오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 예로써 가장 활발히 안전관리체계의 도입을 추구하고 있는 항공 분야에서는 국제민강항공기구와 미 연방항공청의 주도로 안전관리체계에 대한 가이드와 매뉴얼을 만들어 각국의 사정에 맞는 안전관리체계를 도입할 수 있는 바탕을 제공 하고 있다. 이처럼 점차 중요해지고 있는 안전관리체계내에서도 위험원 식별 및 분석활동은 그 중요성이 크다. 이를 통해 도출되는 위험원 및 위험원의 영향 및 원인이 시스템 개발 및 운용에서 수행하게 될 안전관리활동의 바탕이 되기 때문이다. 따라서 위험원 식별 및 분석활동에 적용하기 위한 여러 기법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 위험원 식별 기법 중 HAZOP을 이용하여 고속철도시스템의 위험원 식별 및 분석을 수행 했다. 또한 HAZOP의 수행 및 위험원 식별 활동의 프로세스 모델을 제시함으로써 실질적인 위험원 식별 활동의 수행에 도움이 될 것으로 기대한다.
상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.
디지털 기술의 발전으로 지능화 및 융합화가 가속화됨에 따라, 비즈니스 모델 및 인프라, 기술 등 여러 측면에서 기존 방식을 초월한 변화가 요구되고 있다. 변화된 비즈니스 환경에서는 다양한 보안 위험이 점증하고 있으며, 보안 위험관리의 중요성이 더욱 커지고 있다. 기존의 정보자산 기반의 위험관리에서 벗어나 비즈니스 중심의 위험관리가 대두되고 있는 시점에서 이를 위해서는 비즈니스 목표 달성을 위한 위험성향(Risk Appetite)을 파악하는 것이 필수적이며, 이는 추후 프로세스에서 발생하는 제반 의사결정 과정에 있어 판단 기준을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존 위험성향 선행연구 분석 및 보호동기이론을 분석하여, 보안 위험성향 수준을 파악할 수 있는 프레임워크를 개발하였다. 또한 개발된 위험성향 프레임워크의 실무적 타당성을 검토하기 위해, 보안 위험관리 실무 전문가들로 구성된 자문위원회를 통해 적용가능성과 중요성을 검토하였다. 검토 결과, 재무, 운영, 기술, 평판, 컴플라이언스, 문화 6개의 보안 위험성향 고려 위험분야와 인지된 심각성, 인지된 취약성, 자기효능감, 반응효능감 4개의 요인이 보안 위험성향 측정을 위한 프레임워크 구성요소로서 타당한 것으로 검토되었다.
Git의 커밋 메시지는 프로젝트가 진행되면서 발생하는 각종 이슈 및 코드의 변경이력을 저장하고 관리하고 있기 때문에 소프트웨어 유지관리와 프로젝트의 생명주기와 밀접한 연관성을 갖고 있다. 이러한 Git의 커밋 메시지에 대한 정확한 분석 결과는 소프트웨어 개발 및 유지관리 활동 시, 시간과 비용의 효율적인 관리에 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 대한 기존 연구로 Git에서 발생하는 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 세 가지 형태로 분류하고 매핑하여 정확한 분석을 시도하려는 연구가 진행되었으나, 최대 87%의 정확도를 제시한 연구 결과가 있었다. 이러한 연구들은 정확도가 낮아 실제 프로젝트의 개발 및 유지관리에 적용하기에는 위험성과 어려움이 있는 현실이다. 본 논문에서는 커밋 메시지 분류에 대한 선행 연구 조사를 통해 각 연구들의 프로세스와 특징을 추출하였고, 이를 이용한 분류 정확도를 높일 수 있는 커밋 복합 분류 모델에 대해 제안한다.
본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 방사선의 위험 인식이 방사선 관리와 편익에 미치는 구조적 관계를 실증적으로 분석하고자 수행되었다. 충북소재 1개 4년제 대학의 방사선 관련 대학생들을 대상으로 2013년 4월 1일부터 5월 31일까지 자기기입식 설문조사를 통하여 직접 자료를 수집하였다. 분석결과 방사선 위험 인식이 높을수록 방선선 관리에 대한 인식이 높은 것으로 나타났으며, 이는 편익에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비록 방사선 위험 인식이 방사선 편익에 직접적인 영향을 미치지는 못하였으나 방사선 관리라는 매개변수를 통해 방사선의 편익에 대한 긍정적 인식이 높아짐을 시사한다. 따라서 방사선의 원활한 활용과 편익을 높이기 위해서는 적절한 방사선 관리의 필요성을 강조하는 교육이 실행되어야 할 것이다.
고혈압과 같은 만성질환은 발병의 원인은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하기 때문에 생애주기에 따라 차별화된 관리가 필요하다. 본 연구는 머신러닝을 이용해 고혈압 발병에 영향을 미치는 요인들의 생애주기별로 차이를 분석한다. 이를 위해, 질병관리청의 국민건강영양조사 데이터에 대한 전처리 및 변수 선택 과정을 거쳐 총 35개의 변수를 활용했다. 분석결과, 트리기반 머신러닝 모델 중 XGBoost가 중년과 노년 모두 예측 성능이 높은 모델로 나타났다. 변수중요도를 통해 도출된 생애주기별 고혈압 위험요인을 살펴보면 중년의 경우 개인특성 요인, 유전적 요인, 영양섭취 요인이 고혈압 위험요인으로 나타났고, 노년의 경우 영양섭취 요인, 식생활 요인, 생활습관 요인이 고혈압 위험요인으로 도출되었다. 본 연구 결과는 생애주기별 고혈압 관리에 유용한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
직업상 피폭에 대한 현행 방사선 위험성 평가는 종사자의 피폭선량 평가 및 건강진단에 중점을 두고 있다. 이러한 개인 중심의 위험성 평가는 선량계 미착용 및 개개인의 기호로 인한 건강영향 문제 등 정확한 데이터 확보의 어려움으로 인한 오류의 가능성이 있다. 또한 평가의 기준이 되는 선량한도는 법적 최대 상한값으로 방사선 방호에 최적화된 값을 의미하지는 않는다. 이에 선원적, 환경적 및 인적 측면을 복합적으로 고려할 수 있고 방사선방호의 최적화를 이행할 수 있는 국가적 차원의 새로운 위험성 평가 모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 고용노동부의 위험성 평가에 기반하여 개인이 아닌 작업장 중심의 위험성 평가 모델을 연구하였다. 이를 위해 여러 분야의 위험성 추정 방법을 분석하여 방사선 분야에 적용하기 적합한 모델을 도출하고, 모델에 적용하기 위한 데이터 획득 방법 및 절차에 대해 기술하였다. 본 연구에서 도출한 작업장 중심의 다차원적 위험성 평가 모델은 위험성을 점수화하고 Rader Plot을 이용하여 표현함으로서 보다 정확한 방사선 위험성 평가를 가능하게 하며, 결론적으로 효율적인 종사자 관리, 선제적 종사자 보호 및 방사선 방호의 최적화 이행에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 국민건강영양조사 2016-2019년 자료 중 성인을 대상으로 대사증후군의 위험요인 탐색하고, 성별에 따른 위험요인의 차이를 규명하여 대사증후군 예방 및 치료에 기초자료로 제공하기 위함이다. 다양한 선행연구를 통해 대사증후군 위험요인을 수집하고, 4개의 머신러닝(Logistic Regression, Decision Tree, Naïve Bayes, Random Forest)의 방법을 이용하여 분석하였다. 남성과 여성 모두에서 Random Forest의 대사증후군 예측 정확도가 높았다. 대사증후군 유병에 영향을 주는 상위 위험요인으로는 여성과 남성 모두에서 BMI, 식이(지방, 비타민 C, 비타민 A, 단백질, 에너지 섭취), 기저질환의 개수, 연령으로 나타났다. 여성의 경우 교육수준과 초경 연령, 폐경 여부가 추가적으로 주요 위험요인으로 나타났고, 남성에 비해 연령과 기저질환의 개수에서 영향력이 큰 것으로 나타났다. 대사증후군을 예방하기 위해선 BMI, 식이, 질환의 이환, 초경 및 폐경여부를 고려하여 접근해야하며 후속 연구를 통해 다양한 중재 전략을 수립하고 검증해야 할 것이다.
최근 전 세계적인 기후변화로 인하여 홍수 해일 지진 등의 자연재해가 거대해지고 빈번하게 발생되고 있다. 이러한 점차 대형화되고 다양화되는 자연재해발생시 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위한 다양한 방안이 수립되고 있으며, 특히 풍수해에 대비하기 위한 방안으로써 비상대처계획(Emergency Action Plan, 이하 EAP)수립, 홍수위험지도 및 비상대피지도 등 재해지도 제작, 홍수재해관리시스템 개발 등이 이루어지고 있다. 특히 EAP는 이러한 점차 대형화되고 다양화되는 자연재해에 대비하기 위한 방안으로써, 재해 발생시 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위해 시설물 지역의 관리주체 및 유관기관이 발생 가능한 비상상황을 미리 예측하고 대응조치를 신속하고 효율적으로 집행할 수 있도록 구성되어 있으며, 이를 시스템화 한 것이 비상대처시스템(Emergency Action System, 이하 EAS)이라 할 수 있다. 현재 우리나라를 비롯하여 미국, 유럽, 일본 등 선진국을 중심으로 댐 저수지 붕괴에 대비한 EAP 수립을 의무화하고 그 대상 범위를 확장하는 단계에 있으며, 홍수위험지도 및 비상대피지도 제작 등에 있어서 일부 선진국의 경우 다양한 시나리오와 시민의 복합적인 요구를 반영하는 시도를 진행 중에 있다. 또한 일부 선진국의 경우 비상대처계획을 반영한 홍수재해통합관리시스템 구축이 진행중에 있으며, 일본의 경우 첨단기술의 접목을 통해 시민의 대피 시뮬레이션 모델을 개발하는 단계에 이르고 있다. 따라서 본 연구에서는 풍수해에 대비해 수립된 국내 외 EAP, 재해관련 지도, 홍수재해관리시스템 등에 대한 사례조사를 통하여 통합적인 비상대처 및 관리가 가능한 표준화된 EAS 모델의 정립 방향을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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