• 기록학연구
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• 제25호
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• pp.3-46
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• 2010

전자기록관리는 수많은 사회적 기술적 요소가 상호작용하는 하나의 시스템이다. 신뢰받는 상태를 계속 유지하기 위해 전자기록관리기관은 감사와 인증의 정규적인 수행이 필요할 것이다. 이에 따라 개별 전자기록관리기관에서는 스스로의 신뢰도를 지속적으로 평가해보는 도구로 사용할 수 있고 스스로의 환경과 시스템을 자체 평가하여 부족한 부분도 파악할 수 있게 하는 도구의 필요성이 생겼다. 본 연구의 목적은 OAIS 참조모형(ISO 14721)과 영국 UKDA와 TNA의 자가진단보고서, TRAC 및 DRAMBORA 등 4개 표준과 국제모범사례를 분석하고, MoReq2와 현행 국내 법령 및 표준 등을 종합, 분석하여 자체인증도구를 개발하고자 하는 것이었다. 본 연구에서는 이 인증도구의 개발과정과 전체적인 틀을 기술함으로써, 타 기관에서도 기관의 특성에 따라 이러한 도구를 개발하고 자체적으로 활용할 수 있는 개발방법론을 제시하고자 하였다. 본 연구의 진행 결과, (기관) 운영관리, 분류체계 및 기준정보 관리, 입수, 등록 기술, 저장 보존, 처분, 서비스, 검색도구 제공, 시스템 관리, 접근통제 보안, 모니터링 감사증적 통계, 위험관리 등 총 12개 영역으로 진단영역이 확정되었다. 설정된 12개 영역 각각에 대해 각 영역별로 프로세스 맵 또는 기능차트 등을 만들고 업무기능을 분석한 후, 영역별 주요 업무기능 단위를 중심으로 구성된 54개의 '평가지표'가 도출되었다. 각 평가지표 별로 실제 자가진단을 시행할 수 있는 측정 가능하고 증빙이 가능하도록 작성한 208개의 '평가세부지표'를 도출하였다. 본 연구의 결과물로 생성된 이 지표는 전자기록관리기관의 감사인증도구로 사용될 수 있어, 기관 스스로 정기적으로 자가진단을 실행하는 데에 활용함으로써, 발견된 미비점을 보완하고 향후 기관의 발전 전략에 반영할 수 있다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제33권2호
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• pp.291-314
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• 2018

최근 3년간 우리나라의 저비용항공사는 총 6개사(소형항공운송업 항공사 포함 8개사)로서 국내시장 점유 뿐 아니라 일본, 중국, 동남아 및 미국령까지 그 영역을 확대하고 있다. 현재에도 약 3개 항공사가 저비용항공사로 출범하고자 항공운송사업증명을 신청한 상태로서 이 확장세는 지속될 전망이다. 이러한 국내 및 외국의 저비용항공사의 공격적인 항공사 운영 실태에 대응하며 경쟁력을 제고하고자 각 저비용항공사는 객실서비스 증진에 많은 전략을 강구하고 있다. 따라서 객실승무원의 업무량이 확장세에 비례하여 증가되어 안전업무 수행 능력과 직결되는 피로를 가중시키고 있다. 우리나라는 승객 좌석 50석 당 최소 1인의 객실승무원이 탑승하도록 항공안전법 시행규칙에 규정하고 있으며, 이를 기반으로 모든 저비용항공사에는 최소 객실승무원만 탑승하고 있다. 때로는 객실승무원의 주 업무인 비상 시 비상탈출에 필요한 비상구(창문형 비상구 제외)에 착석이 불가능하게 되어 비상 시 승객의 혼란을 야기할 수밖에 없는 상황에 처해 있다. 또한 최소 객실승무원 중 1인이 부상 등으로 업무수행 불능상태가 되면 비상탈출 업무를 수행하는데 큰 장애요소로 작용하게 되고, 정상상황에서도 최소 객실승무원의 성원을 이룰 수 없으므로 위규가 되어, 모든 승객이 다른 가용한 항공사 비행편으로 이동할 수밖에 없는 불편을 초래하게 된다. 국제민간항공협약 부속서 6에는 최소 객실승무원의 수를 정할 때 안전하고 신속한 비상탈출을 위하여 승객좌석 수 또는 탑승 승객 수만을 기반으로 정하도록 국제표준으로 규정하고 있다. 객실안전의 강화 및 승객의 편의를 위하여 객실승무원의 다양한 업무특성(서비스, 안전, 보안, 응급처치)에서 발생할 수 있는 피로 및 비상구 착석(창문형 비상구 제외)을 최소 객실승무원 수 산정에 고려할 필요가 있다. 정부의 항공사 관리.감독 차원에서도 저비용항공사 객실승무원의 업무량에 기인한 피로, 비상구 착석불가 상황 등을 검토하여 최소 객실승무원 수 규정에 반영함으로써 승객과 승무원의 객실안전을 강화할 필요가 있다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.