IT자산은 조직의 경영목적을 지원해주는 핵심영역이며, IT자산의 장애 발생시 신속한 처리를 지원하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 IT자산의 장애가 발생할 경우, 장애해결을 위하여 기존의 장애 데이터를 기초로 장애처리 예측 기법을 제시한다. 제안한 장애처리 예측 기법은 첫째, 기존의 장애처리 데이터를 전처리하여 장애처리 유형별로 분류하고 둘째, 분류된 장애처리 유형과 장애 발생 후 접수된 내용을 키워드 매핑시키는 규칙을 제정하였으며 셋째, 제정된 규칙에 의하여 장애 발생 후 장애처리 방법이 사전에 예측 가능한 기계학습 프로세스를 제시하였다. 제시한 기계학습 프로세스의 유효성을 입증하기 위하여 A사에서 6개월 동안 접수된 33,000여건의 전산기기 장애 데이터를 실험한 결과 장애처리 예측의 적중률이 약 72%였으며, 지속적인 기계학습을 통하여 81%로 향상되었다.
본고에서는 IT자산의 장애가 발생할 경우, 장애해결을 위하여 기존의 장애 데이터를 기초로 장애처리 예측 기법을 제시한다.