정보과학기술의 발달로 급변하는 사회에서 정보교육의 필요성에 대한 목소리가 높아지고 있다. 하지만 초등학교의 대부분의 교사들은 정보교육의 필요성을 체감하지 못하고 핵심원리인 정보과학적 사고에 대하여 인지하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 예비 초등교사들이 정보교육의 필요성을 체감하고 정보과학적 사고를 올바로 인지할 수 있도록 Logo를 이용한 정보과학적 사고 기반의 알고리즘 학습 프로그램을 설계하고 시행하였다. 사전, 사후검사를 분석한 결과 예비교사의 논리적 사고력 중 상관논리, 조합논리와 논리적 사고력 합계의 평균이 유의미하게 상승하였다. 또한 정보교육과 정보과학적 사고에 대한 예비교사들의 인식이 긍정적으로 변화한 것으로 나타났다.
연구목적: 본 연구는 보행사고 감소를 위해 도입되고 있는 교통안전시스템의 적용 지역에 대하여 우선 순위를 선정하기 위한 분석 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 사고지점의 좌표 정보를 이용한 Kernel density Analysis를 통해 노인보행사고 및 노인무단횡단추정사고에 대한 밀도 분석과 두 가지 보행사고 형태에 대한 가중치 분석을 수행하였다. 연구결과: 노인무단횡단추정사고를 고려한 가중치 밀도 분석 결과, 노인보행사고 발생건수가 많은 전주시에 비해 군산시, 정읍시, 김제시에서 노인 보행 교통사고 밀도가 높은 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구의 분석 결과는 교통안전시스템 도입을 위한 대상지 선정시 지표 활용이 가능할 것으로 판단된다.
정보보호에 있어 다양한 정보수집과 공유는 가장 기본적이고 필수적인 요소다. 정보공유와 협력은 사이버 공간의 안전을 책임지는 KISA에게 가장 중요한 부분이며, 실제로 KISA에서는 광범위한 정보 수집을 위해 많은 기업.기관들과 끊임없이 정보를 교류하고 있다. 대응지원팀은 KISA가 침해사고 예방과 신속한 대응을 위한 정보교류, 즉 정보 네트워크의 중심에 서 있을 수 있도록 활약하는 팀이다.
매년 차량의 수가 꾸준히 증가함에 따라 이에 비례하여 도로의 혼잡도와 사고 발생률 또한 증가되고 있다. 이와 같은 교통문제를 완화하기 위해서 도로 설계 및 신호 체계 등이 발전되고 있음에도 불구하고 교통사고로 인한 인명 및 재산 피해는 감소되지 않고 있다. 본 논문에서는 발생원 사고를 실시간으로 인식하여 이에 빠르게 대응함으로써 후속사고를 예방하고 사고 원인을 파악하기 위한 실시간 사고 인식 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 특정 교차로에서 뿐만 아니라 교통흐름과 디자인이 다른 교차로에서 발생한 사고를 정확히 인식하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 실제 교차로에서 수집되는 데이터가 정확하다고 보장할 수 없고, 사고 발생에 쓰이는 데이터는 서로 유기적으로 복잡한 관계가 있기 때문에 정확한 사고 인식을 위해 확률기반 연산을 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하였다.
화학사고 피해를 최소화하기 위해 2015년부터 위해관리계획서가 시행되고 있으며, 이 제도에 따라 사고대비물질을 일정 수량 이상 취급하는 사업장은 사고의 피해 영향범위에 있는 주민에게 각 물질에 대한 응급정보를 매년 제공해야 한다. 취급물질, 영향범위, 대피요령 등을 담은 응급정보는 화학사고 발생 시 즉시 작동될 수 있도록 사전에 미리 주민에게 제공되어야 효과가 있다. 현재 주민고지의 방법은 주민고지 시스템 사이트에 등록하거나, 우편으로 고지서를 발송, 주민 공청회에서 설명, 직접 정보를 전달하는 등 여러 가지 방법으로 해도 인정된다. 현재 운영방식의 현황을 살펴보기 위해 국외 유사 사례를 비교 분석하였고, 연간 주민고시 시스템 이용자 수, 일부 주민의 설문조사를 통해 정보 제공의 체감도를 조사하였다. 이를 통해 현 방식은 정보 공급자 위주의 편의적 운영으로 화학물질에 대한 정보가 부족한 주민이 응급정보를 잘 이해하지 못하는 문제가 있거나, 주민이 정보를 어디에서 찾아야 하는지 확인하기 어려워 실제 사고 현장에서 활용성이 떨어지는 한계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 정보 제공 방법과 사후관리 측면으로 구분하여 주민의 입장에서 화학사고 응급정보를 쉽게 이해하고, 사전에 정보가 원활하게 전달되어 사고 발생 시 응급정보가 효과적으로 활용됨으로서 화학사고로 인한 주민의 피해를 최소화될 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 GIS(Geographic Information System : 지리정보시스템)을 활용한 문화재 유형 및 위험요인 분석을 통해 문화재사고 위험성 분석 지역을 선정하였다. 선정된 지역의 문화재 방재 시스템 구축현황 분석, 체크리스트 평가 모델에 의한 문화재사고위험성평가를 통해 도출된 결과로 문화재 관리에 대한 문제점과 종합적인 대책 및 사고 예방을 위한 개선방안 제시로 사고발생을 최소화 할 수 있을 것으로 사료된다.
우리나라의 건설연장에서 발생하는 재해율은 OECD 국가 중 최고 수준이며, 건설현장에서 발생하는 다양한 재해에 대한 예비연구가 필요하며, 건설현장의 다양한 사고유형 중 무너짐(붕괴/도괴)이 38.5%로 가장 높게 나타나고 있으므로 사고원인에 대한 분석과 무너짐에 대한 사전 조짐을 판단할 수 있는 데이터 분석을 통한 예비연구가 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 건설현장은 현장의 특성상 사고가 발생하면 큰 사고로 이어지고, 2차사고까지 동반할 수 있기 때문에 건설현장의 상태정보를 체계적으로 관리할 수 있는 안전사고 예방/관리 플랫폼 및 상태계측모듈을 연구개발하며, 건설현장 상태정보로부터 안전사고가 발생할 수 있는 조건을 예측할 수 있는 분석 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하고자 한다.
AIS를 이용한 선박간의 자동위치인식이 적용되고 있으나 여전히 많은 선박사고로 인해 인명 및 재산 손실 뿐만 아니라 환경오염까지 초래하는 문제가 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 선박사고 중 높은 사고율을 차지하는 선박간의 충돌사고를 줄이고자 AIS에서 제공하는 static 정보, dynamic 정보를 이용하여 선박 충돌 회피 알고리즘과 시뮬레이션 시스템 설계를 제시한다.
도로 위 교통사고 발생 시 당사자 간의 과실 비율 판정이 주요 문제가 되고 있다. 사용자에게 더욱 정확한 과실 비율 판정 기준을 제공하기 위하여 여러 기업에서 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 제공되고 있는 서비스들은 사고 현장에서 즉시 사용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 현재 제공되는 과실 비율 판정 서비스는 모든 사고처리 절차가 종료된 이후 시간적 여유가 있을 때 사용된다. 이와 같은 한계를 극복하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용한 실시간 교통사고 유형 및 과실 비율 정보 제공 서비스를 제공한다. 사용자는 사고 현장에서 사진을 찍는 것으로 즉시 사고 유형 및 과실 정보 파악이 가능하며, 동일 사고 유형의 실제 판례를 확인할 수 있다. 사용자는 서비스를 사용하여 더욱 정확하고 확실한 과실 비율 판정 및 사고처리 절차를 진행할 수 있을 것이다.
건설현장은 전산업 근로자의 $10\%$ 미만인 근로자가 전산업 재해의 $30\%$를 차지하는 재해다발 업종으로 중대재해 사고가 매우 심각하다. 이는 건설업이 갖고 있는 특수성에 기인하는 것으로써, 건설업에서의 사고예방 업무는 교육, 훈련, 정보의 직접적인 접근과 장기적인 접근을 요구한다. 사고사례는 건설공정에 따른 위험 위해 요소 등 본 작업에 관련한 모든 정보가 함축되어 있으므로 각 개별적인 사건에 대한 조사의 정보가 잘 이루어진다면 이는 사고예방에 있어서 좋은 정보를 제공하게 될 것이다. 이와 같은 관점에서 본 연구는 한국산업안전공단에 의해 조사된 $1992\~2000$년간의 빌딩과 APT를 대상으로 중대재해의 80여건을 Data Base화하고 건설공정의 안전정보를 제공하기 위하여 필요한 건설안전 정보시스템을 개발하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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