• Journal of Ginseng Research
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• 제26권3호
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• pp.111-131
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• 2002

본 총설은 1980년대부터 최근까지 국내외 학술잡지나 심포지움 등에 발표된 인삼의 주요 임상효능 연구결과를 요약 고찰하고, 그 임상 적응증과 안전성 등에 대한 검토를 통해 금후 인삼의 임상적 활용성 제고와 인삼의 진정한 약용가치 평가를 위한 임상연구의 발전에 도움을 주고자 하였다. 당뇨병을 비롯한 동맥경화성 질환, 고혈압, 악성질환, 성기능 장애 등의 만성질환에 대한 그 동안의 연구결과는 인삼의 치료효과보다는 예방 및 회복제로서의 효용성을 보여 주었다. 특히 이들 질환의 각종 자각적 장해증상과 장기 약물치료의 부작용으로 인한 QOL의 악화에 에 대한 개선효과가 관찰되었다. 그러나 인삼의 효과는 일반적으로 mild 하여 일차적 치료보다는 관행적 약물요법과 병용할 때 보조요법제로서 또는 부작용을 보다 적게 하는 효과가 기대된다. 또한 주요 강장효능과 관련하여 작업수행능력에 미치는 임상연구 결과는 인삼복용이 각종 스트레스 상태하의 신체적 조건에 대한 적응능력을 개선시켜 육체적 정신적 기능저하를 회복시키는 효과를 보였다. 이러한 임상시험에서 얻어진 결과가 그대로 인삼의 적응증(indication)이라고 단정할 수는 없으며, 그 효능의 과학적 증거들에 대해서는 아직도 논란이 많고, 임상실험의 유효성 평가와 관련된 방법론적 문제점도 많이 지적되고 있다. 보다 확실한 적응증 제시를 위해서는 표준화된 인삼시료를 이용하여 보다 체계적인 시험설계에 의한 객관적 효능평가가 필요하다. 한편 인삼(제품)복용에 의한 부작용(adverse effects)의 발생 가능성에 대한 사례보고들도 대부분 인삼의 과량복용이나 품질관리 미흡에서 기인되는 것으로 여겨지고 있다. 최근 해외 시장에서 유통되는 인삼제품 품질검사에서 사포닌 성분의 불검출 또는 함량 미달과 유해성분의 오염가능성 등 부정적 견해들이 다수 보고되었다. 그러나 표준화된 인삼제품의 추천 복용량을 사용한 대부분의 임상실험에서는 거의 유의할만한 부작용은 인정되지 않았다. 금후 연구와 관련하여, 품질표준의 지표성분으로 간주되는 진세노사이드의 절대함량과 그 성분조성 차이에 따른 임상효과의 차별성이 있는지에 대한 검토와, 특히 최근 실험적으로 밝혀지고 있는 사포닌 성분의 장내 세균에 의한 생물전환체의 인체 실험을 통한 효과 검정이 필요하다. 나아가서는 적정 복용량의 설정과 이와 관련되는 생체내 동태 및 생체이용율(bioavilability)에 관한 정보가 거의 없으므로 이것도 금후 검토해야 할 과제로 사료된다. 인삼은 전통약물로서 오랜 역사성과 그동안의 연구결과에 의한 과학성을 가지고 있으므로 건강유지와 병의 예방 및 회복촉진을 위한 보조요법제 또는 기능성 식품으로써의 유용성이 있는 것으로 판단된다. 앞으로 인삼의 활용성 증대를 위해서는 보다 과학적인 임상평가에 의한 안전성 및 유효성 입증과 제품의 엄격한 품질관리의 필요성이 더욱 강조되어야 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.