통계적으로 일반인보다 청각장애인의 교통 사고율이 높은 것으로 나타나는데, 이는 청각 장애로 대표되는 차량을 포함한 위험 요소를 인식하기 힘든 상태나 조건에서 기인한다. 자동차가 접근하는 등의 소리를 듣지 못한다는 것은 결국 어떠한 위치에 위험요소가 존재하는지 인지하지 못함에 따라 사고로 이어질 가능성이 존재함을 의미하는데 이러한 문제점을 개선함과 동시에 대화중인 사람의 목소리를 시각화하여 정보를 제공함으로써 청각장애인으로 하여금 더 안전하고 쾌적한 삶을 누리게 하는 것이 청각장애인을 위한 사운드 정보 시각화 안경의 개발 목적이다. 위와 같은 배경을 통해 딥 러닝 기술에 기반하여 분류 과정을 거친 소리 정보의 판별을 통해 위험 요소를 인식한 후 시각화 하여 정보를 제공하는 디바이스를 제안한다.
본 연구에서는 개인정보가 웹사이트에 노출될 시 위험 정도를 수치화할 수 있는 웹사이트 구조기반의 개인정보 노출 위험도 모델을 정의하기 위해 아래와 같은 두 가지 측면을 고려한다. 첫 번째는 개인정보가 노출되었을 경우 얼마나 민감한 정보인가에 따라 위험수준을 정의한다. 두 번째는 개인정보의 실제 노출 가능성을 측정하기 위해 웹페이지의 예상 방문 확률을 계산하여 어느 웹페이지에 노출된 개인정보가 더 위험한지 판별한다. 이를 바탕으로 대학교, 은행, 중앙 행정 기관, 시 도 교육청 4개의 분류를 선정하여 웹사이트 위험도를 측정하였다. 실험 결과, 은행은 다른 분류에 비해 상대적으로 잘 관리되고 있었으며 시 도 교육청, 중앙행정 기관, 대학교의 경우 웹사이트 위험도가 높게 측정되었다. 마지막으로, 본 연구는 개인정보 노출 문제의 완화를 위한 우선순위 기반 대처방안 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 연구는 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단하기 위한 것으로, 이를 위해 현재 운영중인 3개 도시의 대중교통전용지구에 대한 운영상황을 비교 검토하고, 2015년 가장 최근에 도입된 부산광역시를 대상으로 방문객의 만족과 불만족을 판별하는 요소들을 도출하는 판별모형식을 제안하였다. 국내 도입된 3개 도시를 비교 검토한 결과 도시별로 운영방식이 다르며, 서울의 경우는 교통수요관리, 부산의 경우는 보행환경, 대구의 경우는 대중교통 이용 접근성이 타도시 보다 높은 수준이라는 결론을 도출하였다. 또한, 부산의 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단할 수 있는 판별모형식을 통해 상권 활성화 여부가 만족 여부를 판단하는 가장 유용한 변수이고, 버스 이용편의 증대 여부, 교통위험성 증가 여부, 보행자 수 증가 여부, 상가방문자 증가 여부의 순으로 판별력이 높은 변수라는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 각종 event 행사와 상가 주민과 협의체를 구성하는 등의 상권 활성화 방안을 마련하고, 일반차량의 통행제한 시간 확대, 도시철도와 연계하는 방안 마련 등 교통여건 개선이 필요함을 시사한다.
최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 비효율적이며 제방 전구간 점검의 한계, 객관성의 한계 등 많은 한계점들이 존재하여 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템의 구축이 반드시 필요한 상황이다. 따라서 본 연구는 인공위성을 이용한 하천 제방 변위 산출과 수문학적 요인과의 관계 분석을 통해 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템 방안을 제안하고자 한다. Sentinel-1 SAR 영상과 유럽 우주국(ESA)의 위성 영상 전처리 도구인 SNAP을 이용하여 2020년 여름 붕괴된 남원시의 금곡교 제방의 봄(4~5월), 여름(7~8월)의 변위를 산출하였고, 제방의 위험도 산정을 위해 토양수분관계를 분석하였다. 선행 연구(김상우,2019)에서는 농촌진흥청에서 제공하는 TDR(Time Domain Reflectrometry) 관측값과 Sentinel-1 SAR의 후방 산란계수의 토양수분관계가 일치하는 경향을 제시하여, 본 연구에서는 이를 이용하여 제방 후 방산란계수를 산출하고 변위와 토양수분도의 상관관계를 분석하여 변위 추세와 토양수분도의 추세가 일치하는 경향을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 향후에는 위성을 이용하여 산출한 제방의 변위와 토양수분도의 불확실성을 보완하고 기온, 수위, 토양도, 지하수위와 같은 수문기상학적 데이터의 분석을 통해 초정밀, 자동화 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템이 구현 가능할 것으로 기대한다.
본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 집단 주거지역이 있는 도시지역을 대상으로 방범에 관한 위험도 확률지도 제작 기법을 제안한 것이다. 과거 발생했던 방범 사례를 분석하여 해당지역의 지형, 시설물, 속성 정보 등 도시 공간정보를 구성하는 객체를 바탕으로 육안으로 판별할 수 있는 특징을 판독키 (interpretation key)로 정하였다. 이 판독키를 작성하여 다른 지역에 동일하게 적용하여 방범 및 방재 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안하였다. 이때 도시공간정보 객체 판독키는 방범 유형에 따라 달라지는 크기의 셀(cell)로 나누고 그 셀에 해당하는 위험지수를 설정하게 된다. 이 때 만들어진 여러 계층의 위험도 확률 지도를 통합하여 종합 위험도 확률 지도를 생성하였다.
FMECA는 전력설비의 기능, 고장 모드, 고장 원인 및 고장의 파급 효과 등을 분석하고 각 고장 모드가 시스템의 기능 유지에 영향을 미치는 정도인 심각도(Severity)와 고장 발생의 빈도의 정도인 치명도(Criticality)를 평가하여 치명도 매트릭스(Criticality Matrix)를 구성함으로써 높은 위험성을 갖는 고장 모드를 판별하고 효과적인 시스템 구성을 위한 참고 자료를 제공한다[4-5]. 대부분의 경우, 고장 모드의 두 지수는 미리 정해진 기준에 따라 전문가들의 정성적인 평가에 의해 결정된다. 따라서 본 논문에서는 두 지수들에 대한 다양한 전문가의 의견을 종합하여 결론을 도출하기 위한 방법론으로 기존의 Linear Opinion Pool에 퍼지이론을 결합하는 방식을 제안하였다. 또한 기존의 치명도 매트릭스 방식으로 위험도를 판별하던 방식의 한계를 인식하고 운영자의 관심에 따라 두 지수를 종합적으로 평가하기 위해 퍼지 FMECA 전문가 시스템을 구성하였다.[7-8]. 사례연구에서는 대표적인 전력 설비에 대한 적용 예를 나타내었다.
현실세계에는 두 가지 범주 이상으로 분류되는 경우가 많이 존재한다. 본 논문은 분류범주가 세 종류인 분류모형을 시각적으로 표현하는 방법인 ROC 곡면과 이 곡면 아래의 체적을 나타내는 VUS 통계량을 고려한다. 바젤 II에 기반한 부도확률에 관한 AUC 통계량의 판단기준을 ROC 곡면에서의 VUS에 대하여 확장하여, VUS에 의한 판별력 판단기준 13단계를 제안한다. 제안한 판단기준 각 단계에서의 VUS값에 대응하는 AUC, K-S 통계량 그리고 세 분포의 평균차이에 대한 범위를 탐색하고, 이들의 관계를 살펴봄으로써 VUS 통계량의 판별력 판단기준을 설정한다.
본 연구는 도시지역 토사재해 위험지역에 대한 특성을 살펴보고, 다변량 통계분석을 이용하여 위험지역들을 유형화하여 관리전략상의 시사점을 도출한다. 사례분석은 서울시 산재된 토사재해 위험지역 49개소 현장조사 표본자료를 대상으로 하며, 조사항목의 특성정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시지역 토사재해 위험지역에는 계류부 하단 주변에 공원, 택지, 도로 등이 주로 위치하고 있으며, 다수의 주택가가 위험 지역과 인접해 있음을 알 수 있었다. 또한 군집분석과 판별분석을 통해 토사재해 위험지역은 크게 2가지 유형으로 구분되며, 위험지역에 대해 중점적으로 고려해야 할 요소는 주변 토지이용과 비탈면 경사임을 확인하였다. 이들 인자를 근거로 각 유형별 특성을 고려한 도시지역 토사재해 관리전략 상의 시사점을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 분석방법과 관리전략상의 시사점은 기존의 산지 중심의 위험지역 관리대책에 더하여 피해 영향권에 해당하는 시가지에 대한 관리대책을 고려함으로써 토사재해에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 기초가 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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