본 연구는 3개 신문사에 나타난 「장애인복지법」상장애에 대한 기사를 분석했다. 3개 신문사는 <동아일보>, <한국일보>, <한겨레신문>의 신문사 홈페이지에서 수집한 장애관련 기사는 총 7,684건이다. 네트워크 텍스트분석과 내용분석을 통하여 다중장애모델의 '장애관'을 고찰하였다. 본 연구의 결과로 개별모델 및 사회모델을 비교로 개별모델 64.31%, 사회모델 35.69%로 개별모델이 상당히 높게 나타났다. 3개 신문사에 나타난 장애관은 전통적 개별모델의 장애로 개인이 해결해야 하는 것으로 나타났다. 사회 환경적 및 제도적 문제는 낮게 나타나 사회적 약자인 장애인에 대한 국민들의 관심과 배려가 요구된다. 본 연구의 사회복지적 함의는 장애를 바라보는 시대 변화에도 신문은 전통적 패러다임에 머물고 있었다. 장애를 장애인의 관점에서 바라보는 것이 요구되며, 개별적 욕구의 다양성을 인식하는 성숙한 의식이 필요하다. 본 연구는 신문기사에 나타난 장애관을 양적·질적 데이터의 양방향 시도를 고찰한 점에서 의의가 있다.
도시내 이동통신에 있어서는 주의의 건물에 의한 다중파간섭 페이딩으로 통신품질이 현저하게 열화되어, 신호전송에 대한 큰 장애가 된다. 시가지에서의 다중파전파전파모델은, 수신점에 같은 정도의 크기의 평면파가 무수히 도래하며 그 도래방향과 위상이 Random하다는 Random Model이 일반화 되어 있다. 본 논문에서는 전파도래방향과 거의 직각 또는 평행으로 구성되는 시가지 도로상에서의 전파전파모델은 2파모델로 근사화할 수 있음을 보였다. 특히 주파수상관법에 의한 지연다중파의 지연시간 추정방법을 제안하여, 이 방법에 의한 지연시간 측정에 있어서 다중파전파의 전파모델을 2파모델로 가정한 경우와 랜덤모델로 가정한 경우와를 비교 검토하였다. 그 결과 주파수상관법에 의한 자연다중파의 지연시간 츨정법에 있어서도 전파모델을 2파모델로 근사화 시킬 수 있음을 알 수 있었다.
서구사회에서의 장애인복지 서비스패러다임의 변천은 개별적 모델에서 사회적 모델로 방향이 이동하는 추세에 있으며, 또한 유물적 접근에서 관념적 접근으로 이동하는 현상을 보여주고 있다. 이 같은 패러다임의 변화를 토대로, 본 논문에서는 우리나라 공동모금 재정지원을 바탕으로 장애인복지 서비스 패러다임의 현상을 파악하고 이를 법 제도, 장애운동의 패러다임과도 비교했다. Priestly의 장애학의 다중패러다임 모형을 응용한 분석틀에 따라 공동모금회의 2003년도 장애인복지 분야의 신청사업 프로포절을 분류하였다. 분석결과 공동모금지원 서비스는 개별적 관념론에 지원이 집중되고 있으며, 상대적으로 접근권, 자립생활, 차별금지 등 최근에 이슈가 되고 있는 사회적 모델에 입각한 서비스 지원은 부족한 것으로 나타났다. 이 같은 상황에서 공동모금 재정지원은 현행 실천서비스에 기초를 두면서도 사회적 모델로의 비중을 확대해 가는 적절한 재정지원 포트폴리오(portfolio)를 구성해야 할 것이다. 본 연구는 다중 패러다임의 각 입장에서 장애라는 사회 현상을 바라보고, 장애에 대한 대처 방법을 모색하면서 장애학 연구의 이론적 논의와 실천서비스의 방향성을 제공하였다는데 의의가 있다.
MPLS 네트워크에서 QoS(Duality of Service)에 관한 요구가 증대함에 따라 확장성을 보장하고 장애 복구를 위한 다중 경로 계산 방안들에 관한 여러 기술들이 제시되고 있다. 그러나 MPLS 네트워크는 트래픽에 관한 확장성 문제와 기존의 장애 복구 방식들의 경우 자원 낭비와 많은 지연 발생으로 인한 손실이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 LSP 다중경로 라우팅 알고리즘을 적용한 망의 효율적인 관리 및 신속한 장애 복구를 위해 H-MPLS(Hierachical-Multiprotocol Label Switching) 네트워크 제안한다. 또한 확장된 규모의 망을 계층형 MPLS로 구성하여 기존의 장애복구 방식을 다양한 네트워크 모델로 적용하고, 이를 NS 시뮬레이터를 통해 성능 분석하여 그 효율성 및 확장성의 개선방안을 제시하고자 한다.
신뢰성 향상은 분산 시스템의 기본 목표이며, 이를 위하여 서비스를 제공해 주는 서버 객체의 중복이 불가피 하다. 본 논문에서는 중복과 함께 고려되어야 할 기본적인 사항들을 알아보고, 현재의 시스템들을 CORBA 환경과 CORBA 에 기반하지 않은 환경으로 나누어, 각각의 시스템 환경하에서 신뢰성 있는 분산 어플리케이션의 구현을 제공하기 위해 진행되었던 연구 사례로 Orbix+Isis, Electra와 Chameleon을 소개한다. 또한 디지털 도서관에서 핸들 서비스를 제공하고 있는 핸들 서버의 장애 감내을 위한 장애 감내형 다중화 서버 모델을 제시하고, 이를 제공하기 위한 ILU의 인터페이스를 제시함으로써, 장애 감내형 디지털 도서관 서비스 구조 설계에 관한 연구를 소개한다.
본 연구에서는 융합적 장애학의 시각에 근거해 중도 시각장애인의 장애 자부심 구축에 관해 일본 TV드라마 "챌린지드"를 중심으로 주인공 塙와 주변 인물로 나누어 그들의 장애관의 실체를 분석하였다. 이 경우, 연구방법 고론으로서 Priestley(1998)의 장애다중패러다임에 의거한 융합적 장애학을 도모하고자 하였다. 중도시각장애인의 장애자부심 구축과 장애 수용의 패러다임은 근본적으로 상이하다. 그런 면에서 장애수용 이론에 대한 비판은 의료모델에 대한 비판과 통한다. 드라마상에서 장애 자부심의 본질이 가장 두드러진 인물로는 주인공 塙와 교사회장, 교장으로 이들은 사회적 관념론이 체화된 인물로서의 공통점을 보인다. 그 외 인물들의 경우, 초기에는 시각장애교사인 塙의 신체성과 장애 정체성을 부정하지만 이윽고 장애에 대한 사회적 관념론적 시각으로 전화하게 되며, 드라마의 인물들은 완전히 융화된다. 마지막으로 본 연구의 시사점으로는 드라마 자체에 관한 인문학적 사회과학적 분석이라는 내재적 시사와 더불어 드라마를 수단으로 한 교육적 효과와 같은 외재적 시사로 제시하였다.
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
현재 다양한 연구들이 진행되고 있는 이동 에이전트는 통신망 점유와 과부하를 효율적으로 감소시켜 여러 문제점들을 해결하고 있으나, 이동 에이전트의 이동성 강조에 따른 지능성 결여와 다수의 이동 에이전트 시스템들로 이주시 발생하는 지연시간 및 호스트의 결점이나 장애 등으로 인하여 이동 에이전트가 무한 대기상태나 쓰레기로 처리될 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 새로운 대안이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경에서 정보 검색의 성능을 향상시키기 위하여 네이밍 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 검색 키워드에 대한 객체 참조자를 획득하고, 획득되어진 객체 참조자의 수 만큼 이동 에이전트 객체를 다중 복제하여 복제된 다수의 에이전트 객체를 여러 이동 에이전트 시스템으로 분산시킴으로써, 이주시 발생하는 지연시간을 제거하고 쓰레기로 처리될 수 있는 이동 에이전트들의 수를 줄임으로써 분산 정보 검색 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현한다.
본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련 방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.
본 연구는 Andersen의 의료서비스 이용에 관한 행동모형을 근거로 2008년 장애인실태조사 자료를 분석하여 만 65세 이상 장애노인의 외래 및 입원이용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 연구방법은 two-part 모델을 활용하여 장애노인의 외래 및 입원 이용 여부에 대해서는 로지스틱 회귀분석을, 의료 이용량 및 의료비 지출에 대해서는 다중 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 외래와 입원의 이용에 공통적으로 만성질환과 주관적 건강상태 등의 질병요인의 영향이 유의하였고, 의료비 지출에는 의료보장 유형이 결정적 역할을 하고 있었다. 외래에서는 신장장애를 가졌을 때 이용량과 지출이 높았고, 입원에서는 일상생활의 수행에 도움이 필요할 때 입원일수가 증가하였으며, 심장장애와 호흡기장애를 가진 경우 입원료 지출이 유의하게 높았다. 이상의 결과는 장애노인들에게 만성질환 이환이나 일상생활 활동의 전적인 의존을 예방하는 보건의료 서비스의 제공, 의료이용이 높은 내부 장애를 가진 노인에 대한 지속적 보건관리체계의 구축, 그리고 저소득층 장애노인의 보건 의료 접근성 향상을 위한 경제적 지원의 필요성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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