• Journal of Chest Surgery
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• 제39권12호
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• pp.879-890
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• 2006

배경: 출혈성 쇼크는 허혈 시 발생하는 산소산화물 등에 의해 체내에 여러 가지 염증반응을 일으킴으로써 각 장기의 기능부전을 초래한다. 특히 폐장은 허혈 시 조기에 폐포 세포의 투과성이 증가하여 부종, 염증세포의 침윤 및 출혈 등이 일어나 호흡부전증을 초래한다. 또한 출혈성 쇼크 시 기본적으로 시행하는 수액 요법은 간질의 부종을 일으켜 폐장의 기능을 감소시킬 수 있는 위험 요소이다. 따라서 출혈성 쇼크 후 폐장의 기능 저하를 예방하기 위해서는 폐장의 염증 반응을 줄이고 폐부종을 최소화시키는 노력이 필요하다. 대상 및 방법: $300{\sim}350$ gm 정도의 수컷 흰쥐를 이용하여 경정맥을 통해 약 3 mL/100 g의 혈액을 제거하여 평균 경동맥압 $35{\sim}40$ mmHg의 출혈성 쇼크 상태(I단계, 60분)를 유도하고 유지한 후, 제거한 혈액을 재주입하고 수액요법을 실시하여 평균 경동맥압을 80 mmHg로 유지하는 소생 상태(II 단계, 60분)를 시행한 후 약 3시간 정도 경과를 관찰(III 단계)하였다. 실험동물은 3군으로 나누어 실험하였으며 I군(n=10)은 I 단계 시 직장체온을 $37{\pm}1^{\circ}C$로 유지하고 II 단계에서 린저액을 이용하여 수액요법을 실시하였다. II 군(n=10)은 I 단계 시 직장체온을 $33{\pm}1^{\circ}C$로 유지하고 II단계에서 린저액을 이용한 수액요법을 실시하였다. III군은 I단계 시 $33{\pm}1^{\circ}C$로 체온을 유지하였고 II 단계에서 5% 알부민액을 이용하여 수액요법을 실시하였다. 각 군 모두 실험 전, I, II, III 단계 후반에 혈류역학적 인자(심박수, 평균 경동맥압), 동맥혈 가스 분석, 혈청내 포도당과 LDH, I, II단계의 투여 수액양, 기관지-폐포 세척액의 Interleukin(IL)-8을 측정하였고, 조직검사를 통해 염증반응의 정도를 조직학적 점수로 평가하였다. 결과: I군의 4예를 제외한 26예가 III단계까지 생존하였다. 각 군 간의 평균 경동맥압의 유의한 차이는 없었다. 그러나 실험 1단계에서의 채혈량은 I군은 $3.2{\pm}0.5$ mL/100 g으로 II, III 군의 $3.9{\pm}0.8$ mL/100 g, $4.1{\pm}0.7$ mL/100 g에 비해 각각 유의하게 적었다(p< 0.05). II 단계에서의 투여 수액량은 I 군 $28.6{\pm}6.0$ mL, II 군 $20.6{\pm}4.0$ mL, III 군 $14.7{\pm}2.7$ mL로 각 군 간에 통계적인 유의성이 있었다(p<0.05). 혈청내 칼륨 농도는 I군에서 II군에 비해 소생술 후 의의 있게 높았으며(p<0.05), 포도당 농도는 II단계의 I군에서 타군과 비교하여 현저히 낮았다(p<0.05). IL-8은 I 군 $1,834{\pm}437$ pg/mL, II 군 $1,006{\pm}532$ pg/mL, III군 $764{\pm}302$ pg/mL로 I 군에서 II 및 III군과 비교하여 통계적으로 유의하게 높았으며(p<0.05), 폐조직의 조직검사를 통해 평가한 염증세포 분포 점수에서 III 군이 $1.6{\pm}0.6$으로 I 군 $2.8{\pm}1.2$에 비해 통계적으로 유의하게 낮았다(p<0.05). 결론: 압력 조절형 출혈성 쇼크 모델에서 시행한 저체온법은 정상체온을 유지하고 있는 군에 비해 쇼크 상태에서의 기초대사량을 줄여줌으로써 허혈에 의한 조직의 직접적인 손상을 억제할 수 있으리라 생각된다. 또한 저체온법은 수액의 사용량을 줄여주고 IL-8등의 싸이토카인 분비를 억제시키며 백혈구의 침윤을 줄여줌으로써 쇼크 후 폐장의 기능 회복에 도움을 준다. 그러나 저체온법을 시행한 군에서도 투여하는 수액을 달리함으로써 폐장의 염증변화나 손상이 차이를 나타낼 수 있을 것으로 생각되며 이에 대한 세심한 연구가 있어야 할 것이다.

• 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.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제10권3호
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• pp.13-44
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• 1982

7.1 옛날부터 재목(材木)을 오래 불에 담그어 쓰면 덜트로 덜 휜다고 하였는데 말로서 전(傳)하여 왔을 뿐 그 연구결과(硏究結果)나 또는 그 원인(原因)에 대한 것은 분명(分明)치 못하였다. 한편 재목(材木)의 추출성분(抽出成分)이 그 재목(材木)의 물리적(物理的) 성질(性質)에 영향(影響)할 것이라는 추측(推測)은 많었으나 실지로 그 영향(影響)에 대한 연구(硏究)를 하여 그 결과(結果)와 그 원인(原因)을 밝힌 것도 극(極)히 적었다. 이 연구(硏究)는 이와같은 입장(立場)에 놓여있는 그 간미지(間未知)한 점(点)을 밝히기 위(爲)하여 다시말하면 재목(材木)을 물에 담그어 그 수용성(水溶性) 추출물(抽出物)을 추출(抽出)하므로써 일어나는 물리적(物理的) 성질(性質)에 대한 결과(結果)를 조사(調査)하고 이 결과(結果)를 통(通)하여 얻는 진리(眞理)를 응용(應用)하여 재목(材木)의 일대 흠점(欠点)인 수축(收縮), 팽창(膨脹) 이에따라 일어나는 트는것, 휘는것, 틀어지는 것 등(等)을 막아 재목이용(材木利用)의 합리화(合理化)를 기(期)할 목적(目的)으로써 시작(始作)된 것이며 Yale 재과대학(材科大學) 목재이용학(木材利用學) 연구실(硏究室)에서 담당교수 F.F.Wangaard 박사(博士) 지도하(指導下)에 재료(材料)는 동(同) 연구실(硏究室)에 준비(準備)되어 있는 북미(北美)산 스트로 - 부 소나무 참나무 그리고 남방열대(南方熱帶)산 하이메나에아의 삼(三) 종류(種類)에 대하여 연구(硏究)되었다. 7.2 연구(硏究)의 대상이 된 물리적(物理的) 성질(性質)은 목재(木材)의 실용적 사용(使用)에 있어서 가장 관계가 깊은 다시 말하면 트고 휘고 틀어지는등(等)의 관계가 깊은 평형함수량(平衡含水量), 수축(收縮), 팽창(膨脹) 그리고 강도(强度)의 지표(紙票)가 되는 비중(比重)등이 있다. 7.3 시험(試驗)은 위에 말한 세 가지 종류(種類)를 가지고 추출처리(抽出處理)를 하여 추출(抽出)한것과 반대로 추출성(抽出性) 물질(物質)은 침투(浸透)시킨것에 대하여 비교(比較)될 무처리(無處理)한 세 다른 공시재(供試在)를 준비(準備)하여 실시되었다. 다음 시험결과(試驗結果)는 7.4 수용성(水溶性) 추출물(抽出物)이 추출량(抽出量)과 그 추출액중(抽出液中)의 성분(成分)그룹은 Table 36에 표시(表示)된것과 같으며 나무 종류(種類)에 따라 추출량(抽出量)에 그리고 각(各) 성분(成分)그룹의 종류(種類)와 그 양(量)에 차이(差異)를 볼수 있었다. 7.5 평형함수량(平衡含水量)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)를 하여 그 추출성분(抽出成分)이 빠져버린 공시재(供試材)와 그와 반대의 공시재(供試材) 사이에는 확실한 차이(差異)가 있어 추출성분(抽出成分)을 재내(材內)에 포함(包含)하고 있으므로써 같은 관계흡도에서 80%방습시(放濕時)는 이와 반대 평형함수량(平衡含水量)은 많아졌다. b) 설탕액(雪糖液)에 담그어 침투처리(浸透處理)를 하여 당분(糖分)이 재내(材內)에 침입(侵入)된 공시재(供試材)는 대체(大體) 추출처리(抽出處理)를 하지 않은 공시재(供試材)와 거의 같은 경향(傾向)의 결과(結果)를 나타내고 있다. c) 나무의 종류(種類)에 따른 차이(差異)는 일정한 경향(傾向)을 볼 수 없으나 스트로-부 소나무의 심재부(心材部)와 변재부를 비교(比較)하면 심재부(心材部)는 그 평형함수량(平衡含水量)이 적다. 이것은 원래(元來)의 함수량(含水量)에 있어서 심재부(心材部)가 적은데 이와같은 차이(差異)는 식물생리학적(植物生理學的) 또는 그 해부학적(解剖學的) 구조(構造)의 차이(差異)에서 생기는 것이다. 7.6 수축(收縮)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)를 한 공시재(供試材)의 수축량(收縮量)은 그와 반대로 추출처리(抽出處理)를 않어 추출성분(抽出成分)이 그대로 남어있는 공시재(供試材)에 비교(比較)하여 그 수축량(收縮量)이 모두 크다. b) 설탕액(雪糖液)에 담그어 침투처리(浸透處理)를 한 공시재(供試材)는 그 수축량(收縮量)은 다른것에 비교(比較)하여 제일 적고 모두 침투처리(浸透處理)를 하지않은 공시재(供試材)와 거의 같은 결과(結果)를 보이고 있는데 이것은 재목(材木)을 사용전(使用前)에 특수(特殊)한 침투처리(浸透處理)를 하여 쓰면 재목(材木)의 일대 흠점(欠点)인 수축(收縮)을 막을수 있다는 것을 실증하는 것이다. c) 나무의 종류별(種類別)로보면 스트로-부 소나무의 심재부(心材部)는 그 변재부보다 수축량(收縮量)이 적으며 참나무의 수축량(收縮量)은 제일 크로 스토로-부 소나무에 비교(比較)하여 약(約)2배(倍) Hymenaea는 참나무 보다 적고 스트로 - 부 소나무 보다는 컸다. d) 각(各) 수종(樹種)을 통(通)하여 방향성(方向性)에 따른 수축량(收縮量)을 보면 촉단면방향(觸斷面方向)의 수축량(收縮量)은 경단방향(徑斷方向)의 수축량(收縮量)보다 큰 것은 다른 모든 나무에서 보느 결과(結果)와 같다. e) 추출량(抽出量)과의 관계를 보면 추출량(抽出量)이 많은 것일수록 추출처리(抽出處理)를 않은 것과의 수축량(收縮量)의 차이(差異)는 컸다. 7.7 팽창(膨脹)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)로 그 성분(成分)을 추출(抽出)하여 낸 공시재(供試材)의 팽창량(膨脹量)은 그와 반대의 것에 비교(比較)하여 모두 팽창량(膨脹量)이 컸다. b) 재목(材木)의 방향성(方向性)에 따라보면 모두 촉단(觸斷) 방향(方向)의 팽창량(膨脹量)은 경단방향(徑斷方向)의 팽창량(膨脹量)에 비(比)하여 크다. c) 수축(收縮)에서 본것과 같이 팽창(膨脹)에 있어서도 나무의 종류(種類)에 따라 그 팽창량(膨脹量)에 차이(差異)를 볼수 있으며 그 팽창량(膨脹量)은 참나무 하이메나에아 스트로-부 소나무의 변재 그리고 동심재(同心材)의 순서(順序)도 적어졌으며, 수축량(收縮量)이 큰 것은 팽창량(膨脹量)에 있어서도 크다는 것을 실증하였다. 7.8 비중(比重)에 있어서는 a) 추출처리(抽出處理)를 한 공시재(供試材)의 비중(比重)이 추출처리(抽出處理)를 않은 공시재(供試材)의 비중(比重)에 비교(比較)하여 컸다. 이것은 비중(比重)을 결정(決定)할 때 사용(使用)된 용적(容積)에 기인(起因)하였으며 사실은 이와 반대의 결과(結果)가 나타나야 할 것이다. b) 나무의 종류별(種類別)로 보면 스트로-부 소나무의 심재(心材)는 변재보다는 그 비중(比重)이 크며 두 참나무의 비중(比重)은 소나무의 그것보다 배(倍)나 크고 하이메나에아는 그 비중(比重)이 제일 컷다. (9) 이상(以上) ; 모-든 시험결과(試驗結果)를 종합(綜合)하여 생각할 때 막연(漠然)히 재목(材木)을 물에 오래 담그어 쓴다는 생각은 오히려 잘못하면 목재(木材)의 성질(性質)을 더욱 악화(惡化)시킬 우려(憂慮)가 있으며 물에 담그어 쓰되 설탕질등(雪糖質等)으로 재목내부(材木內部)에 침투(浸透)할 수 있는 성질(性質)의 성분(成分)이 용해(溶解)되어 있는 액중(液中)에 담그어 쓰는 것은 재목(材木)의 일대 흠점(欠点)인 수축(收縮)과 팽창(膨脹) 그리고 이에 따라 일어나는 트고 휘는 일이며 틀어지는 등(等)의 흠점(欠点)을 막을 수 있다는 것을 실증하게 되었다. 만고(萬苦) 물속에 오래 담그어 쓰는 것이 다시 말하면 수용성(水溶性) 추출물(抽出物)을 빼내어 쓰는 것이 그 결과(結果)에 있어 확실히 양호(良好)하였다는 사실이 있었다면 그것은 수용성성분(水溶性成分)을 제출(提出)함으로써 균일(均一)한 수축(收縮)과 팽창(膨脹)이 일어나는데 기인(起因)하였을 것이다.