• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.477-484
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• 2019

차량에 거주하는 시간이 증가하면서 탑승자는 차량의 높은 주행성능과 더불어 쾌적하고 안정성 높은 승차 환경을 원하고 있다. 자동차 전면유리 제상성능은 운전자의 안전운전을 위해 필수적으로 요구되는 성능 중 하나이다. 자동차의 전면유리의 성에 제거 성능을 향상시키기 위해서는 제상 노즐의 형상과 같은 관련 요소들을 적절하게 설계하여야 한다. 본 논문에서는 소형 전기자동차의 제상성능 개선을 위하여 CFD 기반의 전산수치해석을 수행하였다. 자동차 전면유리에 뜨거운 공기를 분사하는 제상 노즐과 가이드 베인의 각도를 변경하면서 제상 성능해석을 수행하였다. 전산수치해석 결과, 제상노즐 각도 $70^{\circ}$ 및 가이드 베인 설치 각도 $60^{\circ}$인 경우가 가장 우수한 제상성능을 보이는 것으로 분석되었다. 해석결과를 바탕으로 제상노즐과 가이드 베인을 제작하여 제상실험을 수행하였으며, 해석결과와 실험결과가 매우 유사함을 확인할 수 있었다. 또한 실험결과, 자동차 전면유리의 성에가 20분 이내 80% 제거됨을 확인 할 수 있어, FVMSS 103 규정을 만족하는 제상성능을 확보한 것으로 판단된다.

• 한국보건교육건강증진학회:학술대회논문집
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• 한국보건교육건강증진학회 2004년도 국제학술대회
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• pp.1-16
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• 2004

이 논문은 다음 관점들로부터 건강 증진의 가능성들을 고찰해 본다. (1) IUHPE, (2) 사회문화적 유사성들 (3) 행동 연구, 그리고 (4) 과거로부터의 학습 1, IUHPE는 여러 지역에 걸쳐서 분산된 활약들을 평가하며, 일본, 한국, 홍콩, 대만과 중국은 NPWP 지역에 속한다. IUHPE 세계회의가 1995년에 일본에서 개최된 이래로, NPWP 회원수의 60% 이상을 일본이 차지하곤 했다. 2001년 이후로 중국어권 소구역에서 회원수가 급속히 증가하는 중이다. 다국적 합작(국적을 초월한 공동연구)은 여전히 그 초기 단계에 있다. 2. 유교는 중요한 부분중의 하나다. 유교적 전통은 단지 장애물로써 보여져선 안되며, 동아시아에서 더욱 만족스러운 건강증진의 형태를 추구하기 위한 이점들로써 보여져야 한다. 3. 새로운 공중보건체제 내에서, 사람들은 그들의 건강을 창조하고 존속시키도록 되어있다. 그러나 특히 일본에서는, 여전히 '직접 대면하는 숨김없는 상호작용의 부족' 추세가 학구적인 환경뿐 아니라 건강증진 환경에서도 흔하게 있다. 그러므로 저자는 WIFY 의뢰(사람들의 매일의 생활과 환경을 재검토하기 위한 주제를 놓고 고안된 상호 작용하는 질문들)나 토론회(원탁 회의 참석자들) 상호작용을 소개하는 것과 같은 참여적 접근들을 시도했다. 지금까지, 참여자 대다수가 새로운 시도들을 기꺼이 받아들이고 있다. 4. 1945년에 일본의 한국침입과 점령이 종결된 이후, 다음의 사회적 현상은 상대적으로 논의된다. -동양 의술의 상태, -공공 의료시설의 분리, 그리고 -국립 면허로써의 건강증진 전문가. 현 상태로 유지를 고집하고 실속 있는 사회 변화를 뒤로 미루는 일본의 경향에 반하여, 한국에서는 빠르고 역동적인 사회적 변화를 향한 추세가 더욱 흔하게 관찰되고 있다. 위의 모든 가능성들이 여전히 그 시작 단계에 있음에도 불구하고, 그들은 한층 더한 도전과 수반하는 연구들을 기다리고 있는 흥미로운 방향들을 제시할 것이다.연구에서 제시하는 유지관리 모델을 기반으로 각 지자체별로 적절한 컨설팅이 진행되고 이에 따라 담당자의 실천이 이루어진다면 지자체 GIS의 투자대비 효과에 대한 기대는 이상이 아닌 현실로 다가오게 될 것이다.가오게 될 것이다. 동일하게 25%의 소유권을 가지고 있다. ？스굴 시추사업은 2008년까지 수행될 계획이며, 시추작업은 2005년까지 완료될 계획이다. 연구 진행과 관련하여, 공동연구의 명분을 높이고 분석의 효율성을 높이기 위해서 시료채취 및 기초자료 획득은 4개국의 연구원이 모여 공동으로 수행한 후의 결과물을 서로 공유하고, 자세한 전문분야 연구는 각 국의 대표기관이 독립적으로 수행하는 방식을 택하였다 ？스굴에 대한 제1차 시추작업은 2004년 3월 말에 실시하였다. 시추작업 결과, 약 80m의 시추 코아가 성공적으로 회수되어 현재 러시아 이르쿠츠크 지구화학연구소에 보관중이다. 이 시추코아는 2004년 8월 중순경에 4개국 연구팀원들에 의해 공동으로 기재된 후에 분할될 계획이다. 분할된 시료는 국내로 운반되어 다양한 전문분야별 연구에 이용될 것이다. 한편, 제2차 시추작업은 2004년 12월에서 2005년 2월 사이에 실시될 계획이다. 수백만년에 이르는 장기간에 걸쳐 지구환경변화 기록이 보존되어 있는 ？스굴호에 대한 시추사업은 후기 신생대 동안 유라시아 대륙 중부에서 일어난 지구환경 및 기후변화를 이해함과 동시에 이러한 변화가 육상생태계 및 지표지질환경에 미친 영향을 이해하는데 크게 기여할 것이다.lieve in safety with Radioactivity wastes control for harmony with Environment.d by the experiments under various conditions.뢰, 결속 등 다차원의 개념에 대한 심도 깊은 연구와 최근 제기되고 있는 이론의 확대도 필요하다. 마지막으로 신뢰와 결속에 영향을 미치는 요소간의 개념적 분류, 차이의 검증, 영향력 등을 광범위하게 진행

• 한국패류학회지
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• 제32권3호
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• pp.231-240
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• 2016

폐쇄순환여과시스템을 활용 굴 어미를 전체 42일 간의 평균 일간 사육수의 교환율은 0.5%였고, 총 사육수 교환은 21.3%이었다. 실험기간 동안 수온은 실험개시 시 $16.3^{\circ}C$에서 서서히 증가시켜 실험 21일째 $22.7^{\circ}C$로 상승되었고, 이 후 실험종료 시까지 $22.1{\pm}0.4^{\circ}C$였고, 염분변화는 $24.9{\pm}0.4$ 이었고, 용존산소는 7.9-5.1 mg/L 이었고, pH 는 $7.93{\pm}0.15$였다. 암모니아와 질산의 축적농도 범위는 각각 1.958-0.353 mg/L 과 1.34-0.47 mg/L 였고, 아질산 농도는 0.03-0.16 mg/L 였고, 용존성무기인의 농도는 0.42-0.03 mg/L, 규산염은 0.00-3.83 mg/L, 아질산을 제외하고 실험기간이 경과함에 따라 유의적(P < 0.05) 으로 감소하는 경향을 보였다. 생식소 발달은 실험 42일 만에 암컷은 90.9%, 수컷은 94.4% 방란 방정이 가능한 완전히 성숙된 생식소로 발달하였다. 비만도는 실험 개시 시 25.2에서 종료 시 24.5로 유의적인 차이는 없었고, 크기요소인 평균 각장과 각폭은 실험 개시 시에 약간 성장하였지만 유의적인 차이는 없었다 (P < 0.05). 그러나 평균 각고는 개시 시 대비 종료 시 8.3 mm 성장하였고, 무게요소인 평균 전중, 육중 및 각중은 전체적으로 유의적인 증가가 나타났다. 실험기간 동안 전체 평균 생존율은 98.7%였고, 각장은 실험개시 시 평균 54.5 mm 에서 실험종료 시 59.2 mm 로 유의적인 성장변화는 없었지만, 평균 4.6 mm 성장하였고, 각고는 실험 14일째 평균 122.9 mm 까지 유의적인 성장이 관찰되었다. 실험결과 충분히 본 시스템의 시설용량으로 기존 가온해수유수 사육 방법 대비 에너지비용과 먹이공급량 대비 10분 1수준에서 채란 가능한 어미로 성숙시킬 수 있을 것으로 추정되어 향 후 상업적 인공종묘배양장에서 충분히 활용 가능 할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.83-98
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• 2021

도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 청정기술
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• 제25권4호
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• pp.316-323
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• 2019

대기 오염 물질 저감과 연소 효율 증가를 위해서 연소 환경 내 일산화탄소를 정밀하게 측정하는 것은 필수적인 요소이다. 일산화탄소(carbon monoxide, CO)는 불완전 연소 때 급격히 증가하며 질소산화물(nitrogen oxide, NOx)과 Trade-off 관계로 오염 물질 배출량과 불완전 연소 반응에 기여하는 중요한 가스종이다. 특히, 대형 연소 시스템 중 열처리로의 경우, 강판 표면위 산화층 형성을 억제하기 위해 과잉 연료 조건에서 환원 분위기로 운전이 진행된다. 이는 많은 양의 미연분 일산화탄소가 배출되는 원인이기도 하다. 하지만 연소 환경 내에서 일산화탄소 농도는 불균일한 연소 반응과 열악한 측정 환경으로 인하여 실시간 측정이 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 광학적 측정 방식인 파장 가변형 다이오드 레이저 흡수 분광법(tunable diode laser absorption spectroscopy, TDLAS)이 각광을 받고 있다. TDLAS 기법은 열악한 현장 측정, 빠른 응답성, 비접촉식 방식으로 연소 환경 내 특정 가스종 농도 측정에 적합하다. 본 연구는 과잉 연료 조건에서 당량비 제어를 위한 연소시스템을 제작하였으며 연소 배기가스 생성을 위해 LPG/공기 화염을 이용하였다. 당량비 변화에 따른 CO 농도 측정은 TDLAS와 Voigt 함수 기반 시뮬레이션으로 분석하였다. 또한 연소 생성물로부터 간섭이 없는 CO 광 흡수 영역 확보를 위해 근적외선 영역의 4300.6 cm^-1을 선택하여 실험을 진행하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권5호
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• pp.246-254
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• 2017

호소, 하천 등에 다량의 영양염류의 유입과 수문학적, 지리학적, 생물학적 요소 등으로 인해 남조류가 대량 발생하게 되며 대표적 독성물질인 마이크로시스틴-LR(MC-LR)이 증가한다. MC-LR이 포함된 지표수를 적절하게 처리하기 위하여 정수처리공정에서는 고도산화공정을 적용하고 있다. 다양한 고도산화공정 중 특히 UV, $UV/H_2O_2$, $UV/O_3$, $UV/TiO_2$ 등에 대한 연구는 꾸준히 되어왔다. 기존의 UV램프의 짧은 교체주기, 수은 폐기물 발생, 큰 열 손실 등의 단점을 보완한 UV-LED를 MC-LR제거에 적용하였다. MC-LR 초기농도 $100{\mu}g/L$을 280 nm의 파장인 LED-L ($0.024mW/cm^2$)와 LED-H ($2.18mW/cm^2$)를 이용하여 산화시켰을 때 각각 최대 약 30%, 95.9%의 MC-LR 제거율을 나타냈다. LED-H를 조사 시 자연유기물 변화는 휴믹물질, UVD, SUVA가 감소하는 경향을 보였고 방향족 유기물이 지방족 유기물로 분해되어 저분자 물질이 되었다. $LED-H/H_2O_2$($H_2O_2$: 1, 2, 5, 10 mg/L)산화반응에 의한 MC-LR제거율은 LED-H 단독에 의한 MC-LR 제거율과 유사하였다. 남조류가 발생한 낙동강 원수를 대상으로 LED-L산화를 적용하여 수질분석을 통하여 특성변화를 확인하였다. DOC 및 TOC의 변화는 거의 없었으나 SUVA와 $UV_{254}$의 감소로 인하여 유기물의 분해되었으며 조류유래물질인 용존 및 총 MC-LR, geosmin, 2-MIB농도가 시간이 지남에 따라 서서히 감소하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.25-39
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• 2018

최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.

• 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.