본 연구는 현재 국내 연하장애 환자를 대상으로 하는 연하장애 기능적 전기 자극 치료 장비의 사전 사후 점검과 유지 보수와 관련한 설문조사를 실시하고 장비사용 현황과 관리 실태를 분석함으로서 체계적인 치료 장비 관리 가이드라인 개발의 필요성을 제시하는데 그 목적이 있다. 연구대상은 상급종합 병원, 종합병원, 재활병원, 요양병원을 포함하는 총62개 기관 중 최종적으로 설문에 응답한 50개 기관이었다. 연하장애 기능적 전기 자극 치료 장비의 사전 사후 점검과 유지 보수 현황과 실태를 파악하기 위한 설문지를 개발한 후, 이를 기초로 2013년 8월 21일부터 2013년 11월 10일간의 연구 자료를 분석에 사용하였다. 연구 결과, 장비는 활발히 사용하고 있었으나 장비의 사용 전 작동 검사, 사용 후 작동 검사, 유지 및 보수, 소독 보관 등의 항목에서 체계적인 관리를 하지 않고 있었다. 혼수상태이거나 인지가 현저히 저하된 환자에게 적용하는 방법과 관련한 항목에서도 표준화된 방법이 없거나 가이드 라인이 제시되었더라 하더라고 실제 사용하지 않고 있는 것으로 밝혀졌다. 이는 장비의 사전 사후 점검과 유지 보수에 대한 표준화된 가이드라인 및 질 관리 지표 개발에 대한 연구의 필요성을 제시한다.
본 연구의 목적은 장애인 스키 강습의 문제점과 장애인 스키 강습 중요 요인 탐색을 통한 장애인 스키 지도 매뉴얼을 개발 및 검증하는 것이다. 연구목적 달성을 위한 조사대상은 2015년 대한장애인체육회 스키 학교 지도자 14명, 특수체육 전공교수 3명, 장애인 스키 전문가 3명, 장애인 스키 국가대표 지도자 3명 등 총23명을 대상으로 선정하였다. 2015 대한장애인체육회 스키학교 지도자를 대상으로 장애인 스키 활성화 장애요인에 대한 개방형 설문조사를 통해 얻은 결과는 지도자, 지도 프로그램, 정책, 시설, 장비, 홍보부족, 접근성, 무관심, 대상 부족 등의 요인이 도출되었으며, 이 요인들 중 정책, 시설, 프로그램, 지도자, 장비 요인을 대상으로 우선순위를 분석한 결과 프로그램이 가장 높은 가중치를 갖는 것으로 나타났으며, 지도자, 장비, 시설, 정책 순으로 우선순위가 나타났다. 마지막으로 장애인 스키 지도 매뉴얼 개발 결과는 장애유형에 따라 투-트랙, 쓰리-트랙, 포-트랙, 모노스키 네 가지 유형으로 분류되었다.
이동통신이 대중화되면서 서비스확장을 위해 무분별하게 기지국 건설함으로써 발생하는 기지국간의 중복투자 및 자연훼손을 방지하기 위하여 정통부에서는 기지국 공용화를 요구하였다. 본 연구에서는 수도권 지하철 역사내에 설치된 공용중계기에서 발생되는 전원 불량 등의 장애요인 및 장비, 시설 불량 또는 지하철 터널 구간에서 발생되는 통신 서비스에 대한 문제점을 조사하여 분석하였다. 본 논문의 내용은 공용화 서비스에서 놓은 품질의 서비스를 제공하고 앞으로 추진될 IMT-2000 또는 제4세대 이동통신 공용화에 중요한 기초자료가 될 것이다.
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.
코로나19의 펜데믹 현상으로 인하여 모바일 서비스의 활용 비중이 높아지고 있다. 그러나, 대부분의 모바일 장비에 대한 이상 현상을 장비의 알람 중심으로 인지하므로, 복잡한 장애가 발생할 경우에 직관적으로 장비의 문제 판별하기 어려운 한계가 발생한다. 이를 보완하기 위해서 본 연구에서는 장비의 알람과 성능 정보를 조합하여 직관적으로 문제를 인지할 수 있도록 RRCF 알고리즘을 활용하여 Anomaly Score 생성하였으며, 과거 장애 이력을 97% 검출하는 효과를 검증하였다.
본 논문은 반도체 장비 및 디스플레이 장비에서 적용되는 네트워크 통신 규약인 SECS 통신 프로토콜을 TCP/IP 소켓 프로그램을 이용하여 구현한다. 특히 호스트와 장비간의 통신에 문제가 발생하여 데이터 전송이 누락되었을 때 이를 장비에 보관한 후에 통신이 복구되었을 때 다시 호스트에게 전송할 수 있는 스풀링 기능을 구현하여 통신장애의 누락되는 데이터를 다시 전송할 수 있도록 한다. 그리고 윈도우 프로그램을 기반으로 하나의 드라이버 프로그램에서 호스트(액티브) 측과 장비(패시브) 측을 선택하여 사용 가능하게 구현한다.
대학도서관은 장애인 이용자의 정보이용 및 학습의 기회를 보장하기 위해 적절한 시설과 장비를 구비하고 서비스를 제공해야 한다. 본 연구는 국내 외 현황 조사와 장애인 이용자와의 심층면접을 기초로 대학도서관에 서 제공하고 있는 장애인 서비스에 대한 개선 방안을 제시하고자 하였다. 조사 결과 도서관에서 제공하고 있는 장애인 서비스를 개선하고 장애인 이용자의 이용을 높이기 위해서는 장비 도입과 서비스 제공 시 요구분석과 의견 수렴과정을 통해 장애인 이용자들의 의견이 반영될 수 있도록 해야 하며, 시설과 서비스를 효과적으로 결합할 수 있는 전용공간을 제공할 필요가 있는 것으로 나타났다. 또한, 도서관 직원에 대한 지속적이고 정기적인 장애인 서비스 교육과 함께 장애인 전담사서를 지정해 One-stop 서비스를 제공할 필요가 있다. 이와 함께 장애인 지원을 위한 교내 외 기관, 단체 등과의 협력 및 연계와 함께 서비스 개선을 위한 정기적인 실태조사와 평가가 이루어질 필요가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 Fuzzy-AHP를 이용하여 한 중 카페리 피견인 트레일러 상호주행 시 장애요인의 가중치 분석을 연구의 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구를 통해 1차적으로 요인을 선정한 후, 현 카페리업체에 종사 중인 화물 전문가집단과의 Indepth-Interview를 수행하여 요인을 최종 선정하였다. 선정된 상위 장애 요인은 불안정적 서비스 제공, 제한적 정책 지원, 추가 비용 발생이며, 이중 불안정적 서비스 제공이 가장 큰 장애요인으로 분석되었다. 선정된 측정변수 11가지 항목은 화물 장치장 공급 부족, 트레일러 보험 및 관리 문제, 특수장비 부족, 전문화된 인력부족, 투입 서비스 항로의 제한, 마케팅 홍보 전략의 부족, 수속 비용 증가 등이며, 이중 불균형 화물 집화에 따른 장비 회송 비용 증가가 가장 큰 장애 요인으로 분석되었으며, 서비스 항로의 제한, 특수장비 부족, 수속의 지연 및 추가 절차 발생이 그 뒤를 이었다.
데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할 수 있다.
본 연구에서는 장애이해교육으로서의 게임화된 장애체험활동의 효과를 알아보기 위해, 초등학생을 대상으로 게임화된 수업을 실시하고 장애에 대한 태도에 미치는 영향을 알아보았다. 중재는 장애아동과 일반아동이 함께 하는 통합체육 수업으로 내용은 장애인 스키와 관련한 영상시청, 스키장비 체험, 장애/비장애 아동간의 협력적 게임 등이 포함되었다. 비교집단이 있는 사전, 사후 준실험연구를 실시한 결과, 비교집단에 비해 실험집단의 장애에 대한 태도가 긍정적으로 변화한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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