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자원 공유에 따른 이상치 전파를 활용한 마이크로서비스 시스템 결함의 근본 원인 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.4.341
마이크로서비스 시스템에서 발생하는 결함의 근본 원인을 분석하는 작업은 다수의 리소스가 동적으로 변화하는 특성 때문에 어려운 과제로 남아 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 리소스 간 상호작용과 이에 따른 이상치 전파를 반영한 근본 원인 분석 모델인 AnoProp을 제안한다. AnoProp은 회귀 모델을 통해 메트릭의 이상치를 측정하고, 이러한 이상치의 전파율을 기반으로 리소스의 오류 원인 여부를 평가하는 두 가지 핵심 기법을 통합하여 설계되었다. 실제 마이크로서비스 시스템에서 수집한 Online Boutique 데이터셋을 활용한 실험 결과, AnoProp은 다양한 평가 지표에서 기존 모델을 상회하는 성능을 기록하였으며, 모델의 설계가 근본 원인 종류별로 균형 잡힌 성능을 제공함을 입증하였다. 본 연구는 AnoProp을 통해 마이크로서비스 환경에서 시스템 안정성을 강화하고 운영 효율성을 높일 수 있는 실질적 가능성을 제시한다.
개체 유형 정보를 활용한 지식 그래프 임베딩
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.9.773
지식 그래프 임베딩은 그래프의 구조적 특성을 반영하여 개체와 관계를 특성 공간에 나타내는 기술이다. 대부분의 지식 그래프 임베딩 모델은 그래프 구조 이외의 정보를 가정하지 않고 특징 벡터를 생성한다. 하지만 실생활과 밀접한 지식 그래프는 개체의 유형 정보 등 추가적인 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 개체의 유형이 클러스터의 역할을 수행할 수 있다는 점에 착안하여, 유형 정보를 반영할 수 있는 손실 함수를 통한 지식 그래프 임베딩 모델을 제시한다. 또한, 지식 그래프 내 관계의 주어/술어에 해당하는 유형이 제한적이라는 관찰을 토대로 개체 유형 제한에 특화된 네거티브 샘플링 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 모델에 대한 링크 예측을 평가하기 위해 개체 유형 제한을 가진 지식 그래프인 SMC 데이터 셋을 생성하여 실험을 진행하였다. 링크 예측 결과는 본 모델이 네 개의 베이스라인 모델과 비교해서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
네트워크의 중첩 클러스터링 구조를 고려한 정보 확산 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.4.422
정보 전파(information diffusion) 연구란 네트워크에서 특정 노드(initial adopters)가 새로운 정보를 습득할 것으로 가정하고, 그로부터 다른 노드로 퍼지는 정보의 전파 양상(cascading behavior)에 대한 메커니즘을 모델링하는 것이다. 대부분의 기존 정보 전파 연구들은 노드가 하나의 클러스터(cluster)에만 속한다고 가정하며, 이 가정에 의해 클러스터가 정보 전파를 방해함을 보여 왔다. 하지만, 실제 네트워크에는 노드가 여러 클러스터에 속할 수 있다. 즉, 클러스터는 중첩될 수 있다. 본 연구는 네트워크에 중첩 클러스터(overlapping cluster)가 존재할 때의 정보 전파 양상에 대해 소개한다. 새로운 정보를 습득한 노드가 네트워크의 중첩 클러스터에 속하거나 네트워크의 각 노드에 대해 정보 공존성(compatibility)을 허용하였을 때 클러스터는 정보 전파의 방해요소가 아님을 보인다. 네 개의 실제 네트워크 데이터 셋(dataset)에서 본 연구에서 제시한 모델과 이론을 검증한다.
정교한 이웃 노드 선택법을 활용한 그래프 합성곱 네트워크
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.11.1193
그래프 합성곱 네트워크(GCNs)는 합성곱 구조를 활용하여 주변 노드들의 정보를 종합하는 방식으로 대상 노드의 표현력을 높인다. 높은 성능을 보이기 위해서는 우선적으로 대상 노드에게 필요한 정보를 전달할 수 있는 주변 노드를 선별하고, 이후 학습시 적절한 필터(filter) 값을 습득하는 과정이 수반되어야한다. 최근 GCNs 알고리즘들은 1-hop 거리의 노드들을 선택하는 등의 비교적 간단한 이웃 노드정의를 활용하고 있다. 이러한 경우 불필요한 정보가 대상 노드에 전파되어 성능을 저하하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 대상 노드와 주변 노드간의 유사도 계산을 통해 유효한 이웃 노드를 선별하여 활용하는 GCN 알고리즘을 제안한다.
