우리나라 경찰은 차량순찰을 중점적으로 실시하고 도보순찰 및 오토바이 순찰을 병행하여 활용하고 있으나, 오토바이 순찰은 차량순찰과 도보순찰의 장점을 혼합한 것이어서, 오토바이 순찰을 효과적으로 활용한다면 순찰범위를 더욱 확대하고 지역주민과의 친밀성도 증진시킬 수 있다고 여겨진다. 이 연구의 목적은 경찰 오토바이 순찰활동의 주요요소들 중에서 어떤 요소들이 그 효과성 인식에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는지를 살펴보고, 분석 결과에 기초하여 경찰오토바이 순찰활동의 효과성 인식을 향상시킬 수 있는 방안들을 제안하는 것이다. 이 연구는 2013년 9월에 오토바이 순찰활동을 집중적으로 실시했던 대전지방경찰청에 근무하는 경찰관 139명을 대상으로 조사하였고, 독립변수로는 경찰관과 주민간 친밀성, 순찰장비의 우수성, 대응의 신속성, 순찰방법의 적절성이라는 4개 변수가 선정되었으며, 종속변수는 경찰 오토바이 순찰활동의 효과성 인식이다. 회귀분석의 결과, 종속변수인 경찰 오토바이 순찰활동의 효과성 인식에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 독립변수는 대응의 신속성, 순찰방법의 적절성, 순찰경찰관과 주민간 친절성 3개 변수인 것으로 나타났다. 따라서, 이 연구의 분석결과에 기초해서, 경찰 오토바이 순찰활동의 효과성 인식을 향상시키기 위해서는, 대응의 신속성을 증진시키고 순찰방법의 적절성을 향상시킬 수 있는 방안을 마련하고, 순찰경찰관에게 주민간 친절성의 가치를 인식시킬 필요가 있다.
본 논문에서는 순찰로봇이 도시 환경을 주행하는 경우에 대하여 CPTED 및 문헌 연구를 통해 순찰 경로를 선정하였으며, 발생 가능한 위험 요소에 대한 위험성평가를 실시하였다. 로봇과 함께 도보를 사용하는 시민은 로봇에 대한 전문성이 부족하며, 위험에 대한 인식이 부족하고 또한 도시환경의 경우 돌발적 상황 및 환경관리의 어려움이 존재한다. 현재 순찰로봇 안전평가를 하기 위하여 순찰로봇과 관련된 기업들은 ISO 13482 국제표준을 사용하고 있다. 이는 개인 서비스 로봇의 안전 관련 국제 표준이며 순찰로봇의 특징과 주행환경의 특성을 고려한 안전기준에 대한 연구가 필요한 것으로 판단하였다. 순찰로봇이 주행하면서 발생할 수 있는 위험요인과 안전관리에 관한 연구가 부족하여, 순찰로봇의 안전성 확보를 위한 초기연구 목적으로 제시하고자 한다.
본 연구는 순찰지구대 운영성과에 대한 경찰의 인식을 지역별 비교를 중심으로 실증분석해 보고 순찰지구대 운영성과의 향상을 위한 정책 특히 지역 차이를 고려한 정책을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 첫째, 순찰지구대와 그 운영의 이론적 측면에 대해 논의하였다. 둘째, 순찰지구대 운영성과의 평가가준으로 체계화시킨 순찰지구대 체제의 효율성, 경찰과 주민과의 협력, 그리고 경찰의 직무만족도의 세 가지 분석수준을 기반으로 분석틀을 설정하였다. 분석결과, 첫째, 순찰지구대 체제의 효율성 측면에서는, 순찰지구대 체제는 주민과의 유대 및 접촉이 어려우며, 또한 지역실정 파악이 어렵고 주민과의 협력치안에 문제가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 경찰과 주민과의 협력의 측면에서는 경찰이 주민과의 협조가 치안서비스 향상에 매우 중요하다고 인식함에도 불구하고 현재의 순찰지구대 체제하에서는 경찰에 대해 주민이 호의적이지 않고, 주민과의 협조가 용이하지 않은 것으로 평가할 수 있다. 또한 협력단체들의 방범활동에 대한 기여도가 낮은 것으로 분석되었다. 셋째, 지역경찰의 만족도 측면에서는 만족도가 보통 정도인 것으로 인식하고 있다. 그리고 만족도의 하위변수에서는 지역별 차이가 유의하지 않았다. 넷째, 순찰지구대 체제의 효율성에 대한 지역별 분석결과, 4개의 하위변수 모두에서 지역별 차이가 있는 것으로 분석되었다. 다섯째, 경찰과 주민과의 협력에 대한 지역별 분석결과, 여러 하위변수에서 농촌지역의 순찰지구대가 도시지역에 비해 운영성과가 높은 것으로 나타났다.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.
이 연구의 목적은 다목적기동순찰대를 통한 핫스팟 경찰활동이 시행될 지역에서 범죄두려움 및 그 영향 요인을 실증적으로 분석하고, 이를 통해 기동순찰대의 실효성 있는 운영 방향을 제시하는데 있다. 이를 위해 기동순찰대 운영지역과 그 인접지역 간의 범죄두려움 및 그 영향요인들(비공식적 사회통제, 무질서, 경찰활동 인식)이 어떻게 차이가 나는지 살펴보았다. 그 결과를 요약하면 첫째, 범죄두려움은 두 지역 간에 통계적으로 유의미한 차이는 없었으나, 비공식적 사회통제와 범죄발생추세 인식은 지역 간 유의미한 차이를 보였다 둘째, 두 지역 모두 무질서와 범죄발생추세 인식이 공통적으로 범죄두려움에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부분적으로 경찰활동 인식과 범죄두려움 간에 정(+)의 관계가 나타났다. 이를 통해 기동순찰대 운영지역의 선정기준에 범죄두려움과 같은 주관적 기준이 반영되어야 한다는 점을 제시하였고, 향후 기동순찰대 운영은 가시적인 순찰활동만으로는 부족하고, 무질서 개선, 주민과의 접촉 증대, 경찰활동이 긍정적으로 인식될 수 있는 방향으로 나아가야 한다는 점을 정책적으로 제언하였다.
본선은 부산지방해양수산청으로부터 발주받아 선박검사기술협회의 설계 및 감리로 당사에 건조된 선박으로서 총톤수 44톤급 강재 및 알루미늄 합금재의 항만 순찰선으로 조정성 및 능파성이 타 선박에 비해 우수하고 선체 구조의 견고성, 복원성, 내파성 및 적절한 트림을 유지하도록 건조되었으며 2003년 12월 4일 착공하여 10개월의 건조공사를 거쳐 완공되었습니다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 Turtlebot burger3와 라즈베리파이의 OpenCV, OpenCR보드를 이용하여 ROS상에서 SLAM알고리즘을 구현하여 자율 주행 순찰이 가능한 로봇을 개발한다. 특히, 라즈베리파이 카메라에 OpenCV를 이용하여 사람 얼굴 인식이 가능하게 하여 순찰 시 카메라로 순찰 정보를 제공 할 수 있게 한다. 또한, 로봇에 탑재된 LiDAR는 SLAM 알고리즘을 이용하여 주변의 환경을 매핑하여 장애물을 회피할 수 있는 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 개발 기술들을 통하여 사람 대신에 로봇이 경비 구역의 침입자 촬영을 하고, 원격제어가 가능한 시스템으로 다양한 분야에 로봇 제어 기술에 활용하고자 한다.
이 연구는 관계기관의 상시순찰 출동 및 안전예방지도점검이 화재대응에 미치는 영향 간에 관리주체의 자체점검의 매개효과에 대해 인과관계를 규명하는데 목적이 있다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 관계기관의 상시순찰 출동, 예방안전지도는 모두 자체점검에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 관계기관의 상시순찰 출동이 빠를수록, 아파트에 대한 예방안전 지도점검조사가 많을수록 관리주체나 소방안전관리자의 자체점검의 역량도 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 관계기관의 상시순찰 출동, 예방안전지도가 화재대응에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 관계기관이 교통 혼잡지역 등에 대해 상시 순찰 출동이 빠를수록, 예방안전지도 점검이 많을수록 관할 아파트 화재에 대한 대응도 높아지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 상시순찰 출동, 예방안전지도 및 자체점검이 화재대응에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서, 관계기관의 상시순찰 출동 및 예방안전지도와 관리주체의 자체점검이 화재대응에 미치는 영향은 1단계에서 관계기관의 상시순찰 출동 및 예방안전지도가 자체점검에 유의미하고, 2, 3단계에서 관계기관의 상시순찰 출동 및 예방안전지도와 관리주체의 자체점검이 화재대응에 미치는 영향 간의 관계에서 자체점검은 매개효과가 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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