본 연구는 민간경비원들의 사건충격이 직무스트레스에 미치는 영향을 심층적으로 분석하고 규명하는데 목적이 있다. 이러한 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 2012년 수도권소재 민간경비원 10명을 대상으로 참여관찰과 심층면담분석방법을 이용하였다. 수집된 인터뷰 자료는 컴퓨터를 이용하여 부호화 하였으며, 사건충격, 직무영향, 직무스트레스, 조직생활 등으로 분석하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 민간경비원들은 업무현장에서 발생된 자살, 테러위협, 상사의 비리 등과 같은 사건충격은 큰 심리적 불안감을 주고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 민간경비원들은 과거에 겪었던 사건충격으로 인해 업무에 대한 두려움, 대인기피 증 현상으로 인해 타 업무 분야로 이직하는데 중요한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 민간경비원들은 과거 자신이 경험한 사건충격으로 인해 상당부분의 직무스트레스를 경험했던 것으로 나타났다. 즉, 과거 사건충격은 고객접점에 직접적인 영향을 미친다. 넷째, 민간경비원들은 과거 사건충격을 극복하지 못할 경우 개인의 조직생활을 감소시키는 것으로 나타났다. 즉, 사건충격은 민간경비 조직문화에서 상사부하간의 신뢰형성 및 팀웍을 감소시킨다.
이 연구는 계량분석을 통해 아프가니스탄 지역에서 발생한 폭탄테러 사건의 주요한 특성을 살펴보고 빈도수와 사상자 수에 영향을 미치는 주요한 요인을 탐구한다. 이를 위해 미국 START 프로그램의 Global Terrorism Database의 폭탄테러사건 데이터 중 아프가니스탄에서 2002년 1월 1일에서 2011년 12 월 31일 사이에 발생한 케이스들을 분석했다. 기술적 통계분석과 카이제곱 검증, 그리고 로지스틱 회귀분석기법을 사용하여 폭탄테러 사건을 계량 분석하였다. 분석결과에 따르면 테러사건의 경향성이 뚜렷이 나타난다. 이를 유추하면 테러리스트는 무작위가 아니라 어떤 상황조건의 영향을 받아 합리적 사고를 통해 폭탄테러를 수행한다. 예를 들면, 폭탄테러 사건은 최근으로 올수록 더 증가하였으며 특히 시골지역과 비파슈툰 부족지역에서 더욱 가파르게 증가하였다. 한편, 테러사건이 최근 들어 증가하는 추세에 반해 사건 당 사상자수는 오히려 감소하는 경향을 보여주었다. 이 밖에도 마약생산수준이 높은 지역에서는 사상자수가 낮게 나타났으나 마약생산지역이라도 파슈툰 부족지역에서는 사상자수가 더 높게 나타났다. 또한, 정부와 군, 경찰 같은 적대적인 목표물에 대한 공격사건에서는 사상자가 더 높게 나타났다. 결국 이러한 분석결과는 폭탄테러가 어떤 특성과 경향성을 띠며 빈도수와 사상자수에 영향을 미치는 주요한 예측요인들이 존재한다는 가설을 지지한다.
본 연구는 외상후스트레스 고위험군이 많이 분포된 구조대원에 대한 사건충격정도를 파악하고, 사건충격정도에 영향을 미치는 관련 요인을 분석하였다. 연구대상은 화재 및 구조출동 빈도가 높은 서울소방재난본부 소속 구조대원 415명을 통계분석 자료로 활용하였으며, 사건충격정도에 대한 신뢰도는 .975로 높게 나타났다. 분석결과 첫째, 사건충격정도의 하위요인으로 침습이 가장 높았고, 회피, 수면장애 및 정서적마비, 해리증상, 과각성 순으로 사건충격정도가 높게 나타났다. 둘째, 기혼자와 연령이 높을수록 사건충격정도가 높았으며, 셋째, 소방공무원으로서 근무연수와 구조대원 직무를 수행한 기간이 길고, 출동횟수와 사고현장 경험빈도가 높을수록 충격정도가 높게 나타났다. 특히 스트레스 해소 방법 중 음주로 해소하는 구조대원의 사건충격정도가 높게 나타나, 고위험군에 대한 체계적인 관리와 사건충격을 경험하였을 때 즉시 대처할 수 있는 예방케어프로그램 도입이 시급한 것으로 나타났다.
본 연구는 입력된 수사문건에 대해 시간 속성을 기반으로 범죄사건의 흐름을 나타내는 스토리라인을 자동으로 시각화하여 사건의 전체적인 흐름에 대한 이해도를 향상하는 데 도움을 주는 범죄사실에 특화된 스토리라인 시각화 인터페이스에 관한 연구이다. 이를 위해 객관적인 사실 관계 파악과 논증 검증이 중요한 범죄수사에서 중요한 자료인 판결문 데이터를 활용하였으며, 판결문 중에서도 육하원칙에 따라 해당 범죄의 구성요건적인 특징이 명확히 기재되어 있는 범죄사실을 대상으로 하여 사건의 흐름에 따라 추출된 데이터를 자동으로 시각화하였다. 이는 현장에서 실무자들이 범죄사건의 흐름을 쉽고 빠르게 파악하고 더 나아가 종합적이고 입체적으로 파악하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 개인 정보 유출 사건이 빈번히 발생하고 빈도가 갈수록 증가하는 추세이지만, 개인 정보 유출 사건에 대한 사회나 정보주체인 시민들의 반응은 크게 대두되고 있지 않다. 또한, 개인 정보 유출 사건들에 대한 정보 주체의 반응을 여러 해 기간동안의 데이터에 기반하여 비교하는 연구는 많이 수행되어 있지 않다. 따라서, 본 연구는 2014년 1월부터 2022년 10월까지 국내에서 발생한 주요 개인정보 유출 사건들에 대한 정보주체의 소셜미디어 반응 변화를 분석하였다. 각 사건들이 발생한 직후 일주일간의 기간 동안 네이버 블로그에 작성된 총 1,317건의 포스팅을 수집하였다. 이 포스팅들에 대해 LDA 토픽 모델링 기법을 적용하여 주제를 분석한 결과, 개인정보 유출, 해킹, 정보기술 등 5개의 주요 토픽이 도출되었다. 토픽 분포의 시간변화를 분석한 결과, 개인정보 유출 사건 직후에는 해당 사건에 대한 직접적인 언급 토픽의 비중이 가장 높았으나, 시간이 지나면서 개인정보 유출과 간접적으로 관련된 토픽의 언급 비중이 증가하는 것을 확인하였다. 이는 개인정보 유출 사건 발생 후 정보주체의 관심이 시간이 지남에 따라 해당 사건에서 벗어나 관련 토픽으로 옮겨지고, 개인정보 보호에 대한 관심 또한 줄어든다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 향후 개인정보 유출 사건 이후 정보주체의 프라이버시 인식 변화에 대한 연구의 필요성을 시사한다.
전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.
네트워크관리는 오늘날 통신 및 기업네트워크의 복잡하고 엄격한 성능과 유용성을 극복하는 방법으로 최근에 많은 주목을 받고 있다. 네트워크에서 발생하는 사건들을 통합하는 사건상관은 이 문제점들을 해결하는데 가장 효과적이고 필요한 방법으로 여겨지고 있다. 이 분야에 대한 연구가 10년도 넘게 진행되었지만 현재까지 개발된 방법들에 대해 총괄적으로 다룬 논문을 찾기가 어렵다. 이 논문에서는 사건상관이 왜 필요한지를 보이며, 여러 논문들과 상업제품에서 발견되는 방법들을 소개하며, 그리고 마지막으로 해결되어야 할 문제점들을 고려한다.
학대로 인해 사망하는 아동의 꾸준한 발생에도 불구하고 이에 대한 실태 파악과 대책 마련은 매우 부족한 현실이다. 본 연구는 아동학대 사망사건의 현황과 원인, 특성 등을 확인하기 위해 신문기사에 나타난 아동학대 사망사건을 분석하였다. 연구결과, 2000년도부터 2012년도까지 언론에 보도된 아동학대 사망사건은 총 141건이었으며, 가해자는 미혼모, 친모, 동거녀 및 계모, 친부의 순인 것으로 나타났다. 아동살해 이유는 미혼모나 미혼부모에 의한 신생아살해의 빈도가 가장 높았고, 다음으로 양육능력 부족, 산후우울증, 생활고와 경제능력 부족 순인 것으로 나타났다. 또한, 언론에 중점 보도된 사건에서 발견된 주제는 범죄현실의 구성-아동학대 사망사건의 가해자에 대한 고정관념, 지속적이고 반복적인 심각한 학대, 신고 및 관리체계 부실, 처벌 미약 등으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 본 연구는 아동학대 사망사건을 예방하고 해결하기 위한 제언을 제시하였다.
이 글에서 필자는 결정론적 인과를 토대로 속성 수준의 인과와 사건 수준의 인과의 연관성을 주장하는 하우스만(Hausman 1998)의 이론을 비판하고 두 수준의 인과의 관계를 바르게 이해하는 데 무엇이 필요한지를 제시한다. 하우스만은 결정론과 배경 조건의 다양성을 토대로 그리고 비결정적 상황에서는 확률에 대한 결정론적 인과를 토대로, 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과에서 도출된다는 의미에서 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과의 일반화라고 주장한다. 필자는 그 관계에 대한 문제를 제기하고 이 문제는 사건 수준의 인과에 본질적인 인과 연결을 주목하지 않은 채 변수들 간의 의존 관계만으로 두 수준의 인과의 관계를 단순히 해명하는 데에 있다고 지적한다. 필자는 두 수준의 인과의 관계는 단순히 한 가지 관점이나 방식으로 파악될 수 없고 해명, 설명, 예측 둥 다양한 관점에서 복합적으로 파악되어야 한다고 주장한다. 특히 사건 수준의 인과는 속성 수준의 인과에 개념적으로 의존하는 관계를 주목한다.
정보처리기술이 발달함에 따라 원자력시설에 대한 사이버침해 가능성이 갈수록 높아지고 있다. 방사능방재법 및 관련 법령에 의거하여 국내 원자력시설은 각 시설 별 사이버사건 비상대응 절차를 수립하고 절차의 유효성 및 비상대응조직의 대응역량을 제고하기 위한 목적의 주기적인 사이버사건 대응훈련을 실시하고 있으며, 규제기관의 독립적인 훈련평가 결과를 통해 많은 개선사항이 도출되고 있다. 본 논문에서는 현행 원자력시설의 사이버사건 대응훈련 체계를 분석하여 사이버사건대응 훈련 정책의 개념에 대해, 국내·외 기준에 따른 사이버사건 대응훈련 정책의 요소를 식별하여 이를 개선하기 위한 구체적인 규제방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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