2012년에 도입된 도시 기후변화 재해취약성 분석은 현재 지침 제정으로 도시방재정책을 위한 제도적 기반으로 활용되고 있다. 그러나 실제 분석시 분석과정의 구조로 인하여 분석 지표의 가중치 불균형 및 지표의 다중 적용과 같은 문제점이 발생하는 등 개선의 여지가 남아 있다. 제도 도입시 전문가를 통해 도시 계획적 연관성이 높은 지표들이 선정되어 있는 상태라 하더라도 이러한 문제점들은 분석구조에 기인하여 지표들의 영향력이 반영되지 못한다는 결과를 낳는다. 따라서 본 연구에서는 도시 기후변화 재해취약성 분석의 구조를 살펴보고, 변수의 가중치를 조정하여 평준화시켰을 때 현 지침상의 분석결과와 차이가 발생하는지를 실증분석을 통해 검증하고자 하였다. 그 결과로 나타난 재해취약 정도가 두 방식에서 차이가 있음을 확인할 수 있었고 상대적으로 가중치 평준화 방식을 적용하였을 때 기존의 방식인 지침을 따를 때보다 재해취약지역이 더 넓게 나타났다. 이러한 차이는 분석의 구조적 틀을 개선하고 분석결과의 세밀한 검토를 통해 분석결과의 신뢰성 확보를 위한 노력이 필요함을 시사한다.
본 논문에서는 최근에 각광받고 있는 저장장치인 플래시 메모리의 특징과 플래시 메모리의 단점인 지움 횟수 제한과 느린 지움 속도를 극복하는 지움 정책의 종류를 살펴보고 그 중에서 CAT 기법의 랜덤 쓰기에서의 지움 횟수 증가와 지움 평준화를 위한 비효율성이라는 단점을 개선한 지움 정책을 제시한다. 개선된 지움 정책은 CAT 기법에 쓰기 패턴을 기반한 가중치를 부여해 랜덤 쓰기에서의 성능 하락과 지움 평준화의 비효율성을 보완하는 것이다. 이 때 사용되는 사용자의 쓰기 패턴 파악은 유효한(valid) 데이터 블록과 유효하지 않은(invalid) 데이터 블록의 리스트를 만들어 그 시간 값의 평균을 이용한다.
다수의사결정그룹(MDMG : Multiple Decision-Making Croup)문제는 서로 의견이 상충하는 단위의사결정그룹(UDMG: Unit Decision-Making Croup) 문제로 구성되어 있다. 특히, 항만경쟁력 평가문제의 경우, 다계층$\cdot$복합$\cdot$다속성의 복잡한 평가특성을 가지며, 평가에 있어 선사, 포워더, 물류기업, 연구자 등 다수의 의사결정자들이 참여하는 대표적인 다수의사결정그룹문제가 된다. 이러한 복잡한 문제의 평가는 각 그룹간의 이질적인 선호도를 합리적으로 융합하는 가중치 보완과정이 필요하게 된다. 즉, 가중치 보완과정은 평가결과의 신뢰성과 타당성을 확보할 수 있는 매우 중요한 절차로써, 이를 위한 합리적인 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 여기에 주목하여 평가 문제에서 빈번히 발생하는 이질적인 선호도를 합리적으로 흉합하는 방안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 수립된 방안을 토대로 실제 다수 평가그룹이 참여하는 항만경쟁력 평가항목의 가중치 조정문제에 적용한 결과. 이질적인 선호도가 융합된 통합 가중치를 도출할 수 있었다.
정보통신계의 발달로 인하여 등장하는 새로운 기술들로 인하여 새로운 개인정보의 형태가 나타나고 있다. 이에 따라, 기존 개인정보들과 결합되어 사용되어지는 개인정보들이 점차 늘어나고 있다. 현행 개인정보보호법에서 정의하는 결합된 정보에 대한 개인정보 위험도를 측정하는 방법은 정성적으로 제시되고 있어, 개인정보 위험도가 평준화되기는 어렵다. 본 논문에서는 기존 연구된 개인정보 위험도 평가 방법을 기반으로 개인정보 중요도와 가중치를 측정한 다음 IPA를 통해 개인정보의 위험도를 분석하는 모델을 제시하는데 그 목적을 두고 있다. 본 연구를 통하여 사용자의 주관적인 판단을 배제할 수 있고, 결합된 개인정보 위험도 산정에 사용될 수 있다. 또한, 제시되는 정략적인 위험도는 객관적인 지표로 사용될 수 있는 기준을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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