엘니뇨는 대규모 기후의 경년변화를 대표하는 현상으로 2∼8년 주기로 반복적으로 발생하여 적도지방뿐만 아니라 중위도의 기후에도 영향을 미친다(Ropelewski and Halpert, 1987, 1989). 또한, 북태평양에서 발생하는 엘니뇨는 대기기후시스템(atmospheric climate system)과 밀접하게 관련되어 있으며, 북서태평양에서 엘니뇨 징후는 동북태평양에서처럼 분명하지는 않지만 국부적인 징후를 나타내고 있다. 이 연구의 목적은 엘니뇨의 중심지인 캘리포니아 연안의 반대편에 위치한 동중국해에서 1997∼1998 발생한 엘니뇨와 관련하여 나타나는 징후를 밝히는데 있다. (중략)
본 연구는 산업보안상 인적취약요소로 분류되는 조직구성원에 의한 업무부정행위의 정의와 발생원인, 방지대책 등에 대하여 문헌연구를 통해 고찰하고, 선행연구를 통해 드러난 부정행위의 행동적 발생징후들에 대하여 은행, 보험사, 증권사 등 국내 금융산업에 종사하고 있는 근로자들에게 설문자료를 수집하여 기술통계, 요인분석, 로지스틱 회귀분석 등을 실시하였다. 분석결과, 부정행위의 발생징후들은 '경제적 동기', '비경제적 동기' 두 가지 요인으로 분류되었으며, '과도한 주식투자'와 '빈번한 이사 등으로 생활환경의 불안정'의 두 징후에 대한 정확성 평가와 실제 부정행위의 적발 경험이 통계적으로 유의미하게 연관되어 있는 것으로 확인되었다. 또한 내 외부 제보에 의해서 업무부정행위가 가장 많이 적발되는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과를 토대로 향후 금융산업에서 발생할 수도 있는 업무부정행위를 조기에 발견하여 피해규모를 최소화도록 일조하는 데 연구의 목적이 있다.
본 논문에서는 시계열 예측 모델을 이용하여 웡 또는 바이러스 등과 같은 공격 트래픽에 의해 네트워크상에 발생할 수 있는 트래픽 이상 징후를 탐지할 수 있는 예측 모델 기반 트래픽 이상 징후 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 비교적 정확한 예측모델로 알려져 있는 ARIMA 모델을 이용하였고 이상 징후 여부를 확률값으로 변화하여 확률 임계값에 따라 이상 징후를 탐지하도록 하여 그 성능을 극대화할 수 있도록 하였다. 이를 위해 제안 기법을 네트워크상에 발생시킨 웜과 같은 비정상 공격 트래픽을 포함한 전체 트래픽과 웹 트래픽에 적용하여 트래픽의 이상 징후를 신뢰성 있는 수준에서 탐지함을 보여주었다. 이 기법을 네트워크 기반의 침입탐지시스템에 적용할 강제 큰 효과 가져올 수 있을 것이다.
공격 발생시에 네트워크에 나타나는 징후정보를 수집하여 공격을 분류하는 징후기반공격분류법을 제안한다. 이 공격분류법은 공격 발생시 징후를 이용하므로 필요한 정보의 수집이 빠르고 알려지지 않은 공격에 대한 분류가 가능한 장점이 있다. 제안하는 공격법은 두 단계로 공격을 분류한다. 단일 공격자로부터 단일 공격대상에게 나타나는 단일 공격들을 먼저 분류하고 단일 공격들이 서로 연관성 없는 다른 공격들인지 아니면 동일한 하나의 공격을 구성하는 연관된 공격인지 판단하게 된다. 따라서, 이미 제안된 공격분류법보다 정확하게 분산서비스거부공격이나 웜, Bot과 같은 공격을 분류할 수 있게 되었다. 제안하는 분류법을 이용하여 원과 분산서비스거부공격의 특정 및 근거리통신망에서 발생하는 공격의 특정을 도출하였고 이러한 특정들은 새로운 웜이나 분산서비스거부공격 또는 근거리통신망에서 발생하는 공격들도 공통적으로 가지는 특정임을 보였다.
최근 COVID-19가 확산하고 외출 자제 권고와 같은 방역지침에 따라 집에서 생활하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 집에서 생활하는 1인 가구가 증가하고 있지만 1인 가구는 다인 가구보다 집 안에서 위급한 상황이 발생할 때 외부에 알리기 어렵다. 본 연구는 집안에서 발생하는 다양한 상황을 라이다, 영상, 음성 센서로 수집하고 센서에 따른 데이터를 각각의 알고리즘을 통해 분석하였다. 이를 이용해 위급상황 등의 비정상 패턴을 분석하여 사람의 이상징후를 탐지하는 연구를 진행했다. 각 센서에 따른 사람의 이상징후를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 연구하였으며 센서에 따른 이상징후 탐지 정확도를 측정했다. 또한, 본 연구는 다양한 상황에 대한 센서의 탐지 가능 여부를 실험하여 센서 간의 장단점을 보완한 융합 방식을 제안한다.
우리나라는 국가적 차원에서 관리가 필요한 30여개의 재난유형을 선정하여 체계적으로 대처할 수 있도록 위기관리 표준매뉴얼을 작성 운영하고 있다. 본 연구는 사례와 관련된 표준매뉴얼 2종의 위기경보 수준을 재난 및 안전관리 기본법과 국가위기관리 기본지침의 내용과 비교하여 분석하였다. 분석 결과 위기경보는 위기 또는 재난발생 이전에 발령하게 되어 있는데, 두 매뉴얼의 판단기준에는 심각단계에서 이미 국가위기상황이 발생하고, 해양선박사고로 인하여 재난이 발생한 것으로 나타났다. 또한 위기경보 발령 시기를 검토한 결과 징후를 식별할 수 있는 경우에는 상황발생 이전에 위기경보를 발령할 수 있지만, 징후 없이 상황이 발생한 경우에는 위기경보를 발령할 수 없다고 보았다. 그리고 징후 없이 상황이 발생한 경우지만 국가적 차원의 재난으로 확산될 우려가 있는 경우는 재난관리주관기관이 위기경보를 발령할 수 있다고 보았다.
본 연구에서는 고가인 고속도 CCD카메라가 아닌 비교적 간단한 광파이버 시스템을 이용한 자려진동연소 발생에 관한 검출과, 진동연소가 발생하기 전에 이를 미리 예견할 수 있는 통계학적 수법에 관해 조사를 하였다. 먼저 자려진동연소의 발생시에 사용될 수 있는 광파이버의 유용성이 검증되었다. 광파이버에 의해 검출되어진 OH 라디칼 자발광 강도는 고속도 CCD카메라에 의해 얻어진 값과 강한 자려진동연소가 발생할 때에 거의 일치를 하였다. 자려진동연소가 발생하면 시스템과 연소기기에 손상을 가하게 된다. 이러한 피해가 발생하기 전에 자려진동연소의 발생 징후를 미리 포착하려는 시도를 하였다. 이를 위해 압력과 OH라디칼 자발광과 같은 화염에서의 변동성분께 대한 통계학적 처리를 이용하여 자려진동연소의 발생을 예견할 수 있는 독특한 수법에 관해 조사를 하였다.
전기로 인한 재해의 가장 큰 비중을 차지하는 것이 전기 화재이다. 전기화재는 점점 증가하고 있는 추세이므로 이러한 전기 화재의 징후 검출이 가능하다면 늘어만가는 전기재해의 피해를 줄일 수 있게 된다. 이러한 전기화재는 전기 설비의 누전과 합선 및 과부하로 발생하며 이러한 현상으로 스파크를 수반하게 된다. 따라서 이러한 스파크 신호의 특성을 분석하여 전기설비의 이상현상 검출을 통하여 전기화재의 징후를 검출할 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 FFT(Fast Fourier Transformation)와 DWT(Digital Wavelet Transformation) 을 이용하여 전기화재 요인으로서의 스파크 신호 특성을 분석 방법을 제시하였다.
과거에는 굴착공사 중 사고발생의 경우 대부분 대규모 붕괴로 연결되는 경우가 많았다. 그러나 최근에는 설계검토 수준의 향상 및 공사 중 적극적인 계측계획의 수립 등으로 대규모 붕괴로 연결되기 전 문제발생 징후를 사전 감지, 피해를 최소화하여 공사를 안전하게 완료하는 경우가 많아지고 있다. 본 논문은 먼저 과거 붕괴사례 조사를 통해 과거의 붕괴원인에 대해 정리하였다. 다음으로 최근에 중요하게 대두되고 있는 계측관리에 대한 일반사항 및 활용방법에 대해 살펴보고 굴착공사 중 문제발생 유형 및 원인에 대해 검토하였다. 또한 실제 시공 중 계측결과 이상 징후가 나타난 현장을 대상으로 계측결과와 연계하여 문제발생 원인 및 보강대책을 검토하였다. 본 연구를 통해 굴착공사 중 대규모 붕괴사고를 사전에 방지하기 위해서 계측관리 및 지반조사가 매우 중요한 사항이라는 인식이 증대될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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