최근 사회적으로 이슈인 폭력에 의한 손상의 양상을 파악하고 사회경제적 요인과의 관련성을 분석하여 정책개발 및 예방 사업의 기초자료로 제공하고자 하였다. 의료기관 기반 손상감시체계인 응급실 손상환자 표본심층조사자료를 활용하여, 폭력에 의한 손상과 그 외 손상의 양상을 비교하였고, 성, 연령, 교육수준, 직업을 상호 통제한 후 로지스틱 회귀분석 하였다. 여성이 남성보다 폭력에 의한 손상에 노출될 위험이 컸고, 나이는 적을수록 폭력에 의한 손상의 위험이 컸다. 고학력일수록 폭력에 노출될 확률이 적었고, 직업별로는 서비스 및 판매 종사자, 무직, 단순노무 종사자 순으로 위험이 컸다. 손상의 결과가 전원, 입원, 사망일 확률은 남성, 60대, 대학 이상의 교육수준, 농림어업 숙련 종사자에서 높았지만, 상관성은 없었다. 결론적으로 일부 사회경제적 요인(성, 연령, 교육수준, 직업)의 차이가 폭력으로 인한 손상 위험에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
위치기반서비스(LBS; location based services)에서 사용자의 위치를 보호하는 연구가 많은 관심을 받아오고 있다. 특히 k-익명화(k-anonymity)를 이용한 연구가 가장 인기 있는 사생활 보호 기법이다. k-익명화란 k-1개의 다른 더미(dummy) 또는 클라이언트를 선택하여 클로킹 영역을 계산하는 기법을 말한다. 질의자는 신뢰할 수 없는 서버 또는 공격자에게 1/k의 확률로 자신의 위치 노출 확률을 줄일 수 있다. 그러나 더미가 사용자 주변에 밀집되어 있거나 질의자가 존재할 수 없는 곳에 더미가 생성된다면 질의자의 위치가 공격자에게 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서 우리는 실제 도로환경을 고려해서 더미를 생성함으로서 사용자의 위치보호를 높일 수 있는 시스템 모델과 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안기법의 우수성을 증명하였다.
자료결측의 심각성은 현실적으로 거의 대부분의 조사에서 발생한다. 비단 교통분야뿐만 아니라 인문사회 분야나 기상학, 생물학, 지구과학 등 모든 분야에서 인력식이든 기계식이든 조사 방식에 관계없이 발생한다. 교통자료 수집장비에서의 자료결측의 발생은 현실적으로 불가피한 현상으로 볼 수 있으며, 이와 같은 자료 수집과정에서 발생하는 결측을 신뢰성있게 추정하여 보정하였던 선행연구의 대부분은 교통량 자료의 결측값 보정시 통계적 검증없이 시간적인 임의의 종속성만 고려함으로서, 보정 성능이 떨어지는 단점을 노출하고 있다. 이들 연구에서 적용했던 기법들 또한, 교통량 자료가 가지고 있는 가장 큰 특징인 주기적 순환성(periodic circularity)이 제대로 반영되지 못함으로서 적용상 한계를 노출하고 있다. 본 연구는 현실적으로 거의 대부분의 조사과정에서 발생하는 자료결측의 심각성에 대한 인식을 토대로 대안으로 순환분포모형을 제안하였다. 이러한 자료결측 현상에 대응하고자 하였던 기존의 ad-hoc 또는 heuristic 보정 기법과 모형 기반 및 알고리즘 기반의 보정 기법에 관한 선행 연구의 고찰을 통하여 이들 기법들의 한계점을 확인하였다.
도심지 지하에 매설된 열수송관 등 지하매설관이 점차 노후화함에 따라 파손에 의한 인적, 경제적 피해가 증가하고 있다. 외부로 노출되지 않아 파손 등 문제점을 즉시 확인하기 어려운 열수송관의 특징을 고려할 때, 시설물 유지관리를 통해 주기적으로 수집하는 이력정보를 기반으로 시설물의 상태를 간접적으로 확인하는 방법이 현실적이다. 본 논문에서는 열수송관 이력정보를 검토하여 파손확률과 연관성을 가지는 평가인자를 도출하고, 이를 통해 파손확률을 추정하는 방법론을 제시하고자 한다. 파손확률 추정을 위한 영향인자는 유럽의 사례, 국내 열수송관 관리기준 등을 분석해 도출하였으며, 데이터의 확보 가능성도 함께 고려하여 선정하였다. 열수송관 설치기준이 변경된 1999년을 기준으로 매설시기에 따라 2가지 파손확률 추정 함수를 달리 제시하고 관경, 용도, 관리주체 등 평가인자별 정보에 따른 가중치를 부여하여 파손확률을 보정하여 파손확률추정의 신뢰성을 확보하였다.
위치를 이용한 애플리케이션이 증가함에 따라 사용자의 위치 정보 및 이동 패턴의 노출 등 다양한 문제점들이 야기되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사용자의 위치를 보호하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 사용자의 위치 정보가 노출되는 근본적인 이유는 사용자가 서비스 제공자(서버)에게 자신의 위치 정보를 제공해야만 서비스를 제공받기 때문이다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 클로킹(cloaking) 영역을 생성하거나 자신의 주변에 더미(dummy; 가상의 사용자)를 생성하는 연구 등이 존재한다. 그러나 사용자가 주기적으로 서버에게 질의를 요청할 경우 사용자의 시간대별 이동 경로가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하고자 사용자가 연속적인 질의를 요청하더라도 이동 경로의 노출 확률을 개선할 수 있는 k-Anonymity Trajectory(k-ATY) 기법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명했다.
세계적으로 지구온난화를 동반한 기후변화로 인해 자연재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재해의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재해가 대부분을 차지하고 있다. 이와 같이 홍수로 인해 발생하는 피해는 강우의 특성과 지역적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라진다. 따라서 이러한 이질적인 홍수피해로부터 재산과 인명을 보호하기 위해서는 위해성(Hazard), 노출성(Exposure), 취약성(Vulnerability)을 고려하여 지역 특성에 맞는 홍수방어계획을 수립해야한다. 본 연구에서는 전국 228개 행정구역을 대상으로 과거에 실제로 발생하였던 홍수피해 사례 조사를 통해 지역별 홍수피해 특성을 파악하여 지역 특성을 고려한 홍수피해 강우기준을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 재해연보 보고서에 기재되어 있는 과거 홍수피해 기간과 홍수피해액을 수집하였고, 홍수피해 기간동안의 강우량과 뉴스 기사를 수집하여 뉴스 기사에서 언급되었던 홍수피해 현상 정보를 수집하였다. 수집된 홍수피해 정보를 통해 지역별 노출성과 취약성이 반영된 현상기반 강우등급을 제시하였으며, 이와 함께 지역별 강우특성을 나타내며 위해성을 내포하고 있는 확률강우량과의 합성을 통해 위해성, 노출성, 취약성을 고려한 지역별 홍수피해 강우기준을 제시하였다. 대부분 홍수피해에 관한 정보를 재해연보 보고서를 활용하여 수집하지만 홍수피해 현상에 대한 정보를 포함하고 있지 않기 때문에 지역별로 홍수피해로부터 발생하는 홍수피해 유형에 대해 파악하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 과거 홍수피해가 발생했던 기간에 대해 뉴스 기사를 수집하여 홍수피해 현상 정보를 수집하였고, 수집된 홍수피해 현상 정보를 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 적용하여 홍수피해 현상 키워드 빈도분석을 통해 어떠한 홍수피해 유형에 취약한지 파악하였다.
온라인 배너 광고 산업에서는 일반적으로 복수의 배너 대안이 제작된다. 이때 중요한 의사결정은 어떤 광고 배너 대안을 선택해서 고객에게 노출하느냐 하는 것이다. 각 배너 대안을 고객이 클릭할 확률을 미리 알 수 없기 때문에 경영자는 실험적으로 여러 대안을 노출한 후, 고객의 클릭 여부에 따라 각 대안의 클릭 확률을 추정하며 최적의 대안을 찾아야 하고 이것은 온라인 광고와 관련된 강화학습 프로세스이다. 이 과정에서의 주요 의사결정 문제는 축적된 추정 클릭 확률 지식을 이용해서 최적의 대안을 노출하는 활용 전략과, 잠재적으로 더 우수한 대안을 찾기 위해 새로운 대안을 시도해보는 탐색 전략의 최적 균형점을 찾는 것이다. 본 연구는 구전효과와 대안의 수가 이러한 최적 탐색-활용 전략에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 고객이 노출된 배너를 클릭하는 경우 관련 제품을 주위에 홍보하는 과정을 통해 광고 배너의 클릭률이 높아지는 구전효과를 온라인 광고 관련 강화학습에 추가하여 구현한 것이다. 분석을 위해 Multi-Armed Bandit 모형을 이용한 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 분석 결과, 구전효과의 크기가 커지고 배너 대안의 수가 적을수록 광고 강화학습의 최적 탐색 수준이 높아지는 것이 관측되었다. 이는 구전효과에 의해 고객이 광고 배너를 클릭할 확률이 증가함에 따라 기존에 축적했던 추정 클릭률 지식의 가치가 낮아지고, 따라서 새로운 대안을 탐색하는 것의 가치가 증가하기 때문으로 분석되었다. 또한 광고 대안의 수가 작을 경우에는 구전효과 크기가 커질 때 최적 탐색 수준이 더 큰 폭으로 증가하는 경향을 발견하였다. 최근 온라인 구전으로 인해 구전효과의 영향이 커지는 시점에서 본 연구는 의미 있는 시사점을 제공한다.
방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.
본 연구는 국내에서의 가정내 냉장고 온도에 대한 조사를 수행하여, 현 시점에서의 냉장고에서의 식품보관 온도분포를 추정하였고, 이를 MRA(미생물 위해평가: Microbial risk assessment)의 입력변수로 활용할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 일반적으로 가정내 냉장고에서의 식품 보관온도는 식중독 발생 등에서 있어 중요한 위해인자로 작용하는 것으로 알려져 있다. 조사대상 가구는 총 139가구이었으며, 조사기간은 2009년 5월에서부터 9월까지 data logger를 이용하여 측정하였다. 조사된 냉장고 온도의 평균은 $3.53{\pm}2.96^{\circ}C$로, $5^{\circ}C$ 이상은 23.6%로 나타났다. 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: K-S와 AD test)을 수행하여 적정 확률분포모델에 대해 추정하였고, 이중 LogLogistic(-10.407, 13.616, 8.6107)분포 모델이 가장 적절한 국내에서의 가정내 냉장고 식품보관 온도분포 모델로 나타났다. 이 확률분포 모델은 MRA적용에 있어 노출평가에서 입력변수로서 직접적 활용이 가능하다고 할 수 있겠다.
메모리 소자가 우주 환경에 노출되면 우주 방사능에 의해 메모리의 값이 변하는 SEU 현상이 발생한다. 이러한 현상에 대처하기 위하여 위성체에 사용되는 메모리는 필연적으로 오류 탐지 및 극복 기법을 탑재하고 있다. 본 논문에서는 과학기술위성 3호 대용량 메모리 유닛에서 채택하게 될 오류 탐지 및 극복 방식을 알아본다. 오류 극복을 위해 대용량 메모리를 RS(10,8) Reed-solomon 코드로 인코딩/디코딩했을 때 SEU에 의해 메모리의 데이터가 손상 받을 확률을 계산한다. 이 확률식을 기반으로 과학기술위성 3호가 직면할 수 있는 다양한 SEU 발생율에 대하여 그 확률 변화를 분석한다. 이것으로부터 과학기술위성 3호 대용량 메모리 유닛 설계의 중요한 요소 중의 하나인 메모리 인코딩/디코딩 주기를 결정하는데 이용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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