• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.607-610
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• 2015

소프트웨어 테스팅의 표준인 위험 기반 테스팅은 품질에 영향을 미칠 것으로 예상되는 위험들을 식별하고 분석한 결과를 바탕으로 효과적인 테스트 전략을 세우는 방법이다. 성공적인 위험 기반 테스팅을 위해서는 위험을 조기에 식별하는 것이 중요하다. 위험 식별은 하나의 프로그램 혹은 프로젝트에 따라 이해관계자의 리뷰를 통해 주관적으로 추출하는 방법을 주로 사용한다. 그러나 이는 짧은 개발주기 안에서 변화되는 위험을 즉시적으로 식별하기 어렵다. 본 논문에서는 위험 기반 호출 그래프를 이용하여 위험을 초기에 식별할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2012.11a
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• pp.527-534
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• 2012

오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 예로써 가장 활발히 안전관리체계의 도입을 추구하고 있는 항공 분야에서는 국제민강항공기구와 미 연방항공청의 주도로 안전관리체계에 대한 가이드와 매뉴얼을 만들어 각국의 사정에 맞는 안전관리체계를 도입할 수 있는 바탕을 제공 하고 있다. 이처럼 점차 중요해지고 있는 안전관리체계내에서도 위험원 식별 및 분석활동은 그 중요성이 크다. 이를 통해 도출되는 위험원 및 위험원의 영향 및 원인이 시스템 개발 및 운용에서 수행하게 될 안전관리활동의 바탕이 되기 때문이다. 따라서 위험원 식별 및 분석활동에 적용하기 위한 여러 기법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 위험원 식별 기법 중 HAZOP을 이용하여 고속철도시스템의 위험원 식별 및 분석을 수행 했다. 또한 HAZOP의 수행 및 위험원 식별 활동의 프로세스 모델을 제시함으로써 실질적인 위험원 식별 활동의 수행에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.297-300
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• 2016

최근 빅데이터 산업이 발전하고 있는 상황에서 빅데이터 산업에 활용되는 개인정보의 보호에 관한 문제가 대두하고 있다. 빅데이터 산업에서 개인정보를 활용하기 위해서는 비식별화 조치를 해야 한다. 하지만 비식별화는 비식별화 평가 모델 자체의 취약성과 더불어 비식별화된 개인정보를 재식별화 하는 위험성도 존재한다. 본 논문은 적정성 평가 모델, 비식별화 조치 기술, 재식별에 관한 위험성을 연구하고 각 위험성에 대한 대응 방안을 통해 재식별화의 문제를 해결하여 빅데이터 산업에서 비식별화된 개인정보가 안전히 쓰일 수 있도록 해야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.496-498
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• 2012

선박이 운항중 타선과의 충돌상황을 효과적으로 신속하게 파악하는 데 도움을 줌으로써 선박 충돌사고를 방지하기 위한 선박충돌위험도 식별시스템을 개발하였다. 지난 연구에서는, 고안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 부산항에서 일어난 제품운반선과 화물선간의 충돌사고의 실제 AIS 데이터를 이용한 재생시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드를 구축하였고, 실제 해상에서 AIS 신호를 이용하여 성능을 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 군산항과 인천항의 연안여객선에 테스트베드를 장착하고, 실제 운항중 AIS 정보를 이용하여, 실시간으로 선박충돌위험도 식별시스템의 온보드 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드의 특징과, 실제 해상에서 수행된 온보드 시험 결과에 대해 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.133-134
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2003.10a
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• pp.361-369
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• 2003

야간작업은 가능하면 피해야 하지만 공사기간의 제한이나 공정상의 이유로 인하여 불가피하게 진행되는 경우가 있다. 또한, 주간에서와 같이 눈으로 보면서 식별하고 위험을 인지할 수 있는 신체적 능력이 저하될 뿐만 아니라 조명등의 주변여건이 식별을 불가능하게 하거나 불확실한 시각으로 부정확한 식별이 이어지는 잠재위험이 상존해 있다고 볼 수 있다.(중략)

• Journal of KIISE
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• v.43 no.6
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• pp.662-667
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• 2016

As electric and electronic control systems have sharply increased in vehicles, safety accident has emerged as an important issue. Therefore, in order to ensure safety of the vehicle, engineers are required to identify the hazards utilizing PHA and HAZOP, etc. in the early phase of development and implement safety mechanisms to prevent them. HAZOP has been widely used in a systematic manner based on guidewords. However, HAZOP identifies malfunctions from the top-level functionality provided by the system, so it cannot sufficiently identify hazards during the system operation. This leads to restrictions in designing testcases, because the safety requirements are derived from only some of the hazards. This research aimed to provide a hazard identification method utilizing Use case description, which defines operation procedure of the system and HAZOP and a testcase design method based on safety requirements. We introduced a case study on Smart Key Control System in vehicles and compared with hazards identification results based on HAZOP, to demonstrate the effectiveness of this study. The result of this study could potentially reduce development cost and increase system quality by adequately identifying hazards and safety requirements and designing the related testcase.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.112-117
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• 2010

본 논문은, 국적일반화물선 공식안전성평가(Formal Safety Assessment, 이하 FSA) 연구의 1, 2 단계에 해당하는 위험요소 식별(Hazard identification) 및 식별된 사고 시나리오에 대한 위험도 분석(Risk analysis) 결과를 소개한 "국적일반화물선 초기안전성평가 연구(1)"에 이어서 FSA 연구의 3, 4 그리고 5단계의 내용으로, 국적일반화물선의 위험도 수준을 저감할 수 있는 위험도제어방안들(Risk Control Options)을 식별하는 단계(Step 3)와 식별된 위험도제어방안들 중 전문가 의견수렴을 통하여 선별된 위험도제어방안들을 대상으로 한 비용-효과 평가 단계(Step 4: Cost-Benefit Assessment) 그리고 비용-효과 평가의 결과를 정리하여 국적일반화물선의 안전성 제고를 위한 구체적인 방안을 제안하는 단계(Step 5: Recommendation for Decision Making)의 결과를 소개하였다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.21 no.1
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• pp.165-198
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• 2013

The purpose of the study is to identify risk factors and analyze risk impacts to increase R&D outcome by taking into consideration the activities undertaken in each phase of New Product Development(NPD) process. The paper builds on survey research that has been developed new IT products within the past 5 years at SAMSUNG and LG subsidiaries in the Republic of Korea. This study identified risk factors in accordance with NPD process and evaluated the identified risk factors with survey questionnaires. To analyze the risk impacts were used to perform a logistic regression analysis based on R&D output. The impact of risk factors were higher for the low-output group. High-output group took a risk into consideration unique undertakings in project management and managed risk factors effectively in order to increase R&D output. Consequently, with the aim of improving output of R&D, a risk management is necessary to identify the risk factors for each phase of NPD and focus on managing risk factors with great effect.