환경부는 '화학물질의 등록 및 평가 등에 관한 법률(화평법)'과 '화학물질관리법(화관법)' 시행규칙을 공포하고 지난 달부터 시행했다. 환경부에 따르면 두 법안은 화학물질의 체계적인 관리로 사전에 안전사고를 예방하고 국민건강과 환경을 보호하기 위해 제정됐다. 화학물질의 생산 유통 등 모든 과정의 안전관리를 강화하는 것이 골자다. 우선 화평법 시행에 따라 모든 신규 화학물질과 연간 1톤 이상 제조 수입되는 기존 화학물질에 대한 등록이 의무화되고 등록 신청 기준도 강화된다. 다만 제조 수입량이 연간 1톤 미만일 경우 등록 신청 제출 자료를 정식 등록 9개보다 적은 4개로 간소화하고 등록기간도 30일에서 3~7일로 줄였다. 또 유해물질 함유제품으로 인한 피해를 예방하기 위해 생활화학 제품 15종을 우려제품으로 지정해 안전 표시기준을 준수하도록 했다. 관리대상 품목은 세정제 합성세제 표백제 섬유유연제 코팅제 접착제 방향제 탈취제 방청제(금속부식 방지제) 김서림방지제 물체염탈색체 문신용염료 소독제 방충제 방부제 등이다. 화관법에서는 유해 화학물질 취급 때 공통 적용되는 46개 준수사항을 규정하고 물질별로 구체적인 취급기준을 고시하도록 했다. 취급시설의 설치 관리기준도 시설 종류별로 구체화했다. 새로 도입되는 장외 영향평가는 취급시설 설치자가 화학사고 발생 시 사업장 주변지역 사람이나 환경에 미치는 영향을 사전에 평가해 시설을 안전하게 설계 설치하도록 규정했다. 과징금과 행정처분 기준도 구체화했다. 행정처분은 2년 내 위반 횟수에 따라 경고 개선명령 영업정지 허가취소로 차등화하고 사고가 일어나면 사상자와 사업장 밖 피해액을 기준에 따라 산정해야 한다. 본 고에서는 두 법률의 주요 내용과 함께 주요 문의 사항을 살펴봄으로써 이해를 도우고자 했다.
독성, 환경 노출 및 인체에 대한 위해성 유해성 등 안전성에 대한 문제점을 가지고 있는 나노물질의 확인 및 안전성 확보의 요구가 점차 높아지고 있다. 나노물질은 화학물질로 이용될 뿐만 아니라 소비자가 이용하는 제품으로 범 분야에 걸쳐 활용되기 때문에, 보다 효과적인 나노물질의 안전관리 제도화를 위해서는 각국의 정책사례를 규제 강도별, 나노 적용분야별, 규제대상 종류별로 구분하여 정책 동향을 파악하는 것이 중요하다. 나노물질의 잠재적 위험성을 최소화시키기 위해서는 사전예방원칙을 적용한 제도의 구축 또한 필요하다. 더불어 국내 실정에 적합한 정책 수립을 목표로 하고, 국제 흐름에 선제적, 능동적으로 대응할 수 있는 방안도 함께 고려해야 한다.
4차 산업혁명과 관련하여 대두되는 핵심기술로 인공지능, 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 가상현실(VR)과 증강현실(AR), 자율주행자동차, 드론, 3D 프린팅, 블록체인 등을 들고 있다. 과거와 현재는 생산자가 최적의 비용으로 고성능 고품질 상품과 서비스를 제공했으나 4차 산업 혁명 시대는 소비자가 제품의 종류 및 특성, 생산 시점 등 전 과정에 관여하고 상품 자체보다 상품이 제공하는 가치를 중시하게 될 것으로 예상되고 있다. 이처럼 생산자 중심에서 소비자 중심으로 소비 트렌드가 변한 것은 AI, IoT, VR, 3D 프린팅 등 4차 산업혁명의 기술혁명이 지대한 기여를 했기 때문으로 볼 수 있다. 이처럼 다양한 제품과 서비스에서 새로운 유형의 소비자문제도 발생하고 기존의 소비자문제도 발생할 수 있으므로 이에 대한 체계적인 검토로 사전 예방적인 소비자정책과 사후구제의 소비자정책 모두 새롭게 정립해 두어야 한다. 사전예방적인 소비자정책으로는 (1) 위해방지, (2) 규격의 적정화, (3) 거래의 적정화, (4) 표시광고의 적정화, (5)소비자정보제공의 충실화 및 소비자능력의 향상을 위한 소비자교육의 강화, (6) 개인정보보호의 강화가 필요하다. 사후구제의 소비자정책으로는 (1) 소비자분쟁해결기준의 정비, (2) 피해구제 관련 법률의 제정이나 개정 등이 필요하다.
지금까지 우리가 경험한 재난사례들을 살펴보면 사전예방과 관리보다는 상황이 발생하고 난 이후에 일어나는 현장처리에 주력하고 있는 실정이다. 또한 재난이 발생한 후에도 그에 관한 정보를 체계적으로 수집 분석하여 사전예방에 활용하지 못함에 따라 동일한 형태의 재난이 반복되는 상황을 경험해 왔다. 이와 같은 문제에 보다 적극적으로 대처하기 위해서 재난에 관한 정보를 체계적으로 수집 분석하고, 이를 활용할 수 있는 재난관리정보시스템이 요구되고 있다. 이러한 배경하에서 본 연구는 GIS를 이용한 도시방재시스템의 구축방안을 모색하는데 목적이 있다. 보다 구체적이고 실효성 있는 연구결과를 도출하기 위하여 대구광역시에서 구축한 소방지리정보시스템을 중심으로 소방지리정보시스템의 구축효과 및 개선방안을 고찰하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.
본 연구의 목적은 현수 기간 중 적용한 신경근 전기자극의 사전 적용이 흰쥐 뒷다리 근육의 무게와 후지 기능에 미치는 효과를 알아보는데 있다. 이를 위해서 25마리의 Sprague-Dawley계 흰쥐를 14일 동안 현수한 HLS군(n=5)과 14일 동안 자유롭게 사육한 WB군(n=5), 현수 기간 중 14일간 사전 전기자극을 실시한 ES14군(n=5), 현수 기간 중 11일간 사전 전기자극한 ES11군(n=5), 현수 기간 중 7일간 사전 전기자극한 ES7군(n=5)에 무작위 배치하여 실험을 진행하였다. 실험결과, HLS군과 ES7군에서 비복근의 근무게, 후지 활보장의 유의한 감소와 외향각의 유의한 증가가 관찰되었고, ES14군과 ES11군에서 비복근의 근무게와 후지 활보장, 외향각이 유의하게 유지되었음을 관찰하였다. 즉, 14일 및 11일의 사전 신경근 전기자극이 근위축 지연과 근기능 보존에 효과적임을 보여주고 있다. 이러한 결과는 근위축 예방 및 기능 유지를 위해서는 신경근 전기자극을 가능한 조기 적용해야함을 알려주고 있다.
환경영향평가는 대규모 개발사업을 대상으로, 계획 확정후 사업 실시단계에서 개발사업 시행에 따른 환경영향 저감방안을 중점 검토하는 제도인데, 사전환경성검토는 행정계획과 환경상 민감지역의 소규모 개발사업을 대상으로, 계획 확정 이전단계에서 환경적 측면에서 입지나 개발의 적정성 타당성을 사전에 검토하는 제도이다. 사전환경성검토는 2006년 6월부터 대상 행정계획을 구체적 개발사업의 상위 행정계획으로 확대하고, 계획의 적정성, 입지의 타당성을 미리 검토할 수 있도록 하고, 검토과정에서 주민, 전문가, 시민단체 등 이해관계자의 의견수렴을 거치도록 하는 전략환경평가 체제로 개편됨으로써, 환경갈등이나 사회 경제적 문제를 예방할 수 있는 기반을 보다 강화하였다. 환경부 주관의 사전환경성검토가 전략환경평가를 강화하는 동안 건설교통부가 중장기기본계획에 대한 전략환경평가를 시행하기 시작하였다. 우리나라의 전략환경평가는 건설교통부와 환경부가 전략환경평가를 별도로 운영하는 데 따른 비효율성, 국토계획과 환경계획의 연계성 부족, 선거공약으로 제안된 대규모 개발계획 등에 대한 객관적 환경평가의 어려움 등의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 전략환경평가제도의 정립을 위해, 환경정책패러다임의 변천, 환경영향평가와 사전환경성검토의 발전, 전략환경평가의 현황과 선거공약으로 제안된 대규모 개발계획에 대한 전략환경평가의 한계 등을 고찰한 후, 전략환경평가제도의 발전방향과 개발계획과 환경계획의 연계통합방안을 모색하고자 한다.
우리나라는 홍수기(6~9월)에 집중되는 기상패턴과 하천 중하류부에 발달된 도시의 개발특성으로 인하여 가장 중요한 자연재해 중 하나로 홍수 및 도시침수가 거론되고 있다. 과거 집중호우로 침수 피해가 발생한 사례를 살펴보면, 피해가 발생하는 지역은 지방하천 및 소하천을 중심으로 형성된 도시지역이다. 중앙 지방 정부는 수차례 침수 피해를 겪으며 사후관리가 아닌 재난예방 및 사전관리 등의 방안 마련을 강조하고 있다. 하지만 기후변화에 의한 기상의 불확실성으로 치수 중심의 물관리 및 중 소하천의 하천 특성으로 여전히 홍수 발생에 대비할 수 있는 골든타임 확보 등에 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 사전 예방적 차원에서의 홍수대응 방안으로 중 소하천을 담당하는 지자체 중심의 홍수피해 저감 방안이 필요하다. 본 연구에서는 A 지자체를 대상으로 모니터링 대상 경계를 설정하여 우량 알람 기준을 예비알람, 주요 관측지점에 대해 강우에 따른 수위 상승 정도를 홍수대응 기준인 직접알람과 연계함으로써 예방적 재난대응 체계를 구축하였다. 모니터링 대상 지역은 해당 지자체를 포함하면서 유역 개념을 적용하여 만경강유역 전체로 설정하였다. 만경강 유역 내 유관기관(지자체, 환경부, K-water, 기상청 등)이 관할하는 우량국(41개소) 및 수위국(28개소), 저수용량이 30만톤 이상이 되는 농어촌공사 저수지(7개소)를 고려하여 홍수분석 모형(COSFIM)을 구축하였다. 해당 모형은 2018년 8월 호우사상에 대해 주요 수위관측 지점에서 $R^2$가 0.8 이상의 우수한 검증 결과를 보였다. 구축된 모형을 통해 예상강우량별 하천 내 수위지점별 최고수위, 최대유량, 도달시간 등 예상 조견표를 제시하여 호우 발생시 지자체 담당자가 참고할 수 있도록 제시하였다. 또한 수위지점별 홍수대응 기준은 평시, 관심, 주의, 경계, 심각 단계로 구분하여 담당자가 수위별 위험 정도를 인지할 수 있도록 지점별 도달되는 수위의 위험 정보를 알람기준으로 제시하였다. 홍수분석 모형은 상류에 위치한 주요시설물의 운영현황을 연계하고 있어 실제 강우 발생 시 기상예보를 고려하여 하천 내 수위관측 지점별 수위 상승 정도를 예상함으로써 사전에 홍수에 대비할 수 있는 단계별 시간 확보에 활용 가능하다. 향후 홍수대응기준은 하천 환경 변화를 반영하여 지속적인 보완이 필요하며 유관기관과의 수문자료 공유체계 확대로 예방적 차원의 홍수 대응 체계가 구축되어야 할 것이다.
이 연구는 한국에서 서비스업에 종사하는 이들의 차별화된 서비스 전략으로서 안전에 대한 인식을 살펴보고 국내외의 수요자들에게 서비스업 경쟁력 향상을 유도하고자 한다. 이를 위하여 서비스업의 대표적인 직종인 호텔 종사자들을 대상으로 재난위기관리 단계에 따른 보안관리 정책의 효과성 인식을 살펴보고자 한다. 구체적으로 연구대상은 서울, 부산, 경상남도, 경상북도에 위치하고 있는 주요 호텔에 종사하고 있는 직원들로 해당 호텔의 관리자와 사전 의견교환을 통해 연구의 취지를 설명하고 연구를 진행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 재난위기관리 4가지 단계 중 완화, 준비단계와 대응단계를 제외한 복구단계에서만이 통계적 유의수준 하에서 보안관리 정책의 효과성 인식에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 호텔 종사자들이 인식하고 있는 보안관리 정책의 효과성은 가시적인 측면에 집중하고 있음을 알 수 있다. 이는 실질적인 재난상황의 발생 유무와 상관없이 상시 진행하고 있는 사전적 예방활동 단계는 정책의 효과성 인식에 영향을 미치지 않았다는 의미로, 보안의 특성상 사후 대응적 활동보다는 사전 예방적 활동에 더욱 관심을 가져야된다는 함의를 도출할 수 있었다.
본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 범죄 수사 도메인에 특화된 개체명 인식 모델을 개발하는 연구이다. 본 연구를 통해 비정형의 형사 판결문·수사 문서와 같은 텍스트 기반의 데이터에서 자동으로 범죄 수법과 범죄 관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 데이터 분석기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 범죄 수사 도메인 텍스트를 수집하고 범죄 분석의 관점에서 필요한 개체명 분류를 새로 정의하였다. 또한 최근 자연어 처리에서 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 언어모델인 KoELECTRA를 적용한 제안 모델은 본 연구에서 정의한 범죄 도메인 개체명 실험 데이터의 9종의 메인 카테고리 분류에서 micro average(이하 micro avg) F1-score 99%, macro average(이하 macro avg) F1-score 96%의 성능을 보이고, 56종의 서브 카테고리 분류에서 micro avg F1-score 98%, macro avg F1-score 62%의 성능을 보인다. 제안한 모델을 통해 향후 개선 가능성과 활용 가능성의 관점에서 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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