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재난안전 실무자의 스마트 재난관리 준비도에 영향을 미치는 요인에 관한 실증 연구 - 스마트 기술을 활용한 재난관리 민간참여 중심으로 - (Factors Affecting South Korean Disaster Officials' Readiness to Facilitate Public Participation in Disaster Management Using Smart Technologies)

  • 류현숙;김학경
    • 시큐리티연구
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    • 제62호
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    • pp.35-63
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    • 2020
  • 최근 대형복합 재난 및 테러 등 발생으로 국가위기 및 재난관리의 중요성이 한층 증가되고 있으며, 재난 및 안전사고 강도와 빈도가 높아짐에 따라 정부의 재난 대응과 복구능력만으로는 한계가 있다는 인식이 확산되기 시작했다. 즉, 범사회적 재난안전 관리의 역량 강화 및 복원력 제고를 위해서는 국가 위주의 재난안전 관리가 아닌, 민간영역과·지역사회와의 협력적 체계를 구축이 필수적이라는 것이다. 특히, 최근 스마트 정보통신기술을 이용한 재난 및 안전사고 대응 사례들을 볼 때, 새로운 스마트 모바일 기기를 활용한 민간의 참여확대가 현실적으로 가능해졌음을 알 수 있다. 실제 국가 재난 및 안전 관리 체계를 효율적으로 구축하기 위해서는 스마트 정보통신기술의 접목이 필수적이며, 특히 최근 스마트앱 사회연결망서비스(SNS) 등의 등장 및 이용 영향으로 기존 '명령과 통제' 방식의 재난 및 안전관리에도 변화가 요구되기 시작했다. 해외에서의 스마트 기술 기반 시민참여 사례로는 지난 2010년 아이티 대지진 당시 재난복구에 시민과 민간기업의 자발적 참여를 이끈 크라우드 소싱 플랫폼 우샤히디(Ushahidi) 사례, 2011년 3월 일본 대지진과 지진해일 발생 시 트위터, 페이스북 등과 같은 SNS 등을 통한 생사확인 등의 위기소통 사례, 2011년 5월 미국 조플린 토네이도 발생 시 페이스북 사이트를 통한 시민주도 실종자 찾기 및 생사확인 그리고 긴급구조와 지원 사례 등이 있다. 국내에서는 2010년 부산해운대 오피스텔 화재 발생 시 시민의 동영상 촬영 및 뉴스 제공, 2012년 대풍 볼라벤 북상시 SNS를 통한 시민주도 정보 공유 및 확산, 2014년 세월호 참사 당시 카톡 등 SNS를 통한 생사확인 및 구조현황 공유 등 다양한 스마트 기기와 소셜 미디어를 활용한 민간참여 확대가 재난 및 안전관리에 가져오는 시너지 효과를 볼 수 있었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 스마트 기기를 활용한 민간참여에 대해 한국정부 재난안전 실무자가 느끼는 인식 및 기존 재난 및 안전관리에 스마트 민간참여를 수용할 수 있는 준비도(readiness)를 실증 조사해 분석하고자 한다. 스마트 민간참여 확대에 대비한 정부 재난관리 조직과 실무자의 준비 수준을 종합적으로 분석하기 위해 본 연구는 SMART 모델(System, Motivation, Ability, Response, Technology)을 제시한다. SMART 모델에 따라 재난안전 실무자의 법제도(System), 동기(Motivation), Ability(역량), 반응(Response), 및 기술(Technology) 등 5개 영역별 준비 수준을 측정, 분석해 향후 정책적 함의를 도출하고자 하였다.

디지털 콘텐츠 기술을 활용한 보훈외교의 발전 방향 (Application of Digital Content Technology for Veterans Diplomacy)

  • 소병수;박현지
    • Journal of Public Diplomacy
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    • 제3권2호
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    • pp.35-52
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    • 2023
  • 우리나라는 눈부신 경제발전을 바탕으로 아시아를 넘어 세계 곳곳에 영향력을 미치는 위상을 보유하게 되었다. 이러한 발전이 가능할 수 있었던 배경에는 우리나라가 과거 위기의 상황 속에서 국가의 존립을 지킬 수 있도록 귀중한 생명을 바치고 공헌한 분들의 존재가 있었기 때문이다. 매년 우리나라는 국가유공자, 6.25 참전용사와 유가족들과 함께 기념행사를 개최하며 대내외에 희생과 공헌에 대하여 감사의 뜻을 전하고, 경제적인 지원도 해오고 있다. 6.25 전쟁의 비극, 민주화 운동 등 지난 반세기 동안 우리나라에서 발생한 일들이 시간이 흐르면서 먼 옛날의 과거와 같은 역사로 변해 잊혀지게 될 것이다. 세대가 여러 차례 바뀌고, 지역별로 이루어지는 교류의 기회나 방법에 변화가 생겨나면서 과거에 발생한 비극적인 사태와 국가를 위해 희생한 분들을 기리는 방식도 이전과는 다른 모습이 될 것으로 보인다. 특히, 6.25 전쟁의 참전용사와 유가족들은 현재 고령의 나이로서 그 수가 점점 줄어들고 있다. 또한 코로나19와 같이 전 세계적인 전염병의 발생으로 왕래가 이전처럼 자유롭지 못하게 되면서 인적 교류나 행사 등을 기획하고 실시하는데 어려움이 발생하기도 한다. 현재 우리나라의 디지털 기술은 우리들의 삶을 크게 변화시키고 있다. 5G 통신망, 스마트 폰, 태플릿 PC, 가상현실을 체험할 수 있는 스마트 기기 등이 실생활에서 흔히 사용되고 있다. 메타버스 환경에서 비즈니스 미팅이 이루어지기도 하며, 유명 가수의 콘서트가 온라인 동영상 플랫폼 환경에서 개최되기도 한다. 인력 채용, 고객 대응 서비스 영역에도 인공지능 기술이 도입되어 기업들의 업무 효율도 향상되고 있다. 이러한 기술은 지금까지 우리가 해오던 보훈 분야에서도 활용될 수 있다. 디지털 기술 방식을 온라인 플랫폼에서 실현시켜 보훈외교 방식을 다양화한다면, 지구 반대편에 있는 보훈 대상 유공자와 가족들도 행사 참여는 더욱 편리해질 것이다. 그리고 6.25 전쟁 중의 상황을 생생히 보여줄 수 있는 메타버스 기술, 현재 생존하고 있는 참전용사들의 목소리와 표정을 디지털화하여 장기적으로 미래 세대에게 그 경험과 교훈을 공유해줄 수 있을 것이다.

물류센터 선진화를 위한 발전 방안에 대한 소고 (A Contemplation on Measures to Advance Logistics Centers)

  • 선일석;이원동
    • 유통과학연구
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    • 제9권1호
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    • pp.17-27
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    • 2011
  • 세계화의 진전으로 기업 간의 경쟁은 날로 치열해지고 있으며 그동안 단순 비용으로만 인식되던 물류분야가 비용과 서비스 제고 측면에서 제3의 이익원으로 인식되고 있다. 이에 물류경로 상에서 공급자와 판매자 및 수송과 보관의 연계를 원활하게 수행하도록 하는 핵심 인프라인 물류센터의 관심이 고조되고 있으며 본 연구에서는 물류센터의 활성화 및 발전을 위한 방안을 모색하고자 한다. 먼저 이론적 고찰을 통하여 선행연구 및 물류센터의 개요 및 역할, 현황 등에 대하여 알아보았으며 물류센터의 문제점 파악과 더불어 물류시설의 수요조사 및 표준화 구축을 위한 가이드 제시, 관련 법령 및 제도 정비, 규제 보완, 불공정 거래 척결을 위한 방안 등의 정책 개선, 공동화, 정보화 등을 통한 효율적 운영을 위한 시스템 구축, 안전관리, 원가산정을 통한 비용개선, 파트너쉽 구축, 재정적 지원, 부처별 협력 등의 발전방안을 제시하였으며, 이러한 방안은 물류센터의 활성화 및 선진화에 도움이 될 것으로 기대한다.

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기계학습을 이용한 수출신용보증 사고예측 (The Prediction of Export Credit Guarantee Accident using Machine Learning)

  • 조재영;주지환;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.83-102
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    • 2021
  • 2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.