• 방사성폐기물학회지
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• 제12권4호
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• pp.345-361
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• 2014

처분시설의 개발과정에서 안전성평가 문서관리는 체계적인 품질활동이 수반되어야 하며, 본 논문에서는 중 저준위 방사성폐기물 처분시설의 건설단계에 보완된 부지특성, 지하수특성, 최종설계내용 및 모니터링 입력데이터를 포함하여 Safety Case를 위한 안전성평가 입력데이터 품질보증체계를 설명하였다. 현장/실험결과데이터, 실제 설계데이터 및 적치계획, 콘크리트 물성데이터, 지하수, 기상, 지진에 대한 현장 모니터링데이터, 생태계데이터 및 핵종재고량데이터를 입력데이터 결정원칙에 따라 선별하고 안전성평가에 적용할 수 있는 데이터 관리체계를 확보하였다. 이는 향후 처분시설 안전성평가의 데이터 불확실성 저감 및 안전성 증진에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.304-305
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• 2023

드론 비행 후 추출할 수 있는 Log 파일은 드론의 비행 정보를 확인할 수 있는 데이터이다. 이 데이터를 Log 분석기를 사용하여 그래프 형태로 시각화 하게 되면 비행 속도, 거리, 높이 등 다양한 비행데이터를 분석하기에 용이하다. 또한 Log 분석 자료에는 기체운용 중 발생하는 안전 이슈에 대한 기록도 포함되어 있어 드론의 사고 또는 고장유무를 판단할 때에 중요한 자료로서 활용된다. 그러므로 데이터분석 시에 안전 이슈 발생 시점과 연관지어 데이터를 분석하는 것이 보다 효과적이다. 그러나 상용 서비스에서는 분석데이터와 안전 이슈 데이터를 함께 보는 방법은 제공되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Log 분석 시스템에 안전 이슈 정보를 추가하여 볼 수 있는 방법을 제시하여 드론 운용자가 로그분석을 보다 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.19-24
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• 2021

본 논문에서는 서울시와 관련한 공공데이터를 이용해 여성 안전시설지수를 작성하고 시각화하였다. CPTED, 지역여성 안전지수 관련 8가지 데이터와 여성 5대 범죄피해자 데이터를 수집·분석하여 여성 안전시설지수를 작성하였다. 여성 안전시설지수 요소와 여성 범죄 피해자 수 간의 상관분석 결과 신뢰도 95% 수준에서 유의미하다고 결과가 나온 'CCTV', '가로등', '여성안심지킴이집' 3가지 데이터를 주요 요소로 선정하였다. 여성 안전시설 지수 산출을 위한 주요 요소간의 상관계수를 이용해 가중치를 부여해서 구별 여성 안전시설 지수를 산출하고 파이썬의 Follium 라이브러리를 이용해 시각화하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1789-1803
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• 2022

데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.635-638
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• 2017

안전한 도시환경에 대한 관심이 증가하면서 다양한 안전도 측정 모델을 통해 안전도를 측정하여 범죄 예방활동, 재난예측 분야에 적용하고 있다. 안전도 측정 모델을 통해 도로의 안전도 수치를 정량화하여 안전도관련 데이터가 맵핑된 지도와 같은 실제 보행자가 이용할 수 있는 서비스에 대한 필요가 증가하고 있다. 기존의 모델은 적용분야가 구체적이지 않고 모델을 서비스에 적용하기가 어렵고 정량화된 값을 제시하는 모델이 없어 수치가 의미하는 바를 명확히 알 수 없다. 따라서 공공데이터를 활용하여 "도로 안전지수 측정모델"을 개발하여 값을 얻고 이를 구성하는 각각의 공공 데이터를 지도상에 보여주고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.903-906
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• 2012

스마트 디바이스의 보편화로 인해 시간이나 장소에 구애 받지 않고 이동하면서 사용자간 다양한 데이터를 주고받게 되었다. 더욱이 모바일 및 스마트 디바이스를 이용한 업무처리량이 늘어남에 따라 음성 통화 및 데이터를 주고받는 양 또한 늘어났고 이에 대한 안전성의 문제점이 나타내게 되었다. 본 논문에서는 사용자간 안전한 음성 통화 및 데이터 송수신을 위하여 보안이 적용되지 않은 표준 SIP 프로토콜에 무선 환경에 적합한 WTLS를 적용하여 데이터의 안전성을 검증하고 TLS를 적용했을 때와 비교하여 데이터 전송 속도차를 분석한다. 데이터의 보호를 위해 WTLS 알고리즘을 이용한 안전한 키 교환 프로토콜과 암복호화 알고리즘을 적용 시켰다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.385-387
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• 2013

기존의 해양사고 데이터에 기반한 해양안전관리체제에서 준해양사고 중심의 데이터 분석을 통하여 보다 선제적인 해양사고 예방시스템 구축에 대하여 고찰하는 한편, 인천VTS의 사례로 준해양사고 데이터 기반의 해양안전관리체제를 살펴보고, 그 중심에서 VTS의 기능을 확장할 수 있는 방안에 대하여 총체적으로 연구함

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.682-690
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• 2020

연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제18권1호
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• pp.33-39
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• 2012

국가적으로 개발도상국 국제협력 지원이 추진되고 있으며, 특히 해양안전 분야에서도 교육훈련 및 정보체계 개발지원이 이루어지고 있다. 국제협력 시 적용되는 해양안전 정보시스템은 수원국에서 생산되는 해양안전정보 처리가 가능하여야 하고, 수원국에서 개발된 시스템 간의 정보 교환이 원활해야 한다는 특징이 있다. 따라서 해양안전정보 시스템은 국제수로기구에서 제정한 범용수로데이터모델 기반의 시스템 구축이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 국제수로기구에서 개발한 범용수로데이터 모델인 S-100 표준과 범용수로데이터 모델의 운용절차에 대해 분석하였다. 또한 범용수로데이터모델의 해양안전 분야 국제협력 사례로 유출유 대응시스템에 적용하여 전자해도 기반의 유출유 대응시스템을 개발하였으며, 범용수로데이터모델의 해양안전 분야 적용 결과를 고찰 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.684-687
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• 2013

빅데이터 환경은 수많은 데이터의 조합으로 가치를 발견하여 이를 활용하는 것이다. 이러한 환경의 전제조건은 데이터의 공개 및 공유 개방이 될 것이다. 하지만 데이터 공개 시 개인정보와 같은 정보가 포함되어 법적 도덕적인 문제나 공개된 정보의 범죄 활용 등 2차적인 피해가 발생할 수 있어 데이터 공개 시 개인정보에 대한 익명화가 반드시 필요하다. 하지만 익명화된 데이터는 다른 정보와 결합을 통하여 재식별되어 비익명화 될 가능성이 항상 존재한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 공개 시 익명화된 데이터를 공개하기 전에 재식별성에 대한 위험을 평가하는 테스트 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 실제 테스트를 수행하는 3가지 과정 및 테스트 레벨 설정과 익명화 시 고려해야 할 부분으로 이루어져 있다. 제안하는 방법론을 통하여 안전한 데이터 공개 환경이 조성되어 빅데이터 시대에 개인정보에 안전한 데이터 공유와 개방이 이루어질 것으로 기대한다.