• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권2호
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• pp.100-109
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• 2014

정위신체방사선치료(SBRT)에서 환자의 호흡에 대한 정확한 치료위치의 확보는 필수적으로 고려되어야 하며 그 정확성에 관련하여 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 연구에서는 실제 호흡에 의한 움직임과 실제 환자 폐의 형태를 고려한 팬텀실험으로 실제 치료에서 일어나는 임상적 상황을 모사함으로 호흡 동조 부피적조절회전 방사선치료(Volumeric Modulated Arc Therapy, VMAT) 기법을 이용한 폐부 SBRT의 정확성을 분석하는 방법을 제시하고자 하였다. SBRT을 받은 폐암 환자의 CT 영상을 기반으로 3D 프린터를 이용하여 치료부위와 유사하게 폐 팬텀을 제작하였고 환자 호흡과 동일하게 움직임을 재현할 수 있도록 $QUASAR^{TM}$ 호흡 동조 구동 팬텀(Modus Medical Devices, London, Canada)에 장착하여 호흡동조 VMAT에서의 2차원 선량 분포를 평가할 수 있는 시스템을 구축하였다. 폐 팬텀은 종양부위를 중심으로 2등분하여 EBT3 필름을 삽입하고 선량분포를 측정할 수 있도록 제작되었다. 비균질 조건에서의 선량계산의 정확성을 확인하기 위하여 균질한 플라스틱 팬텀과 제작된 비균질 폐 팬텀에서 Analytical Anisotropic Algorithm (AAA)와 AcurosXB (AXB) 두가지 알고리즘으로 선량계산을 하여 비교, 분석하였다. 움직임에 대한 치료의 정확성을 평가하기 위하여 호흡동조와 비 호흡동조의 경우, 그리고 움직임이 없는 조건에서 선량분포를 취득하여 치료계획 선량에 대한 감마지표를 분석하였다. 치료부위 GTV에서의 CT number는 실제 환자의 경우 78 HU를 나타내었고 모사된 폐 팬텀의 경우 92 HU를 나타내었다. 팬텀 내 폐 조직부분은 3D프린터로 적층하는 과정에서 격자구조의 형태를 이용하여 구현하였다. 측정된 필름선량은 AAA 알고리즘을 이용한 치료계획 선량에 대하여 움직이는 팬텀에서 호흡동조의 유무에 따라 3%/3 mm 감마지표 조건하에서 각각 88%와 78%의 감마합격률을 나타내었으며, 움직임이 없는 경우 95% 이상의 감마합격률을 보였다. AXB 알고리즘을 적용하였을 경우에는 모든 경우에서 98% 이상의 합격률을 나타내었다. 균질한 플라스틱 팬텀에 대하여 측정하였을 때 두가지 선량계산 알고리즘을 포함한 모든 조건에서 99% 이상의 감마합격률을 나타내었다. 선택된 환자의 호흡 진폭이 비교적 작고 inhale보다는 exhale에 더 오래 머무르는 호흡패턴 때문에 3%/3 mm 감마 기준에서는 호흡에 따른 차이가 거의 나타나지 않은 것으로 이해되었다. 선량계산의 정확성에서는 AAA 알고리즘을 적용하였을 때보다 AXB 알고리즘을 적용하였을 때가 균질과 비균질 환경에서의 선량 분포에 따른 감마 합격률의 차이가 적게 나타남을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서는 환자와 유사하게 제작된 폐 팬텀에 실제 환자 호흡 패턴을 연동함으로 새로운 4D 치료선량 분포 검증 방법을 제시하였고 보다 사실적인 선량분포를 반영한 개별 환자 치료의 정확성 검증이 가능할 것으로 평가되었다.

• Applied Microscopy
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• 제30권2호
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• pp.193-204
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• 2000

Mongolian gerbil (Meriones unguiculatus)은 선천적으로 불완전한 뇌바닥동백고리와 특이한 콜레스테롤 대사를 가진 동물로서 수분의 섭취없이도 장기간 생존이 가능하기 때문에 최근 뇌신경학 연구방법에 많이 이용되는 동물이다. 따라서 본 연구는 mongolian gerbil을 절수 시켰을 때 시간의 경과에 따라 뇌에서의 catecholaminergic neuron의 형태적인 변화에 관하여 알아보고자 $50\sim80g$의 mongolian gerbil 25마리를 이용하여 5마리는 뇌도보를 작성하였으며 나머지는 정상군, 5일군, 10일군, 20일군으로 각각 5마리씩 나누어 TH, DBH, PNMT항체를 이용하여 면역조직화학염색하여 절수의 시간에 따른 뇌에서의 catecholaminer-gic neuron의 형태적인 변화를 광학 및 전자현미경적으로 관찰하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 정상군의 경우 시상하부의 제 3 뇌실주위에 있는 뇌실곁핵과 뇌실주위회백질에 TH면역반응세포들이 나타났고 이들의 신경세포돌기 및 신경섬유들도 많이 분포하였으나 20일군에서 감소되는 양상을 보였다. 2. 중뇌 및 교뇌에서는 catecholamine성 신경세포중 dopamine성 신경세포가 뚜렷히 관찰되었으나 noradrenalin성 신경세포는 약하게 관찰되었다. 3. 흑색질의 치밀부분과 배쪽피개영역에서 TH항체에 대한 면역반응을 보이는 Dopamine성 신경세포 밀집도가 높았으며 그물부분에서도 소수 관찰되었다. 그러나 이 부위에서 dopamine성 신경세포도 절수에 따라 5일군까지 신경세포체와 돌기 및 섬유들이 감소되었으나 10일군에서는 다시 증가하였으며 20일군에서부터 감소하는 양상을 보였다. 4. 절수에 의한 뇌의 TH면역반응세포체의 전자현미경적 소견은 정상군에 비해 5일군에서 핵의 농축 및 변형, 신경연접의 소실, 사립체의 감소, 축삭 수의 감소 등이 나타나 TH의 분비에 영향을 주는 것으로 보인다. 그러나 ER등의 변화는 크게 관찰할 수 없었다. 이러한 연구결과는 정상군의 경우 다른 동물과 유사했으나 다른 동물에서는 청색반점이나 교뇌부위에서 noradrenaline성 신경이 많다고 하였지만 본 연구에서는 그러한 차이를 발견하지 못했으며 이것은 동물간의 유전적, 환경적 차이로 사료된다. 그러므로 mongolian gerbil의 수분대사에 dopamine이 관여할 것으로 보고 탈수 질환모델로 개발하기 위한 기능적인 연구와 더불어 많은 형태학적인 연구가 병행되어야 할 것이다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제8권
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• pp.129-138
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• 1990

이상에서 본 연구는 1960년 이후부터 1985년까지의 인구규모와 그 변동의 특질을 농촌에서 도시로의 인구이동현상과 관련하여 검토해 보았다. 아울러 분해시계열방법을 이용하여 농촌인구유출과 농정과의 관계도 고찰하였다. 그리고 적정모델을 추정하여 2,000년까지의 농촌 및 농가인구도 예측해 보았다. 결론적으로 말해서 인구구조의 변화측면에서 농촌인구와 농가인구는 1965년부터 감소하기 시작하여 1975년 이후부터 급격히 감소하였다. 농촌인구의 급격한 감소는 농촌 인구의 자연감소로 인한 요인보다는 도시로 유출되는 인구이동의 요인이 더 크게 작용한 것으로 나타났다. 농촌에서 도시로의 인구유출과정에서 유입지의 분포를 보면 도시지역 중에서 서울, 부산, 경기지역으로 인구가 집중한 것으로 나타났다. 특히 70년대에는 서울 부산 등 대도시 지역으로 직접적인 이동이 있었으나 80년대에 들어와서는 대도시 지역으로의 직접적인 유입보다는 주변지역으로의 유입이 점차 증가함으로써 농촌에서 대도시로의 유입형태가 주변도시로의 유입형태로 변화되고 있다. 농촌인구의 유출을 농업생산과 관련시켜 볼 때 농업노동력의 수요가 확대되는 6월 이후에 유출인구는 점차 줄어들고 있으며 3월에 가장 많이 유출하는 것으로 판명되었다. 60년대 이후 농업정책과 농촌인구의 유출과의 관계를 분석하기 위해 순환변동을 도출하였으며 2-3차 개발계획기간을 제외한 기간에 있어서 농촌부문의 상대적 저위성이 농촌인구의 유출을 자극한 요인으로 작용했으며 이러한 사실은 농업정책의 불균형적 시행이 직 간접적으로 영향을 미친 결과라 하겠다. 끝으로 농촌인구의 유출을 포함한 한국농업의 근본적인 문제는 도농간 상대적 소득 격차에 있다고 보고 농촌지역의 개발을 서울이나 수도권, 대도시권의 비대화를 막기 위한 방편 또는 공업화 우선정책의 반작용으로 본 과거의 정책성향을 극복해야 한다는 점이다. 따라서 도농간 소득격차의 문제를 농업정책의 중심과제로 삼고 농촌지역의 자원을 보다 효율적으로 이용함으로써 나라의 경제적 효율성은 물론 형평성을 높인다는 시각에서 농업정책을 다루어야 할 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제40권1호
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• pp.98-102
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• 1995

튀김옥수수의 popping은 거의 일정한 방향성을 가지고 파열되며 튀김후의 형태도 항상 일정하게 이루어지는 원인을 규명하고자 본 시험을 수행하였다. 시험에 앞서 이와 같은 원인이 과피의 선단부와 기부의 두께 차이에 있기 때문이라는 가정을 설정하고 이를 증명하기 위하여 과피를 각 부위별로 제거처리를 하거나 배를 제거후 popping했을 때 나타낸 반응을 검토한 결과로 얻은 튀김옥수수의 파열방향성 및 튀김후의 형태를 결정하는 요인에 대한 해석은 다음과 같다 1. 기부의 과피는 선단부의 과피보다 유의하게 두꺼웠다. 2. 가열로 종실 내부의 수분압력이 한계에 도달하면 과피가 상대적으로 않은 선단부에서 파열이 이루어지는데, 이때 기부의 과피는 선단부 과피를 끌어당겨주므로（bi-metal 원리） 항상 일정한 파열방향 및 튀김형태로 popping 된다. 3. 기부의 과피를 제기하면 선단부의 과피를 끌어 당겨주는 기부의 중심이 상실되기 때문에 불규칙 한 popping이 이루어 진다. 4. 배를 제거하면 무처리와 같이 일정한파열방향성 및 튀김형태는 유지되나 부피는 적었다. 따라서 배는 기부로 방출되는 수분을 차단하는 역할을 담당하고 있는 것으로 판단되었다. 5. 선단부 과피 및 전과피를 제거하면 모든 수분의 방출이 허용되어 popping이 전혀 이루어지지 않았다. 6. 튀김부피의 변화는 기부과피 제거>무처리>역제거>전과피 제거>선단부 과피제거의 순이었다. 7. 따라서 popping시 일정한 파열방향성 및 튀김형태를 갖게 하는 원인은 선단부와 기부 과피의 두께가 서로 다르기 때문인 것으로 판단되었다.된다.벼 보다는 IR62829A/청청벼 조합이 전당 증가율 및 전분 감소율이 월등히 켰다. 5. 치상후 현미중 a-amylase활성에 있어 1대잡종벼가 양친 및 비교품종보다 활성이 커 잡종강세를 나타내었으며 발아율과 a-amylase 활성과는 고도의 정의 유의상관이 있었다. 6. 파종 10일후 묘의 생육에 있어서도 1대잡종벼가 양친이나 비교품종보다 건물중, 초장 등에서 잡종강세를 나타내었으며 묘의 생육과 a-amylase 활성간에는 유의한 정의상관이 있었다./TEX>, RH 50%)한 벼는 2년반 저장한 벼도 밥맛의 변화가 거의 없었다. 5. 1988년산 및 1989년산 일반계를 10분도와 12분도로 도정하였을 때 도정도에 따른 밥맛의 차이는 없었다.X>$CoO_x$는 $Co_3O_4$로 존재하고, 반응 전의 경우에는 이와는 다른 chemical state를 보여주었다. XRD 및 XPS 결과를 바탕으로, 촉매표면에 존재하는 $Co_3O_4$의 외부표면이 $Co_2TiO_4$와 $CoTiO_3$ 같은 $CoTiO_x$로 encapsulation되어 있는 모델구조를 제안할 수 있고, 이는 반응시간의 함수로 나타나는 촉매활성에 있어서 전이영역의 존재를 잘 설명할 수 있을 뿐만 아니라, XRD와 XPS에서 얻어진 촉매의 물리화학적인 특성을 잘 반영할 수 있다. 나타냈고, 골격근과 눈 조직에서 피루브산에 대한 LDH의 친화력이 상당히 크므로 LDH가 혐기적 조건에서 효율적으로 기능을 하는 것으로 사료된다.5) and

• 한국해양학회지:바다
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• 제28권1호
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• pp.1-18
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• 2023

동해는 전 세계적으로 가장 빠른 수준의 온난화를 경험하는 해역 중 하나로서, 기후변화에 민감하게 반응할 뿐 아니라 대양에 비해 월등히 짧은 순환 주기를 가지고 있기 때문에 미래의 대양 환경 변화에도 중요한 시사점을 주는 것으로 알려져 있다. 그러나 동해 심층 해수의 특성과 순환의 변화 과정에 대한 연구는 동해 전역의 심층을 정밀하게 조사하기 위한 국제협력 프로그램이 자리잡고, 측정 장비의 분해능을 포함하는 관측기술과 수치모델 모의 능력이 크게 향상된 최근(1990년대 이후)에서야 본격화되고 있다. 여기서는 동해 심층 해수의 물리적 특성과 순환의 변화 과정에 대한 그간의 연구 결과를 요약하고, 향후 남은 과제를 제시하고자 한다. 동해는 내부에서 자체적으로 심층 해수가 생성되며 대양과 분리된 독특한 심층 순환 구조를 가진다. 동해의 수백 m 수심 아래에는 수온이 낮고(<1℃) 염분이 거의 일정(34.0-34.1)한 해수가 분포하기 때문에 오랜 기간 이 해수를 일본해고유수(동해고유수)로 명명된 단일 해수로 여겨 왔다. 그러나 1990년대 이후 정밀한 관측이 이루어지며, 동해 심층을 채우고 있는 해수가 적어도 3개의 서로 다른 물리적 특성을 가진 해수(중앙수, 심층수, 저층수)로 구성됨이 밝혀졌다. 이들 3개 해수의 물리적 특성과 해수 사이의 경계 수심은 항상 일정한 것이 아니라, 지난 수십 년 동안 유의한 수준의 변화를 겪어왔다. 동해 북부 해역의 대마난류 재순환, 해양-대기 열과 담수의 교환량, 해빙 형성에 영향을 받는 대류(심층사면대류 및 심층외양대류) 과정에 따라 심층 해수 생성에 뚜렷한 차이가 발생했기 때문이다. 생성된 심층 해수는 수심이 얕은 곳을 오른쪽에 두고 일본 분지에서부터 반시계 방향으로 울릉 분지, 야마토 분지를 차례로 거쳐 다시 일본 분지로 수송되며, 이 수평적인 심층 순환도 변화를 겪어 왔다. 수평적인 심층 순환은 동시에 남북 및 연직 방향의 순환(자오면 순환) 경로와 강도의 변화를 동반한다. 동해는 수천 년 규모의 순환 주기를 가지는 대양에 비해 훨씬 짧은 수백 년 혹은 그 이내의 순환 시간 규모를 가지기 때문에 동해 심층 해수의 물리적 특성과 자오면 순환의 급격한 변화를 더 뚜렷하게 볼 수 있을 것으로 기대 가능하다. 심층 및 자오면 순환 사이의 연계성, 대양과 동해의 유출입 해수 수송을 포함하는 동해 상층 순환과 심층 순환 사이의 연계성은 아직까지 잘 밝혀지지 않았다. 동해 심층 해수 수송의 경로와 강도를 지배하는 다양한 과정들에 대한 후속 연구들이 요구된다.

• 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.