추론망을 이용한 시소러스의 자동구축

박영찬(YoungChan Park),한영석(YoungSeok Han),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 언어공학연구회 1994 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1994 No.10

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발

박영찬(Youngchan Park),안상준(Sangjun An),김민태(Mintae Kim),김우주(Wooju Kim) 한국지능정보시스템학회 2020 지능정보연구 Vol.26 No.4

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 과거데이터를 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. The data center is a physical environment facility for accommodating computer systems and related components, and is an essential foundation technology for next-generation core industries such as big data, smart factories, wearables, and smart homes. In particular, with the growth of cloud computing, the proportional expansion of the data center infrastructure is inevitable. Monitoring the health of these data center facilities is a way to maintain and manage the system and prevent failure. If a failure occurs in some elements of the facility, it may affect not only the relevant equipment but also other connected equipment, and may cause enormous damage. In particular, IT facilities are irregular due to interdependence and it is difficult to know the cause. In the previous study predicting failure in data center, failure was predicted by looking at a single server as a single state without assuming that the devices were mixed. Therefore, in this study, data center failures were classified into failures occurring inside the server (Outage A) and failures occurring outside the server (Outage B), and focused on analyzing complex failures occurring within the server. Server external failures include power, cooling, user errors, etc. Since such failures can be prevented in the early stages of data center facility construction, various solutions are being developed. On the other hand, the cause of the failure occurring in the server is difficult to determine, and adequate prevention has not yet been achieved. In particular, this is the reason why server failures do not occur singularly, cause other server failures, or receive something that causes failures from other servers. In other words, while the existing studies assumed that it was a single server that did not affect the servers and analyzed the failure, in this study, the failure occurred on the assumption that it had an effect between servers. In order to define the complex failure situation in the data center, failure history data for each equipment existing in the data center was used. There are four major failures considered in this study: Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, and Database Management System Service Down. The failures that occur for each device are sorted in chronological order, and when a failure occurs in a specific equipment, if a failure occurs in a specific equipment within 5 minutes from the time of occurrence, it is defined that the failure occurs simultaneously. After configuring the sequence for the devices that have failed at the same time, 5 devices that frequently occur simultaneously within the configured sequence were selected, and the case where the selected devices failed at the same time was confirmed through visualization. Since the server resource information collected for failure analysis is in units of time series and has flow, we used Long Short-term Memory (LSTM), a deep learning algorithm that can predict the next state through the previous state. In addition, unlike a single server, the Hierarchical Attention Network deep learning model structure was used in consideration of the fact that the level of multiple failures for each server is different. This algorithm is a method of increasing the prediction accuracy by giving weight to the server as the impact on the failure increases. The study began with defining the type of failure and selecting the analysis target. In the first experiment, the same collected data was assumed as a single server state and a multiple server state, and compared and analyzed. The second experiment improved the prediction accuracy in the case of a complex server by optimizing each server threshold. In the first experiment, which assumed each of a single server and multiple servers, in the case of a single server, it was predicted that three of the five servers did not have a failure even though the actual failure occurred. However, assuming multiple servers

비정상 상태 운전 시 정면충돌에서의 상해 분석

박지양,윤영한,곽영찬,손창기,Park, Jiyang,Youn, Younghan,Kwak, Youngchan,Son, Changki 한국자동차안전학회 2018 자동차안전학회지 Vol.10 No.3

Recently, the driver can be assisted by the advanced active safety devices such as ADAS from road traffic risks. With this system, driver and passenger may freed from can driving tasks or kept eyes on forward direction while on the road. Help from adoptive cruise control, auto parking and newly develped automated driving vehicles technologies, the driver positions will vary significantly from the current standard driver position during the travel time. On this hypothesis, the objective of this study is analyze the behavior and injuries of drivers in the event of frontal impact under these abnormal driver position. Based on the KNCAP frontal impact testing method, this simulation matrix was set-up with dummies of 5 th tile female Hybrid III dummy and 50 th tile male Hybrid III dummy. The small sedan type passenger car was modeled in this simulation. The series of simulation was performed to compare the injuries and behaviour of each dummy, varying the seating status and seat position of each dummy.

측면 충돌 시 센터에어백이 승객의 거동 및 머리상해에 미치는 영향

박지양,김동섭,곽영찬,손창기,윤영한,Park, Jiyang,Kim, Dongseop,Kwak, Youngchan,Son, Changki,Youn, Younghan 한국자동차안전학회 2018 자동차안전학회지 Vol.10 No.3

The Korean New Car Assessment Program (KNCAP) is a program to evaluate the safety of automobiles. In the safety assessment method, there are frontal collision, partial frontal collision, side collision, pillar collision, and left stability in the collision safety category. Among them, Korean in-depth analysis data shows that there are a lot of side collision accidents and it is necessary to protect them. This study will analyze the side collision accident that occurred in actual traffic accident based on Korea In-Depth Accident Study (KIDAS) and investigate the effect of center airbag on passenger in under side collision. In addition, with simulated side collision scenarios in the various side impact directions, it was investigated how the center airbag affects the driver and passenger in terms of kinematic and injury levels.

벨트 유형에 따른 Far Side 승객 거동 및 상해 분석

박지양(Jiyang Park),윤영한(Younghan Youn),김동섭(Dongseop Kim),정경진(Kyungjin Jung),오명진(Myungjin Oh),곽영찬(Youngchan Kwak),손창기(Changki Son),신재곤(Jaekon Shin),이은덕(Eundok Lee) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2017 No.5

KIDAS 데이터를 통한 정면 충돌시 충돌속도 및 CDC코드에 따른 상해분석

곽영찬(Youngchan Kwak),윤영한(Younghan Youn),박지양(Jiyang Park),김동섭(Dongseop Kim),오명진(Myungjin Oh),손창기(Changki Son),정경진(Kyungjin Jung),서영재(Youngjae Seo),신재곤(Jaekon Shin),이은덕(Eundok Lee) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2017 No.5

신 정면 충돌 시험의 시뮬레이션 비교 분석

정경진,윤영한,박지양,김동섭,오명진,곽영찬,손창기,신재곤,이은덕,권해붕,Jung, Kyungjin,Youn, Younghan,Park, Jiyang,Kim, Dongseup,Oh, Myoungjin,Kwak, Youngchan,Son, Changki,Shin, Jaekon,Lee, Eundok,Kwon, Hae Boung 한국자동차안전학회 2017 자동차안전학회지 Vol.9 No.2

KNCAP is a program to evaluate the automobile safety, providing consumer vehicle safety assessment results. The safety evaluation tests are Frontal Impact, Offset Frontal Crash, Side Crash, Side Pole Crash, Rear Impact. This is the study of the offset frontal impact safety evaluation. Currently, IIHS is performing a small overlap test. NHTSA plans to implement the oblique moving deformable barrier test. Euro-NCAP plans to implement a mobile frontal impact test. Simulation is used to compare occupant behavior and injury. We have investigated whether the introduction of the test at KNCAP is necessary. The dummy model used in the simulation was the 50th percentile male Hybrid III dummy.

한국식품의 GCC 시장진출을 위한 수출경쟁력 조사연구 - 사우디아라비아와 아랍에미리트를 중심으로 -

엄익란 ( Eum Ikran ),박유경 ( Park Yukyong ),이병서 ( Lee Byongseo ),조영찬 ( Jo Youngchan ) 한국외국어대학교 중동연구소 2018 중동연구 Vol.37 No.1

The purpose of this study is to identify promising Korean agricultural products for advancement in the Gulf Cooperation Council(GCC) food market with a focus on Saudi Arabia and the UAE, and to analyze the export competitiveness for the selected items based on KANO and TIMKO model. To this end, this study employed a focus group interview, participation in Dubai Food Festivals, face to face consumer sensory evaluation, and in-depth interviews with distributors from August 2017 to December 2017. The study found that dried fruit/vegetable chips, Korean traditional beverages and fresh food were competitive while Korean ethnic foods such as gochujang and tteokbokki were not well known. The study result suggests that the improvement of product favorability and purchase intention should be encouraged through food tasting, promotion and advertisement, and development of various recipes using ingredients familiar to local consumers.

정신장애인을 위한 바리스타 직무교육 모바일 기능성게임

손병훈(Byeonghun Son),박영찬(Youngchan Park),신지현(Jihyun Shin),황성수(Sungsoo Hwang) 한국정보과학회 2019 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2019 No.6

Far-side 충돌 시 센터에어백 유무에 따른 인체상해 분석

김동섭(Dongseop Kim),윤영한(Younghan Youn),박지양(Jiyang Park),오명진(Myungjin Oh),정경진(Kyungjin Jung),곽영찬(Youngchan Kwak),손창기(Changki Son),신재곤(Jeakon Shin),이은덕(Eundok Lee) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2017 No.5