정보통신 인프라가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 확장됨에 따라 정보시스템의 종류가 급격히 증가하고, 이에 해당하는 위험 역시 커지고 있는 상황이다. 현재 국내 위험관리 수준은 외국의 위험관리 방법론을 도입하거나, 은행에서 사용되고 있는 재무위험관리를 정보시스템에 맞도록 수정하여 사용하고 있는 수준이다. 더구나 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 맞는 위험관리 기법들은 연구되고 있지 않으며, 인프라 구축에만 힘을 기울이고 있는 현실이다. 이에 따라 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 체계적인 위험관리를 위해 효율적인 자산분석 프레임워크를 제시하고, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 적용에 있어서 최적화된 자산분석 방법론을 제시하였다.
빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.
본 논문은 온라인에 공개된 다양한 개인정보의 위험도를 분석하는 기술을 제안한다. 인터넷, SNS에 공개된 다양한 데이터를 수집, 분석하여 개인성향을 파악하고 타겟팅하는 가운데, 분산된 정보를 조합하고 추론하면 공개자의 의도와는 달리 신상이나 민감정보가 노출될 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집 및 분석을 직접 수행하여 개인정보의 위험도를 분석할 수 있는 기술을 제안한다. 제안 기술이 개발되면, 개인정보 위험도에 따른 클라이언트, 웹사이트, 인터넷 전체 규모의 프라이버시 필터링이 가능해질 것으로 기대된다.
정보통신 자원에 대한 위협이 날로 증가하고 있는 현 상황에서 시스팀의 안전성을 보장하기 위해 시스팀의 개발 단계에서부터 보다 체계적인 보호기술 적용이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 시스팀 위험분석의 개념과 그 필요성에 대해 기술하고 자동화된 위험 분석용 도구를 이용하여 특정 전산시스팀에 대한 위험분석 작업을 수행하였다. 그리고 이에 대한 대응 방안을 수립하여 이를 안전한 시스팀 요구사항으로 제시하므로써 시스팀 개발과 운용시에 반영하도록 하였다.
본 논문에서는 위험 관리 지역에 대한 시나리오 구축을 위한 분석 모델을 고려한다. 위험 요소에 대한 분석은 외부 상황에 대한 요소뿐만 아니라 내부 상황에 의한 요소도 제공된다. 대응 모델에 대한 반응은 요소분석을 통하여 도출될 수 있는 결과를 통하여 결정된다. 위험 관리 지역에 대한 시나리오 분석 모델을 위하여 DEVS 방안을 고려하며, 이에 대한 모델 설계를 고려한다.
호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
대형 해양구조물의 건설과 운영에서 중요한 항목 중의 하나가 재해위험도를 분석하고 평가하는 것이다. 이에 본 연구에서는 수중터널의 건설과 운영 시에 발생할 수 있는 재해 위험요소를 도출하고 퍼지 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법으로 이러한 위험요소의 수준을 파악하고자 하였다. 재해 위험도로는 자연재해 위험도와 인적재해 위험도로 구분하고 이러한 위험도 항목들이 수중터널에 미치는 영향을 전문가 설문을 통하여 조사하였다. 조사된 전문가 설문결과 데이터를 퍼지 AHP 기법으로 분석하여 재해위험도를 각 위험요소별로 정량화하였다. 또한, 수중 터널과 교량, 해저터널, 침매터널의 재해위험도 수준을 분석하여 수중터널이 가지고 있는 고유의 재해위험도 수준을 평가하였다. 재해위험도에서는 쯔나미와 지진이 가장 위험도 인식수준이 높았고, 인적재해 위험도는 화재와 폭발의 위험도 인식이 높은 수준이었다. 또한, 수중터널은 침매터널에 비해서는 1.4배, 교량에 비해서는 3.2배 위험도 인식수준이 높은 것으로 조사되었다.
우리나라는 비교적 지진의 안전지대라는 의식이 팽배하다. 따라서 지진이 발생할시의 대처 방안또한 미흡하다고 할 수 있다 그러나 해외의 사례를 살펴보면 지진에 대한 충분한 대비가 없다가 갑작스러운 재난으로 큰 피해를 입는 경우가 있다. 또한 우리나라의 지진 발생 사례를 조사해 본 결과 지진의 발발 횟수도 작지 않았다. 만약 이러한 지진이 서울과 같은 대도시에 일어난다면 그 피해는 매우 심각할 것이다. 그럼에도 불구하고 아직 우리나라는 지진에 대한 대책을 구체적으로 모색하는 것이 다른 나라에 비해 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 지진에 대비해 GIS를 활용하여 다양한 요인으로 지진 위험도를 분석하였다. 지진 발생 시 위험 요인으로는 건물 도괴 위험도, 화재 위험도, 대피 위힘도 이렇게 세 가지 위험도에 대하여 분석하였으며 분석 방법은 다음과 같다. 먼저 지진에 의해 발생하는 건물 도괴, 화재, 대피의 어려움 등과 같은 대표적인 재해를 규정하였다. 다음으로 재해 위험 요소를 도출하기 위하여 토지이용 실태, 인구밀도, 건물유형, 도로구조 등을 정량화 하였고 이를 분석하여 위험도를 결정하였다. 또한 분석된 위험도를 기반으로 하여, 재해 발생의 최소화와 대비를 위한 개선 방안을 제시했으며, 활용의 예로 대피 시나리오를 구축하였다. 본 연구는 동대문구의 3개 동을 대상 지역으로 연구를 수행하였는데 향후 이러한 연구 방법을 활용하여 지역을 확대하며 지진에 대한 위험도를 사전에 도출한다면 지진이 발생하더라도 피해를 줄일 수 있으리라 기대된다.
교통시설물의 위험요소는 안전피해의 규모 및 종류 등 복잡한 제반요소에 영향을 받기 때문에 안전개념에 기초한 분석이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 교통안전시설에 대한 정성적 및 정량적 위험도분석 방법을 제시하고 이를 가치평가에 도입할 수 있는 절차를 제안하였다. 또한 정량적 분석을 위해 교통사고 데이터 및 이를 분석한 EPDO(Equivalent Property Damage Only)를 이용하여 사고빈도와 피해정도 및 사고요인별로 Event Tree를 작성하여 제시하였으며 이를 이용하여 중앙분리대 비교 1안(140cm) 및 비교 2안(127cm)에 대한 위험지수를 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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