범죄나 사고 소식을 접하는 대다수의 사람들은 자신이 직접적인 피해자가 아니라는 사실에 안도하면서도, 혹시 발생할 지 모르는 만약의 사태에 대비하곤 한다. 그런 의미에서 최근 언론매체를 통해 등장하는 개인정보보호 유출사고 소식에 대해 일반인들은 어떤 생각을 갖고 있을까. 또 각종 개인정보 유출 사건사고에 의한 간접 학습효과는 얼마나 될까. KISA가 남녀, 연령대별로 구분해 사용자의 개인정보보호 의식수준과 개인정보보호를 위한 실천 수준을 측정하기 위해 온라인 설문을 실시했다.
우리나라는 지난 1961년 12월6일 해난심판법이 공포된데 이어 1963년 1월21일 해난심판위원회가 설립되었으며, 1999년 8월6일 현재의 해양안전심판원으로 개칭됐습니다. 해양안전심판원은 그동안 해양사고에 대한 전문적인 조사 및 심판을 통해 사고 원인을 규명하는 등 해양안전 확보에 크게 기여하였습니다. 특히, 우리나라의 경우 지방심판원 재결은 지방법원의 판결에 갈음하고, 중앙심 판원 재결은 고등법원의 판결에 갈음하는 성질을 가지게 하면서 중앙심판원의 재결에 대한 불복이 있을 경우에는 대법원에 소를 제기하는 3심제적 제도를 갖추고 있습니다. 이번 호부터 중앙해양안전심판원의 주요심판사례를 연재합니다. 여러분들의 업무에 도움이 되었으면 합니다.(편집자 주)
본 논문에서는 다양한 소셜미디어 채널을 통해 수집된 시시각각 발발하는 사건/사고들 중, 연관된 사건이 시간과 장소적으로 어떠한 연속성이 나타나는지를 분석하고자 한다. 특히 사회적으로 파급력이 큰 사건/사고를 '이슈 이벤트'라고 정의, 도메인별로 발생하는 연속성 이벤트 유형과 특성을 규명한다. 또한, 소셜미디어 상에서 발생한 연속성 이벤트를 자동으로 탐지, 이를 추적하는 이슈 이벤트 연속성 분석 시스템에 대해 기술하며, 이를 통해 추출된 특정 도메인에 대한 이슈 이벤트들의 연속성을 시간 및 장소축으로 도식화하여 분석하고, 나아가 이슈 이벤트의 전파 양상을 통해 소셜미디어 간의 상관관계를 파악한다.
이 연구에서는, 인간(해기사)의 두 귀에 주목한 머리전달함수(HRTF)를 이용하여, 기적음과 관련된 해양사고를 분석-평가하기 위한 시뮬레이션 시스템(3D-LSS)을 개발하였다. 해양사고당시 상황을 분석해서 가청화 모델을 구축하고, 3차원음 생성방법과 평가방법을 제시하였다. 개발한 시스템은 CUI 방식의 그래픽과 3차원 음향으로 해양사고 당시의 상황을 묘사하고, 시뮬레이션할 수 있도록 구성하였다. 3D-LSS을 이용하여, 해양사고 중에서 기적음 청취여부를 판단하지 못했던 6가지 사건을 대상으로 실험하였다. 5명의 평가자에 의한 심리음향평가결과, 6가지 사건을 시각적 청각적으로 명확하게 평가할 수 있었기 때문에 3D-LSS의 해양사고 심판보조 장치로서의 활용가능성을 확인할 수 있었다.
이 연구에서는, 인간(해기사)의 두 귀에 주목한 머리전달함수(HRTF)를 이용하여, 기적음과 관련된 해양사고를 분석-평가하기 위한 시뮬레이션 시스템(3D-LSS)을 개발하였다. 해양사고당시 상황을 분석해서 가청화 모델을 구축하고, 3차원음 생성방법과 평가방법을 제시하였다. 개발한 시스템은 GUI 방식의 그래픽과 3차원 음향으로 해양사고 당시의 상황을 묘사하고, 시뮬레이션 할 수 있도록 구성하였다. 3D-LSS을 이용하여, 해양사고 중에서 기적음 청취여부를 판단하지 못했던 6가지 사건을 대상으로 실시하였다. 5명의 평가자에 의한 심리음향 평가결과, 6가지 사건을 시각적 청각적으로 명확하게 평가할 수 있었기 때문에 3D-LSS의 해양사고 심판보조 장치로서의 활용가능성을 확인할 수 있었다.
해양에서의 선박사고 발생 횟수는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 한국해양안전심판원에서는 이러한 사례들의 판결을 관련 인력들이 공유할 수 있도록 재결서를 제작하여 발간하고 있다. 그러나 선박사고는 2019년 기준 2,971건이 발생하여, 재결서만으로 관련 인력들이 다양한 사건들의 판례를 익히기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 문장 표상 기법을 이용한 다중 작업 학습을 이용하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하는 실험을 진행하였다. USE, KorBERT 두 가지의 모델을 2010~2019년 재결서 데이터로 학습하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하였으며 그에 따른 정확도를 비교한 결과, KorBERT 문장 표상을 사용한 분류 모델이 가장 정확도가 높음을 확인했다.
스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.
지난해 말 전자금융 서비스 가입자 수가 6500만 명을 넘어섰으며, 올해로 도입 10년째를 맞이하고 있는 인터넷 뱅킹 서비스는 유비쿼터스 시대와 맞물려 우리 생활 깊숙이 자리 잡았다. 은행을 방문하지 않아도 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 전자매체를 통해 금융거래를 할 수 있다는 편리함으로 전자금융서비스를 이용한 거래가 창구거래보다 높은 상황이며, 전자금융거래 이용도는 계속 증가할 전망이다. 그러나 이러한 편리함 이면에는, 전자금융의 보안 허점을 노린 해킹시도가 끊이지 않고 있으며, 2005년 5월 인터넷 뱅킹 사고를 시작으로, 2007년 1월 대형 은행 고객정보 대량 유출 피싱 사건, 2007년 2월 공인인증서 유출로 인한 은행 불법 인출 사건 등 금전적인 이득을 노린 금융보안 사고들이 발생하고 있다. 최근 정부에서는 이러한 보안위협으로부터 사용자의 금융정보를 보호하고, 안전한 전자금융서비스를 제공하고자 "전자금융거래 안전성강화 종합대책"을 발표하였고, 이의 일환으로 기존 보안카드보다 보안성이 높은 OTP 기기를 개인고객에게도 도입하도록 하는 방안을 추진하고 있다. 본 논문에서는 일반 전자금융 서비스 고객에게도 확대되어 사용될 것으로 기대되는 OTP 기기의 기술 현황 및 국내 금융권 OTP 도입사례를 살펴보도록 한다.
본 연구는 가상환경에서 위반행동을 한 사람에게 그 행동에 관한 단서를 제시하였을 때 나타나는 심리 생리적 변화를 측정하고자 한다. 피험자는 가상환경에서 주어진 시나리오에 따라 목적지까지 자동차를 운전하는 역할을 수행한다. 시나리오는 운전을 하는 도중에 사고를 내고 차량을 수리하는 내용으로 구성하였다. 피험자는 위반, 관찰, 통제집단의 세 집단으로 선별되며, 위반집단은 고의적으로 교통사고를 일으키게 된다. 위반 행동을 한 피험자에게 사건에 관련된 질문을 컴퓨터로 제시하고 동시에 뇌파를 측정한다. 사건 관련 질문은 위반행동과 관련이 있는 장소, 차량, 행동에 대한 답변보기들로 구성되었으며 피험자에게는 위반행동과 무관한 보기답안과 함께 제시된다. 측정결과, 위반행동과 무관한 보기답안 보다 위반행동과 관련된 보기답안에서 높은 뇌파 반응이 나타났다. 따라서 이를 이용하여 위반행동을 탐지하는 것이 가능할 것으로 보인다. 연구 확장을 통해 가상환경으로 실제 위반 상황을 재구성하여 적용하는 것도 유용해 보인다.
대한민국에는 수많은 커플들이 있다. 하지만 만남이 있다면 이별도 있는 법이다. 최근 많은 커플들의 이별로 인해 사건 사고들이 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 커플들의 이별의 원인인 사소한 오해를 방지하며, 커플만의 공간을 만들어 추억을 남기는 스마트 폰 앱을 설계하고 개발한다. 이를 통해 커플들의 이별을 최소화하여 사건 사고를 줄일 수 있을 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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