1960년대 경제개발5개년계획이 성공적으로 수행되면서 산업이 발달하고 경제가 성장하면서 각종 산업시설이 건설되어 이에 대한 시설방호문제가 대두되었다. 북한의 위협이 상존한 가운데 경찰력은 국내 치안유지를 담당하는 것도 벅찬 실정이었기에 산업시설의 경비문제를 해결하기 위하여 1962년에 청원경찰제도를 도입하였으나 제도의 비현실 때문에 활성화되지 못하고 1973년에 전면 개정되었다. 1970년에 들어와 경제성장과 함께 산업화, 도시화가 진전됨에 따라 인구의 도시집적 등의 불이익의 하나로 범죄 문제 등이 야기되어 치안수요가 급격히 증가하였다. 따라서 치안 당국은 준경찰력 확보방안의 일환으로 용역경비업법이 제정한 것이다. 그동안 성장산업으로 괄목할만한 성장을 거듭해온 경비업계가 새로운 도약을 하기 위해 방향을 설정하기 위해서는 지난날을 반추하고 성찰하는 기회가 필요하다. 본 연구의 목적은 한국 민간경비의 제도적인 기틀이 마련된 1970년대의 민간 경비를 둘러싼 사회적 환경을 분석하고 민간경비에 발전적인 계기가 되는 중요한 요소들을 체계적으로 분석하는 것이다.
스마트시티는 에너지 소비 급증과 환경오염 심화, 범죄율 증가와 같은 도시화의 부작용을 해결하기 위한 수단과 신기술 기반의 새로운 경제성장 동력으로 주목받고 있다. 특히, 코로나19로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하면서 각종 온/오프라인 비대면 서비스를 제공할 수 있는 스마트시티의 역할은 더욱 중요해지고 있다. 이에 본 연구는 스마트시티의 개념과 기반 기술에 대한 문헌 연구를 바탕으로 스마트시티 비대면 서비스를 정의하고, 컨조인트 분석을 이용해 각 서비스 별 소비자 효용을 분석하였다. 특히, 현재 우리나라의 국가 스마트시티 시범도시로 지정된 세종시와 부산시의 이용자 선호도 차이를 비교·분석하였고, 도출된 결과를 바탕으로 스마트시티 서비스의 경쟁력 제고 방안을 제시하였다.
본 연구는 스마트 그린시티로 전환을 위한 설계 및 건설 측면과 지원시스템 측면의 통합적 계획의 필요성을 인식하고 고층주거단지를 대상으로 공간위계별로 적용 가능한 계획기법과 적용실태를 파악하고자 한다. 이를 위한 연구의 방법은 다음과 같다. 첫째, 문헌 및 선행연구 고찰을 통하여 스마트 그린시티의 개념을 정립하고 3개 공간 위계, 7개 기본방향, 17개 주요특성으로 분류된 고층주거단지 계획체계를 설정한다. 둘째, 선행연구 검토와 전문가 FGI를 통해 스마트 그린시티 개념을 적용한 고층주거단지 설계 및 건설 측면의 계획기법 28개와 스마트 시스템 측면의 계획기법 28개를 도출한다. 셋째, 행정중심복합도시 2-1생활권 4개 고층주거단지 계획안을 대상으로 계획기법의 적용실태를 분석한다. 연구의 결과 스마트 그린시티 개념을 적용한 고충주거단지 계획의 주요특성 중 '교통네트워크 연계', '친환경 단지배치', '녹색교통 활성화', '신재생에너지 효율적 활용', '범죄 및 재해 안전 성능', '고성능 고효율 설비 활용'에 해당하는 계획기법이 사례에서 적극적으로 적용되었음을 확인하였다. 또한 고층주거단지 계획 시 공간 위계별로 설계 및 건설 계획기법과 스마트 시스템 계획기법 적용의 시사점을 확인할 수 있었다.
국내 외에서 수 많은 범죄 및 재난 구조 상황이 증가되고 있는 실정이다. 특히 이러한 상황을 보다 효율적으로 대처하기 위해서는 높은 정확도를 나타내는 빠른 위치 정보 공유가 절실히 필요하다. 본 논문에서는 저가형 GPS나 AGPS를 활용하여 위치 정확도를 높일 수 있는 웹서비스 기반의 DGPS 프레임워크 및 성능평가를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 DGPS 서버에서 구동되는 DGPS 프레임워크, 기준점에 설치하여 DGPS서버에 보정값을 전송하기 위한 기준국 시스템, 현재 위치에서 가장 가까운 기준국에서 생성한 보정값을 DGPS 서버에서 수신 받아 최종 서비스를 위한 이동국 시스템으로 구성된다. 기본적으로 DGPS 프레임워크는 서비스 요청에 대해 XML 기반으로 응답하도록 설계한다. 또한 성능평가를 위하여 순천시에서 설치 운영중인 기준점 중 2급 도시기준점 3개소를 선택하여 사용하며, 이를 기반으로 성능 평가를 수행한 결과, 오차 개선율에 있어서는 타 연구에 비해 약 10%~15% 정도의 보정율 향상을 보였으며, XML 기반의 웹 서비스를 이용하여 스마트폰, 스마트 패드, 넷북 등의 이동형 단말기를 통해 보정값을 수신할 수 있어 다양한 서비스 확장이 가능하다는 장점이 있다.
한국사회는 지금 경제 규모의 팽창, 인구의 도시집중, 전통적 가치관의 혼란 등 사회의 다변화로 인한 범죄의 흉폭화, 기능화, 전문화 현상으로 나타나고 있으며 이로 인한 시큐리티 업체에 대한 일반인들의 관심이 날로 증가하고 있다. 이로 인해 민간경비원들의 수요도 계속 증가되고 있으며, 또한 그에 따른 근무시간의 증가로 이어지고 있다. 이 연구는 민간 경비원들의 근무시간에 따른 피로수준과 면역기능을 비교 분석함으로써 민간 경비원들의 건강증진을 통해 민간경비 산업 발전에 기초자료를 제공하는데 있다. 서울, 경기지역 민간 경비원을 대상으로, 근무시간 40시간 미만, 40~50시간 그리고 50시간 이상의 세 집단으로 분류하여 일반피로와 면역기능을 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 근무시간에 따른 일반피로는 근무시간이 많아질수록 높게 나타났다. 둘째, 근무시간에 따른 NK 세포의 함량은 근무시간이 많을수록 낮은 농도를 나타내었다. 셋째, 근무시간에 따른 면역글로블린(Ig-G, Ig-A, Ig-M)의 농도는 근무시간이 많을수록 낮은 농도를 나타내었다. 이 연구 결과를 볼 때, 민간 경비원들의 일반피로 및 면역기능은 근무시간에 많은 영향을 받는다고 볼 수 있다. 결론적으로 민간 경비원의 피로를 감소와 건강증진을 위해서는 주당 근무시간을 줄여야 할 것이다.
본 연구는 바람직한 도시재생 방안으로서 지역 주민의 의견을 수렴 분석하고, 골목환경의 개선방안을 제시하고자 대구광역시 비산 2 3동 골목정원 조성지역의 주민을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과를 살펴보면, 골목정원 구성요소의 중요도 및 만족도 분석에서는 '조명시설 설치', '하수 및 쓰레기 처리', 'CCTV 설치' 등 안전하고 청결한 환경과 관련된 항목들이 높은 중요도 값을 가지며, '조명시설 설치', '초화류의 양', '초화류의 종류' 등 주거환경 개선사업의 시행과 골목정원 조성으로 개선된 항목들의 만족도가 높은 것으로 분석되었다. IPA 분석결과, '빈집 정비', '벤치, 파고라 등 휴게시설', '주민교류 공간', '공용주차장' 등의 항목들이 중요도는 높지만 만족도가 낮아 중점개선이 필요한 항목으로 나타났다. 다음으로 요인분석을 통해서 골목정원 구성요소들이 '안전 및 청결성', '녹음성', '미관정비', '교류 및 편의시설' 등 4개 요인으로 유형화되었다. 이를 토대로 4개 요인이 전체 만족도에 미치는 영향을 회귀분석한 결과, 4개의 요인 모두 전체 만족도에 유의미한 영향력을 가지며, '미관정비'와 '안전 및 청결성'이 각각 0.274, 0.235로 영향력이 큰 것으로 나타났다. 따라서 골목환경 개선을 위해서는 주민교류 공간 및 휴게시설 설치가 우선적으로 필요할 것으로 판단된다. 또한, 골목환경의 전체 만족도를 높이기 위해 조형물 설치, 벽화 그리기 등과 같은 활동에 주민 참여를 유도하고, 안전벨, 범죄예방, 환경설계 등의 도입과 골목미화 활동이 필요할 것으로 사료된다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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