• 한국항해항만학회지
• /
• 제45권1호
• /
• pp.33-41
• /
• 2021

최근 5년간 해상에서 음주운항으로 적발된 건수는 총 567건으로 대부분 어선에서 발생하고 있으며, 음주운항으로 인한 사고건수는 69건으로 5명이 사망하고, 1명이 실종되는 등 해상에서는 음주운항으로 인한 사고로 인적 물적 피해를 주고하고 있다. 그러나 음주운항으로 사회적 피해가 증가하고 있으나, 현행 법령상 처벌은 위반행위의 중대성에 비해 가볍게 처리되고 있는 실정이다. 이에 음주운항으로 인한 사고의 재발방지를 위해 우리나라의 음주운항 사례를 분석하고, 외국의 음주운항 단속 규정을 비교 검토하였다. 또한 선박 종사자를 대상으로 음주운항의 위험성을 계도 홍보하는 한편, 관련 법률 및 제도를 개선해야 한다. 그리고 해상에서 선박에 대한 해양경찰에서의 단속을 강화하여 음주운항 사고를 줄이기 위해 노력을 지속해야 하며, 향후 선박에서의 음주로 인한 안전사고가 사전에 예방될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.707-719
• /
• 2021

본 연구는 우리나라 교정기관에서 성폭력사범을 대상으로 실시하고 있는 3단계 교육(기본·집중·심화교육) 중 2단계인 '성폭력사범 집중교육 프로그램'이 충동성, 분노표현, 강간통념, 자기존중감에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 데 목적이 있다. 이를 위해 J도 M교도소에 복역 중인 성폭력사범 중 2단계 집중교육 대기자 10명을 연구대상으로 선정하였다. 프로그램의 효과에 대한 검증을 위해 사전-사후-추후 실험설계를 하고, 연구대상자들에게 총 200시간으로 구성된 '성폭력사범 집중교육 프로그램'을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 성폭력사범 집중교육 프로그램은 성범죄의 위험요인인 충동성과 분노표현을 감소시키고, 성폭력사범들의 왜곡된 성 인식인 강간통념에 긍정적인 변화를 가져오며, 자기존중감을 향상시키는 데 효과가 있음을 확인하였다. 마지막으로 성폭력사범 대상 재범예방 프로그램의 개선 필요성과 출소 후 교육효과가 유지될 수 있는 체계적인 관리감독 및 연계시스템 구축을 제언하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권4호
• /
• pp.765-778
• /
• 2021

이 연구는 공사현장 근로자의 임시소방시설에 대한 집단 간의 사전 지식을 비교 문제점을 도출하고 그에 맞는 개선방안을 강구하여 화재사고를 미연에 예방하는데 연구의 목적이 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 소화기의 경우 시공사, 감리원, 협력사 근로자와 소화기 관리책임자를 지정 간 통계적으로 유의하였다. 시공사 공종별로 소화기 관리책임자를 지정이 필요하다고 응답한 소방관리자 87%, 설비감독자 70%로 차이가 있음을 알 수 있었고, 이는 근로자들이 임의로 화기 작업장으로 이동하여 배치하고 작업 후 그냥 방치하는 사례가 많기 때문에 소화기 관리책임자를 지정하고 수시로 점검하고 재배치하는 관리지정이 필요하다. 둘째, 간이소화장치의 경우 시공사, 감리원, 협력사 근로자와 간이소화장치 무단사용 시 벌칙적용 간 통계적으로 유의하였다. 셋째, 비상경보장치의 경우 시공사, 감리원, 협력사 근로자와 임시방송설비로 비상경보음 발생 적용 간 통계적으로 유의하였다. 넷째, 유도등의 경우 시공사, 감리원, 협력사 근로자와 통로유도등 및 비상조명등 연계 적용 간에는 통계적으로 유의하였다. 협력사 공종별로 피난구 유도등과 통로유도등 및 비상조명등 연계 적용은 건축근로자 65%, 전기근로자 55%가 통로유도등 및 비상조명등 연계 적용 차이가 있음을 알 수 있었다. 이는 건축물 구조상 피난구 유도등의 사각지대를 해소하기 위해서 통로유도등 및 비상조명등과 연계 적용하여 출입문의 방향을 먼 거리에서도 쉽게 구별하여 작업자가 인지하여 안전하게 대피하는 장치가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1191-1205
• /
• 2022

복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM_2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM_2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R² = 0.85, XGB가 R² = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM_2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM_2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM_2.5 예측 모델을 구축하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_3호
• /
• pp.1749-1760
• /
• 2022

현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제23권6호
• /
• pp.559-575
• /
• 2021

최근지반굴착 공사의 증가로 인해 지반침하사고 발생 가능성은 점점 높아지고 있지만, 지하안전관리에 관한 특별법 제정 등 제도적인 강화에도 불구하고 지반침하사고를 근본적으로 예방하는 것은 매우 어려운 실정이다. 도심지 지반굴착의 여러 사례를 살펴보면, 굴착 전에 다양한 정보를 활용해 예측했던 지반침하 거동특성은 시공 중에 확인된 결과와 무시할 수 없을 정도의 차이를 보이고 있다. 이러한 원인은 지반조건의 변화, 지반침하 예측방법의 한계, 설계와 착공 시기의 계절적인 차이, 현장여건을 고려한 공법의 변경 및 기타 다양한 사유에 의한 장기간의 공사 중지 등의 현장 여건 변경이 주요 원인으로 고려될 수 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로, 다양한 시공정보를 통한 안전관리시스템 도입을 예를 들 수 있으나 아직까지는 굴착으로 인한 영향 및 위험도를 예측할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 본 연구에서는 도심지 굴착사업의 설계·시공에 있어서 지반침하와 주변 구조물에 미치는 굴착 영향도를 사전에 예측하고 위험도 평가를 할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 과거에 획득된 현장계측 데이터를 통해 현재 및 장래 지하수위와 침하량 등을 예측할 수 있는 시계열 분석기법과 지반공학 데이터 시각화(Geotechnical Data Visualization, GDV) 기술을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 웹기반 평가시스템을 통해 과거에 획득된 데이터를 이용하여 현재 및 장래 지하수위 변화 및 침하량 예측 등 굴착으로 인한 위험도 예측 및 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
• /
• 제31권4호
• /
• pp.241-249
• /
• 2022

도시에서 사람과 야생조류는 함께 살아가고 있으나, 도시화가 가져온 생태계 파편화로 조류의 서식과 이동에 위협 영향을 미친다. 본 연구에서는 수원시의 야생조류 사체 위치 데이터를 토대로 조류에게 취약한 공간, 위협요인을 확인하고자, 사체 확인 지점과 반경 500m 이내의 공간적 분포 특성을 살펴보았다. 연구결과, 사체 확인 지점은 NDVI 0.3, NDBI -0.05, NDWI -0.16의 특성을 보였다. 반경 500m 이내에는 NDVI 0.34, NDBI -0.01, NDWI -0.18, 건물 높이 13.8m, 방음벽 길이 227.3m로 확인되었다. 토지피복유형은 초지, 시가화건조지역, 나지가 높은 비율로 나타났다. 특히, 산림, 저수지 등과 인접한 아파트의 녹지, 골프장 등이 섞여있는 시가화지역의 가장자리가 위협적인 공간으로 도출되었다. 도시에서 조류와 함께 살아가기 위해서는 환경영향평가 단계에서부터 수직적 공간 변화에 따른 영향이 검토되어야 하며, 이에 앞서 도시의 수직 구조물에 대한 공간 자료 구축과 현실화가 필요하다. 또한, 자연에서 도시로 변화될 수밖에 없는 공간은 야생동물이 안전하게 회피, 적응할 수 있는 시공간적 측면이 고려된 사전예방적 관리방안이 함께 마련되어야 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.87-94
• /
• 2022

최근 정보통신 인프라의 발달로 인터넷접속 디바이스가 급속하게 늘어나고 있는 실정이다. 스마트폰, 노트북, 컴퓨터, IoT디바이스까지 인터넷접속을 통하여 정보통신서비스를 받고 있는 것이다. 디바이스 운영환경이 대부분이 웹(WEB)으로 이루어져 있는 관계로 웹쉘을 이용한 웹사이버 공격에 취약하다. 웹쉘이 웹 서버에 업로드 될 경우 웹 서버의 제어가 손쉽게 이루어 질 수 있어서 공격빈도가 높은 것으로 확인된다. 웹쉘로 인한 피해가 많이 발생하면서 각 기업에서는 침입차단시스템, 방화벽, 웹방화벽등 다양한 보안장비로 공격에 대응하고 있지만, 현재 출시되는 대부분의 웹쉘 대응 장비는 패턴 기반으로 탐지가 이루어지기 때문에 웹쉘 변종에 있어서는 탐지가 어려우며 이런 특성으로 웹쉘 공격의 예방 및 대처하기 위해서는 기존의 체계와 보안소프트웨어만 가지고 대응 하기에는 힘든 상황이 현실이다. 이에 인공지능 머신러닝 과 딥러닝기법을 활용하여 알려지지 않은 웹쉘을 사전에 탐지하는 등 신규 사이버 공격에 대하여 대처 할 수 있는 인공지능 머신러닝 기반의 웹쉘 수집 및 분석을 통하여 자동화된 웹쉘 방어시스템에 대하여 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 머시러닝기반 웹쉘 방어시스템 모델은 웹환경에 대한 사이버공격중의 하나인 악성 웹쉘에 대하여 수집, 분석, 탐지를 빠르게 하여,안전한 인터넷환경구축 및 운영시 필수적으로 적용이 필요한 웹정보보안 시스템 설계,구축에 많은 도움이 될 것으로 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_3호
• /
• pp.811-818
• /
• 2022

최근 전 지구적으로 기후변화에 따른 기상이변으로 인해 지구환경재해 발생 건수가 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따른 경제적 손실 및 인명 피해의 규모가 대형화되고 있는 추세이다. 또한, 도시화 및 산업화에 따라 이상기후의 출현 특성 및 규모가 과거와 다른 양상으로 더욱 복합적이고 대형화되고 있어 지구환경재해 대응 및 관리에 원격탐사와 인공지능 기술의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 본 특별호는 원격탐사 및 인공지능 기술을 활용한 지구환경재해·재난 관측 및 관리 연구를 살펴보고, 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단에서 진행하고 있는 가뭄 및 홍수, 대기오염, 해양오염 등 국내에서 발생되는 재해·재난 관련 연구들의 내용 및 결과를 소개하고자 한다. 본 특별호에서 국내 자연재해 관측 및 관리 기술에 대한 정보 공유를 통해 사전에 재해를 예방하고 피해를 저감시킬 수 있는 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.101-113
• /
• 2021

본 논문에서는 화자 겹침 시스템을 소개하고 인공지능 분야에서 널리 사용되는 프레임워크에서 이미 구축된 시스템을 전환하는 과정을 고찰하고자 한다. 화자 겹침은 대화 과정에서 두 명 이상의 화자가 동시에 발성하는 것을 말하며, 사전에 화자 겹침을 탐지하여 음성인식이나 화자인식의 성능 저하를 예방할 수 있으므로 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 인공지능을 이용한 다양한 응용 시스템의 활용도가 높아지면서 인공지능 프레임워크 (framework) 간의 전환이 요구되고 있다. 그러나 프레임워크 전환 시 각 프레임워크의 고유 특성에 의하여 성능 저하가 관찰되고 있으며 이는 프레임워크 전환을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 케라스 (Keras) 기반 화자 겹침 시스템을 파이토치 (pytorch) 시스템으로 전환하는 과정을 기술하고 고려해야 할 구성 요소들을 정리하였다. 프레임워크 전환 결과 기존 케라스 기반 화자 겹침 시스템보다 파이토치로 전환된 시스템에서 더 좋은 성능을 보여 체계적인 프레임워크 전환의 기본 연구로서 가치를 지닌다고 할 수 있다.