현재 정보소외계층 대상에 대한 정의는 2000년대 초반 정부가 정보격차실태조사를 처음 시작했던 당시의 기준을 그대로 사용하고 있다. 본 연구의 목표는 정보격차조사의 정보소외계층 대상을 검토하고 재 정의 하고자 하는 것이다. 이러한 목표를 위해 본 연구에서는 정보격차조사의 대상 중 특히 문제의 소지가 많은 대상인 장애인, 저소득층, 장노년층을 중심으로 각각의 현황을 분석하고 정보소외계층 대상으로서 이들 집단에 대한 정의를 재검토하였다. 분석 결과 정보격차 조사 대상 장애인을 현재의 지체, 뇌병변, 청각/언어, 시각장애인만으로 한정하지 말고, 개정된 장애인복지법에 의거하여 15가지 장애유형을 재검토 해야 한다. 저소득층의 경우 정보격차해소 대책의 대상으로서 저소득층의 기준도 기초생활수급자에 한정하고 있다. 그러나 차상위계층을 정보소외계층으로 포함시키는 검토가 필요하다. 장노년층의 경우 현재 노인연령기준이 사회통념에 맞추어 상향조정하는 것을 고려해 보아야 할 것이다. 따라서 장년층은 제외하고 65세이상의 노인층에 대해서만 정보소외계층에 포함시켜 정보격차조사를 수행하는 것도 고려해 볼 만하다.
IETF에서는 레이블 스위치의 제어를 위하여 개방형 인터페이스로 GSMP 프로토콜에 대한 표준화를 진행 중에 있다. GSMP 프로토콜은 연결, 구성, 장애, 성능, 관리 기능과 동기화 기능이 정의되어 있다. GSMP에는 ATM 스위치의 운용 및 유지보수를 위하여 요구되는 ATM-Forum 규격의 M4에 정의되어 있는 관리 기능들이 충분히 정의되어 있지 않다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 운용 및 유지보수가 가능하도록 GSMP 프로토콜을 M4 규격에 준하도록 확장하여 GSMP*로 정의하였으며, GSMP*의 컨트롤러 기능을 웹 기반의 원격 제어가 가능하도록 구현하였다.
사람들의 대화에 사용되는 단어는 사전적으로 정의되어 있으나 개인마다 단어의 의미를 다르게 받아들이기도 한다. 단어에는 단순히 사전의 정의만 담겨 있는 것이 아니라 개인의 감정과 삶의 시간 또한 담겨 있기 때문이다. 각기 다른 의미로 단어를 사용함에 따라 야기되는 소통 장애를 해소하기 위하여 본 연구에서는 단어의 일반적 정의뿐 아니라 개개인 각자의 의미를 담을 수 있는 오픈사전 앱을 개발하였다. 일반사전에서는 공공 API를 통해 국립국어원의 우리말샘 사전을 사용하며, 오픈사전에서는 웹서버를 연동하여 MySQL에 사용자가 정의한 단어를 등록한다. 또한 본 앱에서는 해상도별 이미지를 구현하여 다양한 화면에 대응하였다.
개방화시대에 제품의 국제경쟁력을 확보하기 위해서는 Unix나 Tandem 환경의 시스템운영관리 측면에서 실시간 모니터링 운영의 효율성이 증대 하고 있고 이를 바탕으로 서비스의 품질 및 기술력 향상과 고객만족 서비스 등 경제성이 필수적으로 요구되고 있다. 기존의 시스템관리 기능의 운영측면에서 보다는 보다 더 다양한 고객의 요구가 반영이 가능한 새로운 형태의 실시간 업무지원이 가능한 모니터링 시스템 개발이 필요한 시점이다. 기존의 시스템관리 기능에서 보다 업무지원이 기능이 강하된 모니터링 툴 이다. 즉 업무(Application) 프로세스의 장애현상에 따른 무응답을 사전 감시하고 System의 자원사용현황을 개발 및 운영자 위주의 실시간으로 감시환경 모니터링 서비스 제공이 가능한 기능으로 설계 따라서 시스템관리에서 보다 안정적인 운영을 제공 할 수 있다. 본 연구에서는 업무 프로세스의 장애를 점검할 수 있는 모니터링 툴 검토하여 실무자를 통하여 업무장애 유형에 따른 감시항목 및 의견 수렴, 요건정의에 따른 업무설명회 수행, 탠덤 시스템 모니터링 프로젝트 수행 필요한 기능을 개발 할 것이다. 또한 시스템 운영자 입장에서 실시간 모니터링 서비스를 통하여 업무(Application)프로그램의 전송지연 및 장애 원인을 한눈에 파악 점검 하도록 하며 각 기능별 시스템(System)별 장애 감시 통하여 사용자에서 현재 상태를 종합음성경보(SMS) 구축 연계하여 지원한다. 따라서, 본 논문에서는 중요한 요소로 기존의 많은 Unix나 Tandem 환경의 시스템관리 기능을 비교 분석을 통하여 보다 효율성이 높은 고객서비스 기능과 업무지원이 가능한 실시간 시스템관리 모니터링 툴을 개발 한다.
측두하악장애(TMD)는 측두하악관절, 저작근 및 주변 구조물과 관련된 많은 임상적 문제들을 포괄하는 집합적인 용어로 정의되어 왔다. 1934년 이비인후과의사인 Costen이 턱 내측과 주변부의 통증 및 관련된 귀 증상이 교합의 변화로 개선되었다고 주장하는 논문을 발간한 이후, 턱관절장애의 진단과 치료는 교합이라는 개념 안에 속해 있었으나, 이에 대한 대부분의 최근 저서들은 교합장애를 더 이상 그 범주에 포함시키지 않고 있다. 측두하악장애 영역에서 교합장애를 배제시키려는 이러한 경향에도 불구하고 측두하악장애와 교합치료와의 유대는 여전히 강력하다. 현재 측두하악장애의 병인에 관한 가장 대중적인 이론들은 사회심리생물학적 모형에 기반을 두고 있으며 따라서, 향후의 치료방식들은 관절 및 근육 통증의 병태생리학적 과정뿐만 아니라, 만성 통증의 사회심리적 측면들까지도 그 대상으로 해야 할 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.
최근에는 디지털 변환이 확대됨에 따라 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드 서비스를 이용하거나 자체 데이터센터를 구축하고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 클라우드 플랫폼에서 데이터를 저장하기 위한 핵심적인 솔루션으로 전세계적으로 이용이 확대되고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 전체 스토리지 자원을 하나의 저장장치와 같이 가상화하여 사용할 수 있고 유연한 Scale-out을 지원하는 장점이 있는 반면에, 가변 크기의 오브젝트 방식으로 인한 디스크의 이용에 불균형이 발생하고, 장애를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 디스크 이용의 불균형 문제를 해결하기 위하여 스토리지의 상태정보를 바탕으로 디스크의 가중치를 최적화하여 오브젝트를 재분배하는 방법에 대하여 제안하고, 그 실험 결과를 제시하였다. 실험을 수행한 결과, 디스크의 최대 이용률이 89%에서 79%로 10%만큼 감소한 것을 확인하였다. 디스크의 이용률을 최적화함으로써 장애를 예방하고, 더 많은 데이터를 균등하게 저장할 수 있어 효율적인 스토리지 이용이 가능할 것으로 기대된다.
작금의 현대 사회 사람들은 바쁜 일상생활로 인해 짧아진 수면과 불면증 등의 각종 수면장애를 겪고 있으며, 여러 가지의 요소로 인하여 수면의 방해를 받게 되면, 여러 질병 및 생활 장애를 겪을 수 있어 수면의 중요성은 날로 주목받고 있다. 본 논문에서는 수면을 이루는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하여 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석하고 이를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 추출하여 개개인에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있다. 따라서 수면 과정에 따라 신체의 감각 및 자극에 대한 반응을 알고, 사람의 신체 상황에 따른 차이점 및 안정적인 패턴 및 조건을 정의하며 수면 패턴을 분석 및 솔루션 제공을 할 수 있다. 또한 차후에는 수면의 특정 상황만 아니라 식사, 출근, 등과 같은 유기적인 생활(유비쿼터스 환경)의 한 부분에도 상황에 따른 적절한 실내 환경 변화를 제공해주어서 좀 더 쾌적한 일상생활을 영위할 수 있도록 도움을 주게 되는 측면으로 확대 하려한다.
1990 년대 이후 초고속인터넷 확산으로 인해 전자 상거래 서비스가 급속히 확산되고 있다. SLA란 서비스 제공자와 고객간의 협약으로 서비스 제공자가 서비스 품질을 보증하기 위한 제도이다. 전자 상거래 시스템은 비즈니스 트랜잭션이 처리되어야 하므로 QoS 보장은 매우 중요함에도 불구하고, 전자 상거래를 위한 SLA에 대한 연구는 아직 미진한 상태이다. 본 논문에서는 전자 상거래 서비스의 QoS 측정 지표를 정의한 후 자동화된 처리가 가능한 SLA 관리 프레임워크를 설계하고 서버 환경 장애 발생 시 장애 복구에 대한 처리 흐름을 제안한다.
뇌병변장애인은 뇌성마비, 외상성 뇌손상, 뇌졸중 등 뇌의 기질적 병변에 기인한 신체적 장애로 보행 또는 일상생활의 동작 등에 상당한 제한을 받는 사람으로 정의된다. 최근에 뇌병변 장애아동의 DMFT는 비 장애아동과 유사하거나 낮다는 연구가 있었다. 그러나, 본 증례는 중증유아기우식증이 나타난 뇌병변장애 1급 아동들을 치료한 것으로, 아동들의 공통점을 통해 중증유아기우식 우식증의 특별한 원인을 찾고자 하였다. 뇌병변으로 인한 일차적인 운동장애와 이차적인 치과치료를 받기 어려울 정도의 쇠약함, 잦은 입원, 당분이 많은 음식과 약물의 섭취, 구강위생관리 소홀, 늦은 치과 내원, 협조도 저하 등이 우식 유발인자를 높이고, 우식 예방인자를 낮추어 치아우식증을 유발할 수 있는 것으로 사료되었다. 뇌병변 장애아동을 치료할 때, 치과의사는 개인적인 우식 위험도 평가를 통해 철저한 우식 예방프로그램을 만들고, 부모와 의학적 주치의는 구강관리의 중요성을 인식하여 조기 치과 내원 및 홈케어에 신경을 써야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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