의하지 않았다. 입원율은 노인외래정액제 개선 직후 감소하였지만, 이후 다시 증가하였다. 외래진료비 중 본인부담금은 노인외래정액제 개선 직후 감소하였다. 입원진료비와 외래와 입원진료비를 합한 총진료비는 노인외래정액제 개선 직후 감소하였다가 이후 다시 증가하였다. 결론: 분석결과를 통해 노인외래정액제 개선 이후 일시적인 의료이용 증가와 본인부담금 감소를 확인할 수 있었다. 총진료비 중 입원이 차지하는 비중이 외래보다 크기 때문에, 노인외래정액제 개선이 고령 환자의 의료비 부담 완화에 미친 영향은 매우 제한적이었다. 장기적으로 고령 환자의 의료비 부담 완화와 건강보험 지속 가능성 유지를 위해서는 본인부담 완화 정책과 질병 악화로 인한 입원을 예방하기 위한 만성질환 관리정책이 함께 이루어져야 할 것으로 보인다. 연구의 결과는 정책을 수립할 때 본인부담 변화가 고령층의 의료이용 행태에 미치는 영향에 대한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

디지털 유방 토모신테시스에 대한 국내 사용 현황과 인식에 관한 설문조사 연구 (Patterns in the Use and Perception of Digital Breast Tomosynthesis: A Survey of Korean Breast Radiologists)

  • 채은영;차주희;신희정;최우정;김지혜;김선미;김학희
    • 대한영상의학회지
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    • 제83권6호
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    • pp.1327-1341
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    • 2022
  • 목적 국내 디지털 유방 토모신테시스(digital breast tomosynthesis; 이하 DBT) 사용 현황 및 영상의학과 의사들의 DBT에 대한 인식 및 사용자 요구조건에 관해 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2021년 3월 대한 유방영상의학회 회원들을 대상으로 DBT와 관련한 26개의 객관식 문항과 1개의 주관식 문항이 포함된 온라인 설문조사를 시행하였다. 설문 문항은 기본 정보, 유방촬영술 및 DBT에 대한 진료 현황, DBT 인식, 관련 연구 경험 및 관심도를 포함하였다. 결과는 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 결과 총 257명의 회원 중 120명이 응답하여, 응답률은 46.7%였다. 응답자 중 67명(55.8%)이 현재 DBT를 사용하고 있는 것으로 나타났다. DBT의 전반적인 만족도는 5점 척도를 사용하여 평균 3.31점이었다. DBT 검사의 장점으로 가장 많이 응답한 것은 소환율 감소(55.8%), 병변의 명확도 향상(48.3%), 유방암 발견율 향상(45.8%)이었고, 단점으로 많이 응답한 것은 환자의 추가비용 부담46.7%), 불충분한 미세석회화 검출(43.3%), 불충분한 진단능 향상 효과(39.2%), 방사선량 증가(35.8%)였다. DBT가 더 널리 사용되지 못하는 원인으로는 영상의 저장 용량, 판독 시간 증가를 주요 요인으로 응답하였다. 결론 DBT 사용이 보다 보편화되기 위해서는 사용자 불편사항과 피드백을 반영한 향후 기술개발이 필요하겠다.

시간에 따른 생축 육계 가슴살의 표현형 변이 (Phenotypic Variation in the Breast of Live Broiler Chickens Over Time)

  • 김지원;한창호;이슬기;이준호;장수용;엄정욱;정강진;장재철;김현욱;양한술;손시환;오상현
    • 한국가금학회지
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    • 제51권2호
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    • pp.97-106
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    • 2024
  • 본 연구는 육계(Ross 308, Arbor Acres)에서 나타나는 가슴살 경화도를 비침습적 디지털 촉진장치인 MyotonPRO®를 사용하여 분석하였다. 이 논문의 목적은 육계의 생축에서 가슴 경직성의 변이를 측정할 수 있는가와 그 변이가 다른 형질과 어떤 상관을 갖는 지 알아보는 것이다. 연구결과, Ross 308과 Arbor Acres 모두에서 주령에 따라 가슴살 경화도의 변화가 관찰되었으며, 특히 2주차와 8주차에 높은 심각도를 보였다. 연구된 다양한 측정 형질들은 모두 WB의 발현과 관련이 있음을 보여준다. 또한, 가슴살의 무게와 가슴살 경화도 간에는 높은 양의 상관관계가 관찰되어, 증가하는 가슴살 무게가 가슴살 경화도 증가와 연관될 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 Ross 308과 Arbor Acres 품종의 가슴살 Stiffness를 측정하고 이를 WB 현상이 보고된 Ross 708의 데이터와 비교했으며, Ross 308과 Arbor Acres에서는 Ross 708에 비해 상대적으로 낮은 Stiffness 수치가 관찰되어 WB 현상이 발현되지 않았음을 시사한다. 이 결과는 품종에 따른 가슴살의 특성 차이를 나타내며, WB 발현에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 연구가 필요하다고 사료된다. 사양 실험에서 나타난 결과는 Ross 308과 Arbor Acres 품종에서 WB 발생률과 관리 전략에 대한 이해를 높이는데 기여하며, 더 나아가 가금산업에서 WB를 줄이기 위한 유전적 선발 및 사육 관리 기법 개발에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 MyotonPRO® 장비의 효율성과 한계에 대한 평가도 포함되어 있으므로 향후 연구에서는 이 장비의 활용성을 더욱 개선할 수 있는 방안을 모색하는 데 기여하고자 한다.

오픈소스 소프트웨어를 활용한 고고 유물의 디지털 실측 연구 (A Study on the Digital Drawing of Archaeological Relics Using Open-Source Software)

  • 이호선;안형기
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제57권1호
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    • pp.82-108
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    • 2024
  • 고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

에머지 접근법을 이용한 국내 벼농사 시스템의 지속가능성 변화 분석 (Analysis of sustainability changes in the Korean rice cropping system using an emergy approach)

  • 김용은;이민영;홍진솔;이윤식;위준;송재준;조기종
    • 환경생물
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    • 제41권4호
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    • pp.482-496
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    • 2023
  • 지난 수십 년간 국내 벼농사 시스템은 규모와 구조 측면에서 많은 변화가 있었으나, 이 시스템의 지속가능성에 대한 연구는 충분히 이뤄지지 않았다. 본 연구에서는 에머지 분석방법을 이용하여, 시스템 생태학의 관점에서 국내 벼농사 시스템의 지속가능성 변화를 분석하고자 했다. 이를 위해서, 2011년, 2016년, 2021년의 국내 벼농사 시스템에 대한 에머지 테이블을 작성하고 에머지 기반 지표 분석을 수행하였다. 에머지 분석 결과, 2011~2021년 동안의 논면적 감소에 따라 벼농사 시스템에 투입된 총 에머지는 10,744E+18 sej year-1에서 8,342E+18 sej year-1로 감소했고, 재생가능한 자원의 비율은 1.4% 감소한 것으로 나타났다. 면적당(ha) 투입된 에머지는 2011년 13.13E+15 sej ha-1 year-1에서 2021년 11.89E+15 sej ha-1 year-1로 감소한 것으로 분석되었고, 질소 비료 사용량 및 노동시간의 감소가 주된 원인이었다. 벼 1 g을 재배하는 데 투입되는 에머지는 2016년과 2021년 사이에 변화가 없었으나(specific emergy: 13.3E+09 sej g-1), 벼농사 시스템의 지속가능성(emergy sustainability index, ESI)은 2011년부터 2021년까지 계속해서 낮아진 것으로 나타났다(2011년: 0.107, 2016년: 0.088, 2021년: 0.086). 본 연구는 국내 벼농사 시스템의 에머지 투입 구조 및 특징에 대한 정량적인 정보를 제공했다. 이 연구 결과는 국내 벼농사 시스템의 생태적 지속가능성 향상을 위한 방안을 구축하는 데 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

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.

기술 준비도와 소비자 준비도가 Self Service Technology 사용동기와 태도 및 사용의도에 미치는 영향 (Effects of TR and Consumer Readiness on SST Usage Motivation, Attitude and Intention)

  • 심현숙;한상린
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권1호
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    • pp.25-51
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    • 2012
  • 정보기술의 활용이 마케팅 전략의 중요한 부분으로 부각되는 시장 환경에서 본 논문에서는 패스트푸드 레스토랑에서 주문시 Self Service Technology(SST)를 사용 할 때 기술준비도와 소비자 준비도에 따른 사용동기, 태도, 사용의도의 차이를 검증하고자 하였다. Parasuraman이 TRI를 개발한 이후 SST와 TRI를 접목한 연구가 이루어져 왔지만 여전히 부족한 실정이다. 소비자 준비도 역시 SST사용에 대한 소비자의 동기와 태도 및 의도와 직접적인 영향을 미칠 수 있지만 이에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 패스트푸드 레스토랑에서 터치스크린 SST를 도입함에 있어 소비자의 기술준비도와 소비자 준비도가 Dabholkar & Bagozzi(1994)가 제안한 SST 핵심태도모델에 미치는 영향을 고찰하였다. 이때 모든 소비자와 상황적 요인에 따른 차이를 파악하고자 자아의식, 상호작용욕구, 기술에 대한 두려움 등의 소비자특성과 지각된 대기시간, 지각된 과밀 등의 상황적 요인에 따른 조절 효과를 검증하였다. AMOS 18.0프로그램을 사용하여 구조방정식 모델로 분석하였고 연구 결과 기술준비도 중 낙관성은 사용용이성과 재미 동기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신성은 사용용이성과 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 역할의 명확성, 능력 및 자아 효능감으로 구성된 소비자준비도는 사용용이성, 성과와 재미 등 모든 SST사용동기 요소에 기술준비도보다 강하고 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 SST 핵심태도모델 내의 SST 사용 동기, 사용 태도 및 사용의도 간의 관계에서 소비자 특성과 상황적 요인의 조절효과를 검증한 결과 지각된 과밀을 제외한 모든 변수들이 조절효과를 지니는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 터치스크린 SST를 도입하려는 기업에 실무적 제언을 하였다.

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우리나라의 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자선량 권고량 (Diagnostic Reference Levels for Patient Radiation Doses in Pelvis and Lumbar spine Radiography in Korea)

  • 이광용;이병영;이정은;이현구;정승환;김병우;김혁주;김동섭
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제32권4호
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    • pp.401-410
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    • 2009
  • 목 적 : 골반 및 요추 엑스선검사는 진단 엑스선검사 중 생식선을 포함하고 있고 환자가 받는 방사선량이 많은 검사로서 우리나라에는 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자선량 권고량이 마련되어 있지 않다. 따라서 국내 의료기관에서의 골반 및 요추 엑스선검사 시 환자가 받는 방사선량을 측정 평가하고 골반 및 요추 엑스선검사에서 환자의 방사선 방어 최적화를 위한 환자선량 권고량을 확립한다. 방 법 : 전국 125개 의료기관에서 골반 전후면 촬영, 요추 전후면 및 측면 촬영시 촬영조건과 진단영상정보를 조사 분석하고 환자가 받는 입사표면선량을 유리선량계를 사용하여 측정 평가한다. 환자가 받는 방사선량 중 제3사분위값에 해당하는 선량값을 의료기관에 권고할 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자선량 권고량으로 확립한다. 결 과 : 전국 125개 의료기관에서 골반 및 요추 엑스선검사 시 진단영상정보를 조사하고 환자가 받는 입사 표면선량을 측정한 결과 골반 전후면 엑스선검사에서는 관전압이 60~97 kVp, 평균 75 kVp를 사용하였고, 관전류-시간곱(mAs)는 8~123 mAs, 평균 29.7 mAs를 사용하였다. 요추 전후면 및 측면 엑스선검사에서는 관전압을 각각 65~100 kVp, 평균 78 kVp와 70~109 kVp, 평균 87 kVp를 사용하였고, mAs도 각각 10~100 mAs, 평균 35.2 mAs와 8.9~300 mAs, 평균 64.1 mAs를 사용하였다. 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자가 받는 입사표면선량을 측정한 결과, 골반 전후면 엑스선검사에서는 최소값 0.59 mGy, 최대값 12.69 mGy, 평균값 2.88mGy이었으며, 제1사분위값은 1.91 mGy, 중앙값은 2.67 mGy, 제3사분위값은 3.42 mGy이었다. 요추 전후면 엑스선검사에서는 최소값 0.64 mGy, 최대값 23.84 mGy, 평균값 3.68 mGy이었으며, 제1사분위값은 2.41 mGy, 중앙값은 3.40 mGy, 제3사분위값은 4.08 mGy이었다. 요추 측면 엑스선검사에서는 최소값 1.90 mGy, 최대값 45.42 mGy, 평균값 10.08 mGy이었으며, 제1사분위값은 6.03 mGy, 중앙값은 9.09 mGy, 제3사분위값은 12.65 mGy이었다. 결 론 : 우리나라의 의료기관에서 골반 전후면 엑스선검사에서 의료기관에 권고할 환자선량 권고량은 3.42 mGy, 요추 전후면 엑스선검사에서는 4.08 mGy, 요추 측면촬영에서는 12.65 mGy로 세계보건기구 등 6개 국제기구가 공동으로 권고한 골반 전후면 검사 10 mGy, 요추 전후면 검사 10 mGy 및 요추 측면 검사 30 mGy 보다는 낮았다.

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