• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.27-43
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• 2024

중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권4호
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• pp.577-585
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• 2024

인프라는 국가의 산업 발전과 경제 성장에 주요한 역할을 하고 있다. 그러나 최근 국내 인프라는 노후화로 인해 안전사고의 위험 뿐만 아니라 사회·경제적 비효율성을 야기하고 있어 유지관리의 필요성이 커지고 있다. 특히 교량의 노후화 비율이 심각해 적절한 보수보강 공법과 물량 산출이 필요하다. 본 연구에서는 시설물통합정보관리시스템(FMS) 데이터 중 교량에서 빈번하게 적용되는 보수공법을 도출하였고 이를 바탕으로 손상·결함 대비 유지보수공법 물량 간의 상관관계를 파악하였다. 교량통합관리시스템(BMS) 데이터를 활용하여 교량의 손상과 유지보수공법의 물량 간의 경험적인 상관관계를 분석하였다. 분석결과 보수물량과 손상물량의 비율은 1.0으로 나타났으며, 세부지침에서 제시하고 있는 균열률 및 손상면적률을 산정하는 방식은 손상물량의 1.5배를 권고하고 있어 차이를 보이고 있었다. 세부지침에서는 안전을 고려하여 보수적인 수치를 제시하고 있지만 데이터 분석 결과를 통해 실무적인 비율을 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 다양한 시설물의 보수보강 물량을 산정할 수 있는 모델 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제40권1호
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• pp.1-14
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• 2024

최근 항만산업은 4차 산업혁명 기술을 적극적으로 도입하고 있으며 그 결과 자동화 항만, 스마트 항만 등 항만의 형태가 변화하고 있다. 이러한 변화는 항만의 효율성 증대와 같은 긍정적인 변화를 가져왔으나 그 반면 하역 장비를 통한 정보 유출, 랜섬웨어 공격에 의한 터미널 운영 중단 등 사이버 보안사고 및 위협 가능성 또한 증가를 초래하였다. 항만의 사이버 보안 강화 방안의 우선순위를 제시할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 국내 대표 항만인 부산항 중 가장 자동화가 빠르게 진행되는 컨테이너 항만을 대상으로 사이버 보안 강화 우선순위 도출 분석을 진행했다. 아이젠하워 매트릭스 분석을 진행한 결과 법·제도적인 요인이 1사분면에 주로 포함되어 있었으며 교육 체계 및 인력 양성 요인과 네트워크 구축 및 정책 지원 요인이 3사분면에 주로 포함되었다. 이후 Borich 요구도 분석을 실시한 결과 보안 관리체계 법정 정비가 가장 높은 우선순위를 나타냈으며 사이버 보안 전문 인력 양성이 가장 낮은 우선순위를 나타냈다. 본 연구는 향후 국내 컨테이너 터미널 사이버 보안 강화를 위한 기초연구자료로 사용될 것으로 판단된다. 또한 국내 컨테이너 터미널의 사이버 보안 강화 방안과 향후 국내 컨테이너 항만의 사이버 강화를 위한 선진적인 연구이며 향후 컨테이너 터미널이 나아갈 방향성을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.91-105
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• 2024

기존 ICS(Industrial Control System)의 격리망 환경에 IT 시스템을 적용하는 사례가 계속 증가함으로써 ICS 환경에서의 보안 위협이 급격히 증가하였다. 보안 위협 시나리오는 사이버공격에 대한 분석, 예측 및 대응 등 사이버보안 훈련에서의 보안 전략 설계에 사용된다. 성공적인 사이버보안 훈련을 위해 유효하고 신뢰할 수 있는 훈련용 보안 위협 시나리오 개발 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 ICS 환경에서의 사이버보안 훈련을 위한 사례 기반 보안 위협 시나리오 개발 방법론을 제안한다. 이를 위해 ICS 대상 실제 사이버보안 사고 사례를 분석한 내용을 기반으로 총 5단계로 구성된 방법론을 개발한다. 위협 기법은 MITRE ATT&CK 프레임워크를 기반의 객관적인 데이터를 사용하여 동일한 형태로 정형화한 후 위협 기법과 대응되는 CVE 및 CWE 목록을 식별한다. 그리고 CWE와 ICS 자산에서 사용 중인 프로그래밍내 취약한 함수를 분석 및 식별한다. 이전 단계까지 생성된 데이터를 기반으로 신규 ICS 대상 사이버보안 훈련용 보안 위협 시나리오를 개발한다. 제안한 방법론과 기존 연구간 비교 분석을 통한 검증 결과, 제안한 방식이 기존 방식보다 시나리오에 대한 유효성, 근거의 적절성, 그리고 다양한 시나리오 개발에 있어서 더 효과적임을 확인하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권37호
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• pp.107-142
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• 2014

지금 우리나라 대학은 심대한 교육환경의 변화에 직면에 있다. 교육 시장의 개방, 대학지원자의 감소, 학제 간 융합교육 연구의 필요성 증대, 정부의 대학 구조 개혁 정책추진, 실용적인 학문에 대한 사회적 요구의 증대 등으로 인해 과거 공급자 중심의 사고로서는 경쟁에서 생존할 수 없다. 따라서 새로운 교육 방법의 개발이 요구되고 있으며, 세계화가 가속화됨에 따라서 세계 공용어인 영어교육은 필수적이지만, 현재 전문대학의 영어교육환경은 언어의 기능만 강조하는 한정된 영어수업으로 제한되어 실제적인, 의사소통의 기회를 갖기 어려운 환경이다. 지금까지의 영어교육은 교과서를 중심으로 이루어졌으므로 현재의 상황과 교과서에 나타난 정보 내용이 일치하지 않는 경우가 많아 진부한 학습을 유도하는 경우가 많았다. 지금은 유연한 지식 정보의 시대이다. 산업시대의 행동주의에 근거한 교육은 고정된 지식의 주입으로 다양성, 창조성을 요구하는 정보화 시대에 무기력 할 수밖에 없다. 따라서 영어 교육에서도 우리가 배우고 가르쳐야 할 것은 '고정된 지식'이 아니라, 새로운 지식을 스스로 찾아내고 창조할 수 있는 '유연한 지식'이다. 졸업 후 대부분의 학생들은 호텔, 리조트, 관광여행사, 관광가이드 등으로 취업이 이루어지고 있으며, 취업 후에도 지속적인 영어활용 기회 및 외국인들의 한국방문 1,000만 시대로의 진입, 지역사회로의 많은 외국인 관광객 유입 등으로 어느 때 보다도 뛰어난 영어능력의 요구가 높아가고 있는 실정이다. 본 연구는 전문대학 영어 교육에서 애니메이션을 활용한 영어교육 방법론이 학생들의 영어 의사소통 능력과 영어 학습의 동기에 미치는 영향을 알아보고자 하는데 그 목적이 있다. 또한, 정보통신기술의 발달 및 스마트 폰의 보급으로 시간과 공간의 구애를 받지 않고 TV, 영화, 애니메이션등과 같은 다양한 콘텐츠를 손안에서 시청하고 있는 추세에서, 구체적으로 '어떻게 애니메이션 활용을 통하여 영어 교수-학습의 효율성을 향상시킬 수 있는가' 라는 문제는 당면 과제라 할 수 있다. 언어교육은 다른 교육 적용의 방식이 함께 사용될 수 없다. 다른 교육과는 달리, 언어의 특성상 지식전달의 방식만으로는 한계가 있기 때문이다. 이 논문에서는 애니메이션 <겨울왕국>을 활용한 학생들의 기능적 영어 의사소통 능력 향상 및 자발적 동기를 향상시키기 위한, 교수-학습 모델 제시 및 애니메이션의 효과적인 적용 방안을 모색하고자 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제24권2호
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• pp.139-146
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• 2010

태안해안국립공원의 번식기에 서식하는 조류 현황을 파악하기 위하여 공원내 해안선 지역과 10개의 도서 지역을 선정하여 2009년 7월 5일부터 9일까지 3개 팀으로 나누어 동시 조사하였다. 전체 관찰종은 58종 7,323개체였고, 해안선 지역은 48종 6,187개체, 도서 지역은 33종 1,136개체였다. 공원내 최우점종은 괭이갈매기로서 약 60%에 이르며, 공원과 인접한 도서에서 집단 번식한 개체로 추정된다. 한편, 연안 지역에서만 관찰된 조류는 흰뺨검둥오리, 물닭, 중백로 등 25종 318개체이고, 도서 지역에서만 관찰된 조류는 가마우지, 칼새, 섬개개비 등 10종 308개체였다. 도서지역에서는 가의도를 비롯한 유인도서에서 종과 개체수가 높게 나타났는데, 도서 면적과 수자원 유무, 다양한 서식지와 관련 있는 것으로 판단된다. 과거 자료와 금번 조사 결과, 주요 우점종은 유사한 경향을 보이고 있으며, 2007년 기름유출 사고 지역임에도 2004년보다 수조류가 증가한 점에서 회복되어가는 것으로 판단된다. 현재 태안해안국립공원과 인접한 연안은 매립과 조력발전소가 조성 및 예정되고 있고, 도서지역은 펜션증가 등이 예상되면서 중요한 서식지 훼손과 교란이 예상된다. 이러한 위협요인에 대비하고, 공원의 적절한 관리를 위해서는 조류정보가 부족한 도서 지역에 대한 조류모니터링을 강화하거나 탐조가의 조류결과를 효율적으로 관리할 수 있는 조류정보시스템이 우선적으로 필요하다고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.126-138
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• 2017

최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-98
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• 2021

본 연구는 서울소방재난본부의 IoT 소방시설관리시스템에 기록된 실시간 화재알람 발생 데이터를 분석하여, 화재알람 발생 영향요인을 규명하고 이를 바탕으로 효과적인 화재사고 예방체계를 구축하기 위한 학술적 시사점을 제시하는데 있다. 도심지역을 중심으로 고층·복합건물의 수가 증가하고 기존 건물도 고도화되면서, 화재 등 비상상황 발생 시 상주인원의 신속한 대피와 초동대응을 돕는 자동화재탐지설비의 설치가 늘어나고 있다. 그러나 화재상황을 잘못 탐지하여 정확성이 낮아지면 상주인원의 불편이 늘어나고 신뢰성도 줄어들기 때문에, 효율적인 점검과 건물 환경 조사를 통해 시스템을 개선할 필요가 있다. 이번 연구는 잘못된 화재탐지가 용도나 시간 등 건물 특성 및 외부 환경에 기인함을 밝히고, 이에 근거하여 효율적인 시스템 점검과 건물 환경 개선이 필요함을 강조하는 것에 목적을 두고자 하였다. 분석 결과, 건물의 규모(연면적)가 화재알람 발생에 가장 큰 영향을 끼쳤고 민간 건물, R형 수신기인 건물, 고장일수 또는 경종차단일수가 많은 건물에서 화재알람 발생이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 건물의 주용도에 따라 화재알람 발생의 영향요인이 다르게 나타나기도 하였다. 시간적으로는 평일 주간 사람들의 일상 활동 패턴(오전 9시~오후 6시)을 거의 그대로 따르는 것으로 나타났으며, 오전 10시 경, 오후 2시 경에 각각 최고치를 기록했다. 연구를 통해 시스템 내부 점검과 함께 화재알람 발생에 영향을 끼치는 건물 환경 조사도 필요함을 강조하고, 후속 연구와 시스템 고도화를 위해 실시간 건물 환경 정보를 추가 데이터화하는 방안 등의 제안을 하였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제33권2호
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• pp.345-366
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• 2018

국제민간항공협약 37조는 ICAO에서 제정하는 국제표준 및 권고에 따라 각국의 사정에 맞는 입법을 할 것을 요구하고 있다. 국제표준 및 권고는 매년 개정되고 있으므로 각 회원국은 적기에 해당 내용을 자국 항공법규에 반영할 필요가 있다. 최근에는 데이터 기반 국제표준이 만들어지고 있으며 그 이유는 인적요소를 주축으로 하여 사고예방을 위해서는 항공안전 데이터와 정보에 기반한 입법이 중요하게 되었기 때문이다. 데이터 기반 입법의 예로 안전관리시스템과 승무원 피로위험관리시스템이 검토 되었다. 안전관리시스템은 부속서 19가 2013년 채택되었으며 관련 매뉴얼 제5장에는 안전데이터의 수집과 분석 시스템에 기술되어 있다. 안전데이터와 정보의 분석을 통하여 의사결정권자는 데이터에 기반한 결정을 할 수 있다. 대한민국은 항공안전법 제58조에 따라 모든 항공사, 정비업체, 공항공사 등이 안전관리시스템을 도입하고 이행하여야 한다. 이러한 안전관리시스템을 뒷받침하기 위해서는 의무보고와 자발적 안전보고 시스템이 활성화 될 필요가 있으며 현재까지는 안전관리시스템 도입 위반에 대한 행정처분 기준은 아주 미미한 상태이다. 미국과 유럽도 안전관리시스템의 적절한 입법을 위하여 다양한 규정이 개발되어 시행되고 있다. 피로위험관리시스템의 경우 2009년 Colgan 항공기 추락을 계기로 미국교통안전위원회는 미연방항공청에 조종사 피로위험을 확인하고 관리할 수 있는 시스템 구축을 권고하였으며 2010년 미연방항공청에서 발행한 입법예고에는 약 8,000여개의 제안이 있었다. 2011년 최종법안이 통과되었으며 조종사의 조종사가 업무를 시작한 시간, 보조 승무원의 탑승여부, 휴식시설의 등급 등에 따라 승무시간을 차등 적용하는 입법이 이루어지게 되었다. 이러한 입법과정에 수많은 데이터와 정보가 분석되었으며 그 내용이 승무시간에 반영되었다. 최종 입법이 이루어지기 이전에 비용 대비 효과 분석이 실시되었으며 10년간 운영할 경우 비용보다는 효과가 더 크다는 결론이 이루어졌다. 대한민국도 승무원 피로위험 관련 항공안전법 조항이 있으며 항공사는 전통적인 승무시간 제한 방법 또는 피로위험관리시스템 둘 중 하나를 선택할 수 있다. 데이터 기반 입법을 위하여 미국의 경우 항공입법위원회를 구성하여 운영하고 있는데 이는 대한민국에도 도입이 필요한 내용이며 유럽에서 시행하고 있는 D4S도 고려할 만한 시스템이다. 비용 대비 효과 분석은 입법을 견고하게 할 수 있어 필요하다고 판단되며 데이터 기반 입법의 실효성을 제고하기 위해서는 전문 인력의 보강, 보다 자세한 점검표 작성 등이 필요하다.