원자력발전소에서 발생하는 화재사건은 원자로 정지를 유발함과 동시에 안전정지 또는 사고완화 기능을 수행하는 다수의 기기를 동시에 손상시킬 수 있어 원자력발전소의 안전성에 적지 않은 영향을 줄 수 있다. 현재 원자력발전소에서 화재사고의 중요성은 실제 경험뿐만 아니라 국내외 원자력발전소에 대한 화재사건 분석을 통하여 원자력발전소에서 화재사고의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있는 상황이며, 각 발전소에서는 설계단계에서부터 보다 강화된 화재방호 기준을 적용하고 있는 실정이다.(중략)
최근 대리수술 (무면허의료행위)과 같이 환자의 안전을 위협하는 사건들이 언론에 보도되고 있다. 대리수술 방지를 위한 수술실 감시카메라 장치 도입 등의 대안이 등장하고 있지만, 의료계의 거센 반발로 인해 시행되기에는 현실적인 어려움이 있다. 하지만 대리 수술과 같은 사건이 빈번하 발생함에 따라 의사에 대한 사회적 신뢰도가 추락하고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선 통신 장치인 비콘(Beacon)과 생체인식 중 안잔하고 신뢰할 수 있는 홍채인식을 결합한 의료진 신분 확인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 홍채인식을 통해 사용자 인증을 수행함으로써 1차적인 신분확인을 하고 비콘을 통해 의료진이 수술실에 있다는 것을 증명한다. 또한 무작위 주기로 홍채인증을 수행하여 의료진이 초기 인증만 수행하고 수술실을 떠나는 경우를 방지함으로써 집도의에 대한 환자의 신뢰를 보장한다.
Staples - Office Depot 합병사건에서 연방거래위원회는 가격 자료에 의거한 계량분석 방법을 동원하여 대형 사무용품 매장을 통한 소모성 사무용품 판매시장이 별개의 시장이라는 점을 보여줌으로써 위원회 결정의 근거를 삼음과 동시에 법원을 설득하였고, 이를 통하여 공정거래 분야에서 경제분석의 중요성과 효과를 새삼 인식하는 계기가 되었다.
최근 미국에서는 Feist 판결 이후 데이터베이스의 보호에 대해 저작권법에만 의존하기에는 미흡하다는 인식이 확산되었다. 이에 저작물성이 인정되지 않는 데이터베이스에 대해 주법상의 부정이용을 주장하여 해결하려는 움직임이 판례에서 종종 보여지고 있는데, 아래에서 소개하려는 NBA사건도 이와 관련된 사건으로서, NBA 경기에서 점수 등의 정보를 허락없이 이용하는 행위가 부정이용에 해당하는가가 쟁점 사항이다.
본 연구의 목적은 과학 영재들이 존경하는 과학자의 조건, 과학 영재들의 진로 의식, 황우석 박사 사건에 대한 영재들의 인식 및 진로 결정에 미친 영향 등을 알아보는 것이다. 연구의 참여자는 S대학교 과학영재교육원의 화학분과의 중학생 2학년 영재 19명(남 11명, 여 8명)과 J과학고등학교 1, 2학년 학생 44명(남 32명, 여 12명)이었다. 연구를 위해 선택형 및 서술형으로 구성된 총 14문항의 설문지를 개발하였다. 연구 결과 전체적으로 학생들이 존경하는 과학자는 학교 급별 차이가 있었고 존경하는 과학자의 성별은 과학 영재들의 성별에 따른 유의미한 차이를 나타내었다. 황우석 박사 사건에 대해서는 47.6%의 학생들이 모든 것이 황우석 박사의 잘못이므로 더 이상 과학계에 발붙일 수 없도록 해야 한다는 인식을 갖고 있었다. 그러나 황우석 박사에 대해 동정론적 인식을 갖고 있는 학생들도 36.5%나 되었다. 대부분의 과학 영재들은 황우석 박사 사건을 통해 과학자에서 정직성이 얼마나 중요한지를 깨달았다고 하였다. 과학 영재들 대부분은 과학자에게도 도덕성 교육이 필요하다고 생각하고 있으며 영재 교육 프로그램에서의 인성교육의 필요성을 인식하고 있었다.
최근 살인사건의 실태를 보면 칼을 이용한 살인사건이 가장 많다. 살인을 음모하고 예견된 살인도 있지만, 순간적인 분노로 인한 우발적으로 저질러지기도 한다. 우발적인 범행에서 주변 가까이에 있는 가정용 칼을 범행에 사용하는 경우가 많지만 일상생활에서 칼의 위험성을 인식하는 경우가 드물다. 이에 전국에서 발생하는 살인사건의 범행방법 중 칼에 의한 범행에서 동기 분석과 함께 살해에 사용한 칼의 종류를 분석하였다. 그리고 칼에 대한 인식을 알아보고자 성인 남녀 500명을 대상으로 가정용 칼에 대한 21항목의 설문조사를 실시하였다. 그 결과를 일반 가정에서 사용하는 칼의 대부분이 칼끝이 날카로워 사실상 범행에 사용하기가 용이하였다. 그렇기 때문에 범인들이 칼을 휴대하기보다는 범행 장소에서 칼을 쉽게 구하여 범행에 사용하는 경우가 많다. 그리고 우발적인 살인의 경우에도 주방이나 식탁 또는 거실에서 칼을 쉽게 구할 수 있기 때문에 살인 사건이 더욱 빈발할 수 있다. 일반인의 칼에 대한 인식에서 칼의 위험도를 낮추기 위하여 칼끝을 둥글게 하자는 여론은 매우 높은 결과로 나타나지만 실제로 칼의 위험성에 대한 인식이 낮았다. 따라서 가정이나 가까운 사이에서 우발적 충동적인 살인을 예방하기 위하여 생활도구로 사용하는 칼도 위험한 물건으로 분류하여 인식전환과 함께 칼의 제작과 판매에 있어서 적절한 규제가 필요하다고 생각한다. 칼에 대한 인식을 새롭게 하여 가정에서 칼의 보관과 잠금장치의 필요성에 대한 홍보가 절실하다고 생각한다.
본 연구는 사건관련전위를 이용하여 정신병질자들이 정서인식에 따른 반응억제의 어려움이 있는지를 알아보기 위해 수행되었다. 교도소에 수용 중인 수형자들을 대상으로 PCL-R(Psychopathy Checklist-Revised)의 점수에 따라 6명의 정신병질 수형자집단과 4명의 정상 수형자집단을 선별하고, 얼굴자극을 이용한 시각 Go/NoGo 과제를 실시하였다. 모든 피험자들은 Go 자극에 버튼을 누르고 NoGo 자극에 버튼을 누르지 않도록 지시를 받았으며, 과제를 실시하는 동안 사건관련전위를 측정하였다. 과제 1에서는 공포표정을 NoGo자극으로 사용하고 중성표정을 Go자극으로 사용하였으며, 과제 2에서는 슬픈 표정을 NoGo자극으로 사용하고 중성표정을 Go자극으로 사용하였다. 정신병질 수형자집단은 공포표정의 NoGo P3 진폭이 중성표정의 Go P3 진폭보다 크게 나타난 반면에 정상 수형자집단은 공포표정과 중성표정 간의 P3 요인의 진폭이 유사하거나 공포표정의 NoGo P3 진폭보다 중성표정의 Go P3 진폭이 더 크게 나타났다. P3 잠재기를 분석한 결과, 정신병질 수형자집단은 슬픔 표정자극의 NoGo조건에서 중성표정자극의 Go조건보다 느린 P3 잠재기를 나타낸 반면, 정상 수형자집단은 NoGo조건에서 Go조건보다 빠른 P3 잠재기를 나타냈다. 정서인식검사결과, 정신병질 수형자집단은 정상 수형자 집단보다 유의미하게 낮은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과는 정신병질자들이 공포, 슬픔과 같은 부정적인 정서를 인식한 후에 반응을 억제하는데 인지적인 어려움을 겪는다는 것을 보여준다.
트위터 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 트위터를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과의 지속적인 커뮤니케이션을 원하고, 이러한 특징은 이슈 별 사건에 따라 트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 만약 어느 하나의 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그때의 트윗 개수는 폭발적으로 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 트위터 자료를 시간별로 분석하여 사건을 인식하고, 감성 자질과 카이제곱 값을 이용해 해당 날짜에 대한 핵심 사건을 추출한다.
본 연구는 최근 발생한 일부 사회복지전담공무원의 복지지원금 횡령사건과 관련하여 인터넷 토론방에서 논의된 댓글 내용을 중심으로 사회복지전담공무원에 대한 대중의 인식이 어떠한지 살펴보았다. 댓글 분석 결과, 토론방 댓글 참여자들은 우리나라 공공복지 최일선에서 공무원과 사회복지사라는 이중적 역할을 수행하는 사회복지전담공무원들이 사회복지제도를 비롯하여 공무원제도의 희생자라고 인식하였다. 또한 우리나라에서 사회복지사는 공공영역에서도 여전히 전문직이라기보다는 개인의 희생과 헌신을 앞세운 도덕성이 강조되는 봉사직으로 인식되는 경향이 있었다. 마지막으로 사회복지전문직에 대한 일반 대중의 인식 개선을 위해 필요한 사회복지계의 노력을 중심으로 본 연구의 함의가 논의되었다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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