본 논문의 목적은 사회보장분야에서 어떠한 이슈가 중요시 되고 있으며, 어떠한 이슈에 빅 데이터 분석기술이 적용가능한지를 전문가 AHP방법을 통해 살펴보는데 있다. 이를 위해 사회보장분야에서 중요시 되고 있는 이슈분석 수행하였으며, 이를 토대로 8개 주요 과제를 도출하였다. 평가기준의 쌍대비교 결과, 정책적 타당성이 사업의 효과성과 실현가능성 보다 중요한 의미를 갖는 지표로 도출되었다. 그리고 세부과제 우순순위 절대평가 결과를 살펴보면, 사회보장분야 부적정 급여 방지와 사각지대 조기 발굴은 빅 데이터 분석을 통해 복지행정의 합리성 증진과 대국민 권리구제를 강화한다는 측면에서 매우 의미 있는 과제로 도출되었다. 본 연구는 사회보장분야에서 빅 데이터 활용 가능여부를 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 빅 데이터 관련 세부과제의 체계적인 추진을 위한 기반연구로 기능할 수 있을 것이다.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
최근 어린이 차량의 승하차 과정에서 어린이 안전사고가 발생한다. 차량 인솔 교사가 없는 경우 버스에서 하차하지 않은 어린이의 질식사나 차량 전후방의 사각지대의 어린이 안전사고가 빈번하게 발생한다. 딥러닝 기반의 얼굴인식기술을 스마트 미러에 적용하여 사용자인증의 활용시 안전사고 방지를 위한 서비스가 가능하다. 스마트미러는 어린이를 위한 도우미 역할이 가능하고, 운전기사나 선생님이 미처 발견하지 못해 발생 가능할 사고를 방지할 수 있다. 어린이의 얼굴을 사전에 등록하여 어린이의 승하차시에 사용자인증을 수행하여 누락되지 않고, 버스의 전후방에 근접센서 및 카메라를 통해 안전사고를 미연에 방지할 수 있다. 본 연구는 어린이의 버스 승하차 과정에서 누락여부를 확인하고, 차량 전후방의 사각지대를 줄일 수 있는 시스템을 설계하고, GPS 정보를 활용하여 다양한 서비스가 가능한 안전시스템을 제안한다.
본 논문은 사각지대가 많고 비좁아 사고 위험이 높은 지역인 도시 이면도로 교차로에 보편적으로 적용하여, 이면도로에서의 사고방지와 차량 소통 원활화에 기여토록 하는 간이 교통신호 시스템에 관한 것이다. 따라서 교통사고가 자주 발생하고 혼잡스러운 도시의 이면도로 교차로에 간이 교통신호시스템을 제공함으로써 사고방지를 예방하고 차량 소통의 원활화에 기여함에 목적을 두고 있다. 또한 본 연구는 차량에 별도의 단말기의 장착 없이 보편적으로 적용되는 것이며, 최대한 단순한 신호에 따라 차량을 효율적으로 통제하도록 구성된 도시의 이면도로 교차로의 간이 교통신호시스템을 제공한다는 것에 또 다른 연구의 목적을 가지고 있으며, 이를 통해 향후 도시의 이면도로에서 발생하는 교통사고를 미연에 예방하는 효과를 기대할 수 있다. 더불어 협소한 이면도로에서의 인명피해 또한 최소화 할 수 있는 신호시스템으로서의 기능을 최적화하는데 기여할 수 있는 촉진제로서의 역할을 할 수 있는 것이라 생각된다.
Defense-in-depth is a fundamental safety principle for the design and operation of nuclear power plants. Despite its general appeal, defense-in-depth is not without its drawbacks, which include its potential for concealing the occurrence of hazardous states in a system, and more generally rendering the latter more opaque for its operators and managers, thus resulting in safety blind spots. This in turn translates into a shrinking of the time window available for operators to identify an unfolding hazardous condition or situation and intervene to abate it. To prevent this drawback from materializing, we propose in this work a novel safety principle termed "observability-in-depth". We characterize it as the set of provisions technical, operational, and organizational designed to enable the monitoring and identification of emerging hazardous conditions and accident pathogens in real-time and over different time-scales. Observability-in-depth also requires the monitoring of conditions of all safety barriers that implement defense-in-depth; and in so doing it supports sensemaking of identified hazardous conditions, and the understanding of potential accident sequences that might follow (how they can propagate). Observability-in-depth is thus an information-centric principle, and its importance in accident prevention is in the value of the information it provides and actions or safety interventions it spurs. We examine several "event reports" from the U.S. Nuclear Regulatory Commission database, which illustrate specific instances of violation of the observability-in-depth safety principle and the consequences that followed (e.g., unmonitored releases and loss of containments). We also revisit the Three Mile Island accident in light of the proposed principle, and identify causes and consequences of the lack of observability-in-depth related to this accident sequence. We illustrate both the benefits of adopting the observability-in-depth safety principle and the adverse consequences when this principle is violated or not implemented. This work constitutes a first step in the development of the observability-in-depth safety principle, and we hope this effort invites other researchers and safety professionals to further explore and develop this principle and its implementation.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
이 연구는 윤석열정부의 복지정책을 정책적 및 이론적 측면에서 분석한다. 이론적 측면에서 이 연구는 윤석열정부가 이전 정부와는 확연히 다른 복지제도 모델을 구축하고 실행하고자 했음을 보여준다. 새 정부는 한국 보수 정당의 복지이념인 자생복지에 바탕을 둔 약자복지모델을 제시하였다. 윤석렬정부가 직전 문재인정부의 정책을 계승한 것은 취약계층을 위한 복지 확대와 가족지원의 확대 분야에 국한되었고, 나머지 정책에서 이전 정부와 뚜렷이 다른 방향을 추구하였다. 정책적으로 이 연구는 윤석열정부의 복지정책이 한국 복지체제에 광범위하게 걸쳐있는 복지 사각지대 문제를 해결하기에 불충분하다는 것을 보여준다. 윤석렬정부의 정책에서 복지 사각지대 해소에 기여할 수 있는 정책은 기초보장 개선, 부모수당 도입, 상병수당 도입 추진과 같이 소수의 분야에 제한된다.
높은 주탑을 가지는 해상특수교량은 특수한 구조적 특징으로 인해 육안점검이 어려운 점검사각지대가 존재하게 되며, 이를 해결하기 위해 드론을 활용한 안전점검 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 드론을 이용하여 해상특수교량 주탑의 영상 데이터를 취득하고, 인공지능 알고리즘을 개발하여 주탑부 표면 손상에 대한 탐지를 수행하였다. 인공지능 알고리즘은 서로 다른 구조를 지닌 딥러닝 네트워크를 활용하여 앙상블을 형성한 모델을 구축하고 결과를 취합하는 스태킹 앙상블 학습법을 적용하였다.
공공도서관 접근성은 도서관 이용과 밀접한 관련이 있으며, 따라서 도서관 건립 시 지역 주민의 도서관 접근성 향상과 지역 간 격차 완화, 공공도서관 입지의 효율성을 제고할 수 있는 정책이 필요하다. 이를 위해 본 연구는 GIS 분석을 통해 부산 지역 내 공공도서관의 공간적 분포 특성을 분석하고, 공급 불균형 지역을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로 부산 지역 내 공공도서관 서비스 사각지역을 파악하고, 도서관 공급 양호 및 부족 지역 분석, 인구밀도에 근거한 공공도서관 공급 불균형 지역을 확인하여 도서관 건립을 위한 최우선 고려 지역을 도출하였다. 이 연구의 결과를 통해 부산 지역 공공도서관의 공간적 분포를 이해하고, 향후 공공도서관의 신규 입지 결정에 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
이 연구는 우리나라 고용보험제도의 사각지대를 젠더 관점에서 분석하여 고용보장 측면에서 여성에게 실질적인 제도적 보장이 제공되고 있는지의 여부를 실증적으로 검토하고 이를 토대로 고용보험제도의 향후 발전방안에 대해 제언하는 것을 목적으로 한다. 분석 자료로 한국노동패널 12차년도(2009년)와 20차년도(2017년) 자료를 이용하였으며, 사각지대의 원인 분석을 위해 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 실시하였다. 연구결과, 고용보험의 실질적 사각지대는 2009년에 성별 격차가 10%p 이상이었으나 2017년에 5%p 정도로 감소하여 실질적 사각지대의 성별 격차는 다소 완화된 것으로 파악되었다. 고용보험 미가입 원인의 경우 다른 인구사회학적 요인들을 통제할 경우 여성의 고용보험 미가입 가능성이 남성보다 낮아, 노동시장 내 여건이 성별로 동일하다면 여성의 고용보험 가입률이 오히려 남성보다 높아질 가능성이 있는 것으로 나타났다. 분석결과에 따른 정책적 제언은 다음과 같다. 현재의 고용보험제도는 성별 자체에 의한 가입률 차이보다는 노동시장 특성이 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타나, 성별 노동시장 격차를 완화시키는 것이 고용보험 가입의 성별 격차를 완화시키는 중요한 방법이라는 점을 알 수 있다. 이를 위해 단기적으로는 현재 시행되고 있는 사회보험료 지원 사업이 효과적일 수 있으나, 근본적으로는 여성의 고용환경을 개선시키기 위한 정책적 노력과 더불어 정규직·고임금 노동자를 중심으로 한 현재의 고용보험제도가 불안정 일자리 및 저임금 노동자들을 포괄할 수 있도록 개편될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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