본 연구는 고령화 사회에 대한 사회구성원들의 위험인식을 고찰하고, 우리 사회의 고령화 사회 준비와 그 방향을 모색해 보기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구는 사회적 위험에 대한 Slovic의 구성주의적 인식과 Taylor-Gooby의 신사회적 위험의 시각을 바탕으로 고령화 사회에 대한 위험인식을 위험순위와 위험인식으로 유형화하여 고찰하였다. 사회조사 연구로 설계했으며, 할당표집으로 추출한 20세 이상 성인 남녀 1,500명을 대상으로 수집한 자료를 분석하였다. 연구결과 고령화 사회에 대한 위험인식은 11개 위험영역 중 7번째로 나타났으며, 고령화 사회에 대한 위험순위는 '고령화 사회에 살고 있는지에 대한 인지여부', '고령화가 삶에 미치는 영향', '최종학력'에 의해 유의미한 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 고령화 사회에 대한 위험인식은 '고령화 사회의 자신과 연관성', '고령화가 삶에 미치는 영향', '최종학력'에 의해 유의미한 영향을 받는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리 사회구성원의 고령화 사회 준비와 그 방향에 대해 논의하였다.
일반적으로 가정 내에서 발생하는 안전 사고의 비율은 비장애인에 비해 청각장애인이 높다. 이는 외부인에게 도움을 받을 수 없는 상황에서 청각장애인 스스로 위험상황에 대한 소리를 인지하지 못하기 때문이다[1]. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시각적 효과 또는 진동 신호를 통해 청각장애인들에게 사고 상황 인지를 돕는 시스템을 제안한다. 현재 상용 제품의 경우는 청각장애인이 스마트기기를 소지하고 있을 때만 알림을 인지할 수 있기 때문에 긴급 상황에서 효과가 떨어질 수 있다. 따라서 제안 시스템에서는 어플리케이션 알림과 함께 건물내 전등 색상에 변화를 주는 서비스를 개발하여 스마트 기기를 소지하지 않는 상황에서도 위험상황에 대한 즉각적인 인지를 통해 위험에 대처할 수 있도록 한다. 소리를 시각화하는 것이 본 연구의 핵심 방법론이며 이를 위해 Convolutional Neural Network 모델과 라즈베리파이를 활용하였다.
위험관리 시스템은 단 시간에 의사결정하기 위해 스트림 데이터를 실시간으로 분석 할 수 있어야 한다. 많은 데이터 분석 시스템은 CPU와 디스크 데이터베이스로 구성되어 있다. 하지만, cpu 기반 시스템은 스트림 데이터를 실시간으로 분석하는데 어려움이 있다. 스트림 데이터는 1ms부터 1시간, 1일까지 생성주기가 다양하다. 한 개의 센서가 생성하는 데이터는 작다. 하지만 수 만개의 센서가 생성하는 데이터는 매우 크다. 예를 들어 10만개 센서가 1초에 1GB 데이터를 생성한다면, CPU 기반 시스템은 이를 분석 할 수 없다. 이러한 이유로 실시간 스트림 데이터 분석 시스템은 빠른 처리 속도와 확장성이 필요하다. 본 논문에서는 GPU와 하이브리드 데이터베이스를 이용한 시각화 가속 기술을 제안한다. 제안한 기술을 평가하기 위해 우리는 지하 파이프라인에 설치된 센서와 트윗 데이터를 활용하여 실시간 릭 탐지 시각적 분석 시스템에 적용했다.
현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
수장고 및 전시 공간의 종합적 유해생물 관리를 위하여 실시간 온습도 센서 및 모듈을 이용한 환경 데이터 수집, 실내 부유 진균류 농도 및 곤충 유입 자료의 데이터 시각화를 부여 정림사지 박물관 유물 공간을 대상으로 실시하였다. 실시간 온습도 모니터링 시스템은 30분 단위로 측정 데이터를 수집하였으며 연동 애플리케이션을 통해 측정 데이터를 실시간으로 확인 가능하도록 하였다. 또한 측정된 온습도 데이터가 미리 설정한 범위를 초과하였을 경우, 푸시 알림을 담당자의 단말기로 전송하여 현황 정보를 제공함으로써 상시적 관리 체계를 구축하였다. 이를 통해 8월 중 유물 권장 온도 범위를 초과한 상황의 즉각적인 인지 및 조치가 가능하였다. 수장고 내부 공간에 따른 시기별 부유진균류 농도 데이터를 국립문화재연구소에서 제시한 생물학적 유해환경요인 권고기준(안) 기준으로 범례화하여 시각화한 결과, 수장고 1층과 2층 유물 공간 모두 위험 기준인 80 C.F.U./m3 이하의 부유 진균류 농도가 유지되는 것이 확인되었다. 또한 곤충 유입 조사 결과, 수장고 내부에는 곤충이 포획되지 않았으며, 전시공간의 경우, 딱정그리마, 알락귀뚜라미, 알락꼽등이 등의 곤충이 포획되었다. 이를 바탕으로 구역별 포획 곤충의 개체 밀도에 따른 시각화를 실시한 결과, 곤충의 주요 유입 경로가 외부 출입구 및 화장실 구역임을 확인할 수 있었다.
최근 재해방재 사업에 대한 인식이 고조화 되면서 중앙정부나 지자체에서는 일반 국민들에게 국가에서 시행하는 재해방재 서비스를 웹이라는 공간을 통해 제공함으로서 국민들의 재해방지에 대한 관심을 부각시키려는 노력을 하고 있다. 특히, 사용자 누구든지 접근할 수 있는 웹 환경하에서 대규모의 국가적 재해로 연결될 수 있는 산불의 당일 발생위험지수를 시각화하는 서비스를 제공한다면 산불방지에 대한 국민들의 관심과 인식을 불러 일으켜 산불피해를 조금이나마 최소화하는데 도움을 줄 것이다. 본 연구에서 개발한 산불위험지수 예보시스템은 우리나라의 당일 산불위험지수를 지도상에 시각적으로 표출하고 위험지수산출에 관계되는 자료들을 텍스트 형식으로 서비스하도록 한다. 시스템 개발에 있어서는 컴포넌트를 이용하여 소프트웨어를 생산하는 방식으로 패러다임이 변해 가는 현재의 추세를 반영하기 위하여 UML(Unified Modeling Language)을 이용한 컴포넌트 기반 개발 프로세스를 설계하고 이를 통해 시스템 개발을 체계화하고자 한다. 개발된 시스템은 향후 사용자 요구 사항변경이나 서비스 영역의 확대 시 시스템 유지보수 측면에서 탄력성을 가질 것으로 예상되며 아울러 본 시스템과 유사한 서비스를 제공하는 다른 웹 GIS(Geographic Information System) 애플리케이션 개발에 있어서도 컴포넌트 재사용을 통하여 개발에 소요되는 비용과 시간을 최소화시킬 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문은 2018년 북한의 비핵화를 위한 협상이 진행되면서 북한이 종전선언 채택을 요구해온 상황과 관련하여 그것이 한국에게 어떤 기회와 위험을 의미하는지를 평가해보기 위한 목적으로 작성되었다. 이를 위하여 평화, 평화체제, 평화협정과 종전선언을 비롯한 개념들을 정리하였고, 북한이 종전선언을 주장해온 경과와 이면의 의도를 평가하였다. 그러고 나서 이러한 종전선언에 합의할 경우 한국에게 어떤 기회의 측면이 가능하고, 어떤 위험의 요소를 우려해야 하는지를 분석하였다. 분석 결과, 종전선언이 채택될 경우 북한의 비핵화에 관한 진전을 기대할 수 있고, 한반도의 평화체제 구축에 기여할 수 있으며, 남북관계에 대한 한국의 명분을강화할 수 있는 기회의 측면이 존재한다고 평가하였다. 반면에, 종전선언이 채택될 경우 유엔군사령부의 해체는 물론이고, 주한미군 철수까지 요구될 수 있으며, 종전선언에 합의한 후 오히려 북한이 비핵화를 중단시킬 우려도 존재하고, 무엇보다 국민들의 대북 경각심이 약화될 위험이 크다고 판단하였다. 따라서 한국은 종전선언의 기회보다는 위험에 더욱 주목하여 신중하게 접근할 필요가 있다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
위험물 사고는 해당 물질의 누출에 그치지 않고, 초기대응이 부적합한 경우, 화재, 폭발로 이어져 그 피해규모가 확대될 위험이 크다. 하지만 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 대두가 논의되고 있는 시점에서, 새로운 기법들에 바탕한 위험물 사고의 체계적인 분석은 시도되지 못하고, 단편적인 통계 수집에 그치고 있는 것이 아쉬운 실정이다. 본 연구에서는 지난 11년간(2008~2018) 축적된 소방청 위험물 화재사고 데이터를 대상으로 기계학습에 기반한 분석을 진행하였다. Text mining 분석을 통해 분석한 자료를 시각화하여 나타내었고, 아울러 위험물 화재사고 데이터에 존재하는 주요 인자를 이용해 피해규모 예측모델의 개발 가능성을 회귀분석 방법을 적용하여 탐색하였다.
대형화, 복잡화 되어가는 대형 기계설비의 위험상황에 대한 실제 훈련은 소요시간 및 비용 증가, 훈련자 안전 확보의 어려움, 반복적인 훈련 및 평가가 어렵기 때문에 가상현실을 이용한 훈련 시뮬레이터가 대안으로 제시되고 있다. 본 논문에서는 대형 기계설비 안전대응 시뮬레이터에서 수행된 훈련에 대한 훈련자 피드백 및 평가를 위하여 개발된 시스템을 소개한다. 가상현실 기반 훈련 시뮬레이터에서 수행한 훈련결과 데이터를 활용하여 훈련 시나리오 내 임무수행 여부, 수행시간/거리에 대한 정량적 평가와 함께 훈련자의 훈련동작 데이터와 표준동작과의 비교를 통하여 효율적인 훈련을 위한 피드백을 수행할 수 있다. 또한 평가 결과의 시각화를 통해 직관적인 훈련개선이 가능하도록 하였다. 개발된 훈련평가 시스템을 활용하여 효과적인 훈련자 피드백 제공 및 반복적인 훈련 수행을 통한 안전대응 능력 향상이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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