카지노시설의 안전에 관련한 모든 수단들은 경비대상시설에 관련도니 모든 안전을 보장하고 생명 및 재산의 보호와 인위적이고 천연적인 재해나 범죄의 위험성을 최소화하여야 한다. 즉 카지노시설 뿐만아니라 주변의 부속된 건물들의 설비나, 고객 및 종업원의 생명과 재산에 대한 안전과 사고 시 대응조치 계획도 수립하여야 한다. 카지노시설의 각종 사건 사고 발생 가능한 지역을 설정하고, 그 지역에 경비요원을 24시간 배치하거나, 감시카메라를 통하여 감시체제를 유지하며, 지속적인 순찰활동을 통하여 일어날 수 있는 사건 사고를 미연에 방지하는 것이 안전의 기초이며 가장 중요한 요소가 되는 것이다. 또한 카지노시설로 인한 도박으로 인하여 무수한 가정이 경제적 심리적 위협을 받고 있다. 이러한 사회적 문제를 해결하기 위해 출입제한 제도를 시행하고 있다 .이를 보완하기 위한 지문인식 시스템이나 화상 자동인식기와 같은 새로운 형태의 기계경비시스템의 접목도 이루어 져야 한다. 그리고 카지노 시설 경비요원은 주인정신 및 투철한 사명감으로 고객안전을 최우선으로 하고 회사의 자산과 직원을 보호함을 그 목적으로 하며 불시에 일어날 수 있는 사건과 사고를 종합적으로 관리하여야 하며, 경비요원은 선진형 관광과 여가활동의 급증으로 찾아오는 관광객들이 최고의 만족을 얻을 수 있도록 해야 할 것이며, 민간경비업의 선두주자로 국내 보안경비의 특성과 현장성을 토대로 한 기초를 다져가야 할 것이다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
본 연구는 매년 실시되는 지역안전도 평가제도중 문제점이나 개선을 요하는 사항들을 발굴하여 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구의 구성 및 내용을 간략하게 소개하면, 서론인 도입부에서는 2020년도에 행정안전부에서 새롭게 적용한 지역안전도 평가 방법에 대하여 기술하였다. 지자체에서 최종 평가받은 지역안전도 등급에 따른 활용 방안도 소개하였다. 본론에서는 지역안전도 관련 선행 연구자들의 다양한 견해를 요약 기술하였다. 또한 지역안전도의 지표구성, 지수 산출 방법, 현행 지표를 적용함에 있어서 문제점을 도출하였다. 첫째, 재해위험요인 분야의 「사회적 취약성 지표」 "반지하 가구 수"는 "기초생활 수급자 가구 수"로 대체한다. 또한 "비닐하우스 면적"은 "비닐하우스에 거주하는 가구 수, 컨테이너 가구 수, 쪽방촌 가구 수" 등을 합한 자료로 대체하여 평가한다. 둘째, 상습 가뭄재해지역 관리 평가부문은 시군구의 상수도 보급률이 95% 이상인 지자체는 "결측" 처리한다. 수도권 및 도시화가 이루어진 자치단체에는 가뭄재난이 거의 발생하지 않기 때문이다. 셋째, 방재대책추진 대응분야의 「지역자율방재단 활성화」 평가지표 내용에 지역자율방재단과 더불어 안전보안관, 안전모니터봉사단, 재난안전 실버감시단 등의 활동도 평가에 추가한다. 다만 각 지자체 마다 지역자율 방재조직의 명칭이 상이할 수 있기 때문에 재난 예방을 위해 조직되어 활동하는 자율 방재조직이면, 그 활동 실적을 모두 합산하여 평가하는 것이 타당할 것이다. 넷째, 유엔재해위험경감사무국(UNDRR)에서 사용하고 있는 안전도시 평가도구인 스코어카드 평가 항목 중 자연재난과 연관이 깊은 "자연생태계가 제공하는 보호기능 강화를 위한 자연 완충재 보존"항목을 차용한다. 스코어카드 평가는 UNDRR에서 강조하는 "기후 위기와 재해에 강한 도시 만들기"라는 캠페인을 전개하면서 지자체의 재난 복원력(resilience)을 향상시키는 데 초점이 맞추어져 있는 평가 지표이다. 끝으로 "지역안전도"와 "지역안전지수"명칭이 유사하여 지역안전도의 용어를 "자연재난 안전도" 또는 "자연재해 안전도"라는 명칭으로 변경한다. 그래야만 일반인 누구나 지역안전도와 지역안전지수를 구분할 수 있기 때문이다.
본 연구에서는 성범죄 전자감독대상자들의 재범 기간 추적과 동종재범여부에 따른 생존율의 차이를 분석하였으며, 범죄전력의 재범예측력을 확인하고자하였다. 재범에 대한 기준은 전자감독 실시 중 발생한 범죄사건으로 인해 유죄가 확정된 경우로 정의하였으며, 재범일은 유죄로 확정된 사건의 사건발생일로 하였다. 분석에 활용된 재범자는 122명, 비재범자는 126명이며, 모두 성범죄를 저질러 전자감독명령을 부과 받은 대상자이다. 연구 결과, 성범죄 전자감독대상자 중 재범을 저지른 자들은 대부분 3년 이내에 재범하는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에서는 재범사건을 이종재범과 동종재범으로 분류한 후 집단 간 생존율의 차이를 분석하였다. 집단구성인원은 각각 이종재범집단 88명, 동종재범집단 34명으로 분석 결과, 두 집단 모두 3년 이내에 가장 많은 재범이 확인되었다. 이종재범집단의 생존율과 동종재범집단의 생존율은 다소 차이가 나타나는 것으로 확인되어 비교분석을 수행하였으며 통계적으로 유의한 수준의 차이는 확인되지 않았다(Wilcoxon statistic = 2.326, df = 1, p = .13, Log Rank = 1.345, df = 1, p = .25). 다음으로 범죄전력 변수의 재범 예측력 확인을 위해 Cox회귀분석을 실시한 결과, 성범죄 전력횟수와 폭력범죄 전력횟수는 성범죄 전자감독대상자의 재범을 잘 예측하는 것으로 분석되었다(X2=27.33, df=1, < .001). 결과적으로 최근 발표되는 자료들에 따르면, 전자감독의 시행으로 재범률이 점차 낮아지고 있으나, 전자감독 대상자 중 고위험군(재범집단)에 속하는 대상자들의 재범소요기간은 다소 짧은 것으로 확인되었다. 이들에 대한 집중적인 통제와 관리가 이루어지기 위해서는 초고위험 집단을 선별할 필요가 있다. 이에, 본 연구와 같이 고위험군에 대한 특성 및 재범연구들을 기반으로 처분의 근거를 마련하는 것은 형사사법절차의 객관성을 부여하는데 있어 큰 역할을 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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