과학적 불확실성이 존재하는 상황에서 위험에 대응하는 규제 정책의 정당성을 어떻게 확보할 수 있을까? 이런 중요한 물음과 관련해 70년대 이후 유럽을 중심으로 사전주의의 원칙이 하나의 대안으로 부상해왔고 국제 환경법 분야에서는 주요 원리로 인정받아왔다. 하지만 이 원칙은 그 정의의 모호함 때문에 위험분석 옹호자들로부터 다양한 비판을 받아왔다. 이 논문은 이런 여러 비판들의 적실성과 부당함을 함께 평가하면서 사전주의의 원칙의 정교화작업을 시도할 것이다. 그리고 이런 작업을 통해 얻은 결과를 위험 거버넌스 중 과학적 영역으로 흔히 인정받는 위험평가에 적용해봄으로써 이 원칙의 정책적 활용 가능성을 탐색해볼 것이다. 특히, 사전주의의 원칙은 단지 도덕적 태도이거나 정치적 입장일 뿐이라는 일부 시각을 반박하면서 이 원칙이 실제 과학적 활동 속에서 충분히 적용가능한 실제적 원리임을 강조할 것이다.
Recently, the earth's highest temperature is rising due to severe climate change and heat wave. In addition, due to the increase of elderly population over 65, the number of heat patients is also increasing. In particular, the elderly who live alone in poor living environments, the lower income group, and the socially disadvantaged, such as children and pregnant women, are exposed to the dangers of heat waves, so the government's practical measures are urgently needed. In this study, we will build a visualization platform for each level of heat wave and provide the necessary countermeasure solution according to the heat wave risk. "The Hazard Visualization Platform for Heatwave" provide not only simple information, but also a customized safety service for citizens to prevent heatwaves, respond to heatwaves, and utilize heat wave information.
본 연구에서는 근거리 디지털 사진측량기법을 적용하여 도로 사면의 3차원 변형측정 및 사면의 시각화를 구현하고자 하였다. 디지털 영상을 매개로 광속조정법(bundle adjustment)에 근거한 사진삼각측량 방법에 의하여 사면의 3차원 변형량을 도출하였고, 디지털사진측량 워크 스테이션을 사용하여 사면의 수치고도모형(digital elevation models)과 수치정사영상 및 3D 경관도를 생성하였다. 또한 데스크탑 GIS를 활용하여 사면의 경사도를 분석하는 등 위험사면의 모니터링과 사면 관리를 위한 자료를 제시하고자 하였다.
본 논문은 바이너리 코드 수준에서 정적인 프로그램 분석을 수행하는 프레임워크를 설계 및 구현한다. 정적으로 바이너리 코드 수준에서 분석을 수행하려는 이유는 일반적으로 컴퓨터에 설치되는 실행 파일은 소스 코드 없이 단지 바이너리로 된 실행 파일만 주어지는 경우가 대부분이고, 정적 제어 흐름 분석을 통해 수행 전에 동작을 파악하기 위해서이다. 본 논문에서는 바이너리 실행 파일로부터 실행 순서 및 제어 흐름 등의 정보를 표현할 수 있는 제어 흐름 그래프를 작성하여 바이너리 파일의 실행 흐름과 위험한 함수의 호출 여부를 동시에 파악할 수 있도록 하며, 그래프 시각화를 통해 바이너리 파일의 분석을 용이하게 한다. 또한 실행 흐름에 대한 자동 탐색 방법을 제공한다.
폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.
본 논문은 독거노인의 생활터전인 주택 내 생존활동과 안전사고 예방을 위하여 인체감지(PIR센서)와 생활에 적합한 온/습도 점검 및 화재와 가스 유출 같은 위험 요소 등을 다양한 센서와 모니터링 시스템을 통해 안전 상태를 모니터링 하고 응급상황 시 신속하게 대처하는 시스템이며 IoT Device는 Arduino를 사용하였고, Arduino에서는 데이터를 수집하고 WIFI를 통해 수신한다. 수신 받은 데이터를 Cloud를 통해 Raspberry Pi에 구축한 데이터베이스에 저장하고 모니터링 시스템인 모바일 앱을 통해 사용자에게 수집한 데이터를 시각화하여 출력하도록 설계하였다
현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.
본 논문은 페이스트재킹(Pastejacking) 공격 방식을 분석하고, 효과적으로 방어할 수 있는 방법인 클립 토스터를 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍을 할 때 깃허브(GitHub), 스택 오버플로(Stack Overflow) 혹은 블로그의 코드를 복사하여 붙여넣기 하는 경우가 많다. 페이스트재킹은 사용자가 웹에 게시된 코드를 복사할 때 클립보드에 악성 데이터가 주입되는 공격으로 사용자가 의도하지 않은 악성 명령어를 실행시킬 수 있으며 위험한 코드 스니펫이 소프트웨어 내에 삽입되어 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 개발자의 단말기와 프로그램 코드의 보안성 모두를 위협하는 페이스트재킹을 방어하기 위해 사용자에게 보안 위협 상황을 시각화하여 경고하는 방안인 클립 토스터를 제안한다. 클립 토스터는 보안 위협 알림을 시각화하고 사용자 동작에 방해 없이 사용자가 공격 여부를 효과적으로 탐지 및 대응할 수 있다.
본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.
본 연구의 목적은 멀티 GPS 센서를 이용하여 장대교량의 형상을 실시간으로 모니터링 하고 관리 할 수 있는 방안에 대하여 연구하는데 있다. 멀티 GPS 센서를 장대교량의 주요 지점에 설치하고 변위를 실시간으로 측정함으로써 장대교량의 3차원적인 형상거동을 관리 할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발한 형상관리시스템은 교량의 전체적, 지점별 변위정보를 수치화, 시각화하고 위험발생에 따라 능동적으로 대응이 가능하며 측정데이터의 DB화를 통해서 계측정보를 실시간으로 관리하고 제공 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 GPS센서를 이용한 형상관리시스템은 GPS 센서를 이용한 장대교량의 3차원 절대변위 및 거대변위의 효과적인 측정에 의한 교량의 전체적인 형상관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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