• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제23권1호
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• pp.25-52
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• 2017

본 연구의 주요 목적은 공익제보 과정에서 공익제보자들이 경험하는 동기, 기대, 결과, 태도의 측면을 탐색하는 것이다. 이를 위해 전국에서 공식적으로 공익제보자로 등록되어 있는 공익제보자 14명을 대상으로 얻은 인터뷰 자료를 현상학적 접근에 기초해서 분석하였다. 그 결과 동기적 측면에는 직업정신과 도덕적 가치 특성이 두드러진 것으로 나타났고, 이들이 기대하는 것은 공익의 증가와 공적 지지였다. 그러나 결과적으로 돌아오는 것은 개인의 피해 경험과 사회적 관계 파괴, 조직적 차별 처우 등의 부정적인 결과가 압도적으로 많았으며, 일부 긍정적인 사회변화의 경험이 포함되어 있었다. 즉, 공익제보자들이 기대한 것과 현실간의 괴리는 상당히 큰 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고, 이와 같은 상황에 다시 처하게 되는 경우 공익제보에 대한 태도를 분석했을 때, 제보의지가 매우 높게 나타났다. 또한, 공익제보에 따른 부정적 결과에는 문화적 특성 중 수직적 집합주의의 영향력이 큰 것으로 나타났고, 그 개선을 위한 제도적인 장치들이 제시되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.499-500
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• 2022

차량용 블랙박스의 대중화와 '스마트 국민 제보' 애플리케이션 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고 건수가 급증하면서 대응해야 할 담당 경찰 인력이 부족한 상황이다. 이러한 인력 부족 문제를 해결하기 위해서 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 신고된 영상의 위법 여부를 자동으로 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 공익신고의 대부분을 차지하고 있는 진로변경 위반 영상 분석을 위한 객체 인식 방법에 대한 연구 내용을 기술한다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 진로변경 위반 분석에 필요한 차량과 실선 객체를 인식하여 진로변경 위반 영상 분석에 활용할 수 있도록 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.