본 연구는 심리치료학과와 경찰학과 대학생을 대상으로 범죄피해케어전문가과정(CVCS)의 융합 교과목 및 교육과정을 개발하는 것이다. 이를 위하여, 첫째, 전국 심리학과/상담학과/심리치료학과/경찰학과/경찰행정학과 교과목과 교육과정을 조사하여 양 학과의 교과목 목록을 작성하고, 양 학제의 교수진의 자문을 받아 교육과정모형안과 3단계별 교과목 목록안을 선정하였다. 둘째, 현장맞춤형 교과목/교육과정을 개발하기 위해, 전국 51명의 범죄피해지원기관의 피해자지원/상담/심리치료 전문가들 대상, 적합도와 중요도를 델파이 설문조사하였다. 도출한 최종교육과정은 기본과정, 기초과정, 심화과정으로서 기초과정은 부전공, 심화과정은 복수전공의 학제에 따라 교과목 수를 편성하였다. 기본과정은 각 학과별 5개의 교과목으로 구성되고 기초과정은 7과목, 심화과정은 4과목을 선정하였다. 마지막으로 향후 연구에 대한 논의와 함의를 제안하였다.
본 연구에서는 남부 내륙지역에 속한 시군구별 태풍으로 인한 피해를 예측할 수 있는 태풍피해예측모형을 개발하였다. 내륙지역의 태풍 피해는 호우, 강풍으로 인한 피해가 복합적으로 발생하므로, 모형을 구성하는 변수가 많고 다양하나, 내륙지역 시군구 단위의 피해사례는 모형을 개발할 만큼 충분하지 않다. 태풍피해 관련 수문기상 자료는 3시간 간격 지속기간별 최대 강우량, 총강우량, 1-5일 선행강우량, 최대풍속 및 제주도 인근 지역에서의 태풍중심기압을 이용하였다. 피해자료의 부족을 고려하기 위해 군집화를 하였으며, 강우 관련 자료의 다중공선성을 제거하기 위하여 주성분분석 등 다변량 통계분석을 이용하여 권역별(경남, 경북, 전남, 전북)로 피해예측모형을 개발하였다. 모형에 의한 태풍피해추정치와 실측치는 최대 2.2배 정도까지 차이가 발생하였는데, 이는 강풍에 의한 피해를 추정하기 어렵고, 전국 69개 ASOS 관측소에 의한 강우자료가 지역적 강우특성을 제대로 반영하지 못하기 때문인 것으로 추정된다.
최근 재난이 대형화 및 복합화되고 있어 도시화 증가 및 기반시설 밀집화로 인해 경제적 피해가 심화되었다. 이러한 대형복합재난은 1차 단일 재난으로 인해 2차, 3차 재난이 동시다발적 연쇄적으로 발생하고 있으나 우리나라의 기존 재난관리 체계는 자연 사회재난간 이분법적 구분으로 적응력이 떨어진다. 복합재난의 원인은 산업구조의 변화에 기인한 거주환경의 급속한 도시화 진전으로 생활 환경속에서 위협요인이 다양하고, 예측불허의 양상을 보이고 있다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 자연재난 발생양상은 대형화 복합화되고 있으며, 과거와 달리 자연재난도 도시기능 마비와 같은 복합재난으로 발전할 가능성이 크다. 따라서, 본 논문은 기존 단일 요인에 의한 재난관리의 한계성을 극복하고 재난을 효과적이고 합리적으로 관리하기 위해 포괄적인 개념에서 자연재난과 사회 재난을 통합한 복합재난 시스템 모델링을 제시한다. 이를 통해 선제적 재난관리체계 기반 구축을 통해 국민의 생명과 재산을 보호하는데 큰 역할을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 도시통합관제플랫폼에서 발생되는 다양한 복합이벤트에 대해, 해당 복합이벤트에 의해 발생되는 업무프로세스 및 Action을 도시통합관제플랫폼과 다수의 u-서비스시스템 간 분담 또는 협업하여 처리할 수 있도록 복합 이벤트에 대한 업무 프로세스 및 Action을 검색, 변환, 배포하는 시스템 및 방법을 제시하였다. 제시된 방법을 적용하면 복합이벤트 발생시 신속하고 유기적인 대응을 통해 피해 비용 및 피해 범위의 확산을 방지하는 효과가 있다. 또한 복합이벤트의 프로세스 및 Action이 추가 삭제, 보완 등과 같이 수시로 변경되는 경우에도, 도시통합관제플랫폼에서만 업무 프로세스 및 Action을 수정하여 각 u-서비스시스템에 배포하면 분담 및 협업 처리를 할 수 있게 되므로 일의 복잡도를 단순화 시키고 유연한 대응을 할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라에서는 지난 10년간 매년 4만 건 내외의 화재가 발생하여 많은 인명 피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 화재가 발생했을 때는 화재를 신속히 진압하여 인명 피해와 경제적 손실을 최소화하여야 한다. 또한, 화재 사고를 예방하기 위해 화재의 발화 원인이 무엇인지 알아내야 한다. 기존의 화재 경보 시스템에서는 온도, 연기, 불꽃 센서 등으로 화재를 감지하였으나 오경보나 화재를 인식하지 못하는 문제, 화재 원인을 구분하지 못하는 문제 등이 있었다. 또한, 사람이 화재 발생을 인지하기까지 시간이 많이 소요될 수 있고 부재로 인해 화재 상황인식이 늦어질 수도 있는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 이용하여 화재 상황에서의 복합 센서 상황을 학습해서 실제 화재 사고가 발생했을 때 화재의 원인을 구분할 수 있는 모델을 제안한다.
본 연구는 청소년의 학교폭력 피해경험과 자아존중감의 관계에서 인권피해인식의 매개효과를 파악하는 데 연구 목적을 두었다. 이를 위해서 2015년 9월부터 11월까지 청소년 554명을 대상으로 경상북도 B군에서 설문조사를 수행하였다. 주요 연구 결과를 보면, 첫째, 청소년의 학교폭력 피해경험은 일반적 특성 중 학교급에 따라 차이를 보였고 인권피해인식은 읍,면 지역에 따라 차이를 보였으나 자아존중감은 일반적 특성에 따라 차이를 보이지 않았다. 둘째, 상관분석 결과 학교폭력 피해경험은 인권피해인식과 정적 상관관계를 보였고 자아존중감과는 부적 상관관계를 보였다. 셋째, 회귀분석 결과 학교폭력 피해경험과 자아존중감과의 관계에서 인권피해인식이 완전매개하였다. 끝으로 학교폭력과 인권침해로 자아존중감이 저하된 학생들을 위한 정책적 함의를 하였다.
우리나라는 현재 재난의 유형을 자연재난과 사회재난으로 구분하여 관리하고 있다. 하지만 최근 재난 사고 사례를 살펴보면 단일재난으로 인한 피해보다 자연재난이 발생한 이후 사회재난으로 재난이 전파되는 복합재난의 형태가 종종 나타나고 있다. 복합재난은 단일 재난에 의한 피해(인적, 물적) 보다 크게 나타나고 복합재난의 발생원인 및 전파과정을 분석하기 어려워 이에 대한 다각적인 분석과 동시에 재난상호간의 연관성을 도출하는 연구가 필요한 시점이다. 과거 재난사고정보를 분석하는 연구는 일반적인 통계기법을 활용한 분석에 머물러 있으며 수집된 재난사고사례가 많지 않아 분석에 신뢰성을 보장할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 복잡하게 나타나는 재난 사고를 분석하기 위하여 최근 각광받고 있는 인공지능 분석기법을 연구에 고려하였다. 본 연구의 과정은, 첫째로 재난사고정보 분석에 인공지능을 활용한 사례를 조사하고 여타 연구분야에서 적용되고 있는 인공지능 분석기술을 재난사고정보 분석에 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 둘째로 수집가능 한 재난사고정보를 수집하고 인공지능 모형에 적용가능 한 형태로 변환하는 과정을 수행하였다. 셋째로 변환된 재난사고정보를 대표적인 인공지능 알고리즘을 활용하여 다양한 질문(목적)에 부합하는 재난사고정보 분석모형을 구축하고자 하였다. 마지막으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 모형의 신뢰성을 비교하였으며 이를 통하여 재난사고정보 분석에 적용가능 하며 질문(목적)에 부합하는 최적 인공지능 알고리즘을 도출하고자 하였다.
천연해역의 빈산소의 형성은 직접적으로 해양동물에 영향을 미칠 뿐만 아니라 간접적으로는 저질로부터 철(Fe) 등을 용출시켜 2차적인 피해를 미치게 된다 (Gavis and Grant, 1986). 해역에 빈산소 조건이 형성될 경우, 해양동물은 여러 가지 측면에서 악영향을 받으며, 극단적인 경우에는 집단사망을 일으키거나 생물량이 제한되며(Fenchel and Riedl, 1970; Jorgensen, 1980), 동시에 저질로부터의 철의 용출은 해양동물에 보다 많은 피해를 미칠 수 있다. (중략)
국가적으로 운영되는 국가산업단지는 악취를 포함한 유해 대기오염물질이 다량으로 배출되어 악취 피해의 민원이 증가하면서 이에 따른 악취 저감 대책 및 규제대책 마련에 관심도가 높아지고 있다. 특히 악취는 여러 가지 성분이 복합적으로 존재하고 후각에 의해 인지되기 때문에, 감각공해로서 후각의 개인적 차이와 기후와 지리적 여건에 따라 그 피해 정도가 달라지게 된다. 이러한 악취의 특성을 고려하면, 정량적으로 산출하기가 매우 까다롭고, 그에 따른 악취규제대책 마련도 매우 복잡할 수 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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