국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 아무리 강조해서 지나치지 않는 안전을 중요시 하는 우리나라는 각종 재난 사고가 많이 발생한다. 이는 안전의식이 결여되었기에 발생하는 사고들이다. 특히 안전사고와 관련해 다사다난한 일들이 많이 있는데 책임감을 비롯한 본인과 타인의 안전의식 결여로 일어난 문제들이다. 우리나라는 재난에 좀 더 현명하고 안전하게 대처하기 위해서 사전의 적극적인 예방과 사고 후의 빠른 조치, 건전한 안전의식 함양이 필요하다. 2014년 4월 16일 세월호 침몰 사고로 수백 명의 사상자를 낸 대형 참사를 계기로 국민들의 해난(해양사고) 안전에 대한 관심이 높아졌다. 위기상황 속에서 당황하지 않고 올바르고 안전한 판단으로 신속히 대피 할 수 있도록 미리 체험하는 안전체험교육시설을 통해 체계적인 대비로 인명피해를 줄이기 위한 대책이 필요하다. 본 연구는 해난(해양사고)로 인한 인명피해 위험도의 관리기법을 수립하고 재난 관리 체계 중 대비(Preparedness)에 중점을 두고 체험교육을 통해 어떤 효과가 있는지 설문조사를 실시하여 연령대별 체험자들의 반응을 토대로 가상적인 방법을 적용한 인명피해 위험도 저감효과를 분석한다. 국내 여수 해양경비안전교육원에서 올해부터 한국해양소년단연맹과 협업하여 '바다로 캠프' (해양안전 체험 프로그램)를 운영하여 위기 대응 훈련을 실시 할 계획이다. 따라서 본 연구에서는 교육원 대상자를 대상으로 설문조사를 실시하고자 한다.
본 연구에서는 인명구조용 휴대형 IoT 단말기와 이를 기반으로 하는 웹서비스 프로토타입을 개발하고 그 기능을 평가하였다. 인명구조용 휴대형 IoT 단말기는 휴대가 용이하고, 저전력 광대역 IoT 통신기술인 LTE Cat.M1 모뎀을 사용하여 사용자 간 통신이 가능하여 긴급상황 발생 시 근접지 사용자의 우선 구조가 가능하고, GPS가 내장되어 정확한 위치 파악이 용이하도록 설계하였다. 향후 버튼 신호, 음성, 가속도 변화 등 다양한 방식으로 구조 요청도 가능하도록 개발할 계획이다.
본 연구에서는 셀프 아카이빙(self-archiving)을 기본으로 메타데이터가 구축되는 기관 리포지터리의 인명 검색 문제점을 해결하고자, 인명 접근점제어 데이터를 구축하였다. 이를 위해 기존 도서관의 전거데이터를 활용하면서도 전거형을 인정하지 않고, 정보원에 기재된 형식을 모두 접근점으로 사용하는 그룹화 방법을 사용하고, 동명이인 처리를 위해 저작자의 주제분야와 저작정보를 확장해서 사용하는 새로운 방법을 토대로 인명 접근점제어 데이터를 구축하고 시스템에 적용하여 검색의 기능이 향상되었다. 향후 기관 리포지터리 외에 도서관이 총괄하는 모든 메타데이터의 검색 기능 향상을 위해서도 활용할 수 있을 것이다.
최근 기후변화 영향으로 인한 해수면 상승, 태풍내습, 돌발홍수, 국지성 집중호우, 산사태 및 연안지역 침수 등이 발생하여 자연재해로 인한 인명 및 재산 피해가 끊임없이 이어지고 있다. 이러한 경향은 도시화 산업화와 함께 이전에 안전했던 지역이 새로운 재해 취약지역으로 변화되면서 인적 경제적 피해를 증가시키는 요인으로 작용하고 있기 때문이다. 본 논문은 우리나라의 여름철 자연재해 취약지역에 대한 인명피해 최소화 방안을 마련하는데 그 목적을 두고 연구를 진행하였다. 이를 위해 취약지역에 대한 관리 실태와 피해 양상을 고찰하였으며 인명피해 사례 검토 및 통계분석을 실시하고, 문제점을 도출하여 인명피해 최소화방안을 구조적 대책과 비구적 대책으로 제시하였다.
한국인들의 국제활동 증대에 따라 외국인들과의 접촉이 증가하였으며 활동의 주체인 한국인 개인을 외국인이 식별해야 하는 필요가 증대되고 있다. 개인을 식별해주는 것은 개인의 이름(personal name)이며, 한글(Hangeul, Korean alphabet)을 모르는 외국인이 한국인을 식별할 수 있도록 하려면 한국인명을 로마자로 표기하는 음성번역(phonetic translation)이 필요하다. 한국인명의 로마자표기 실태를 보면 다양한 형식이 혼용되고 있어 혼돈이 벌어지고 있다. 한국인명을 로마자로 표기하는 과정에서 발생하는 혼돈은 크게 한국인명을 표기하기 위한 로마자 자모의 선택과 표기형식의 상이함에서 비롯된다. 본 연구는 한국인명의 로마자표기를 위한 형식을 검토하여 최적안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 한국과 서구간의 인명 구조와 사용관행의 차이를 살펴보고, 한국인명의 로마자표기의 의미와 관련쟁점을 정리하였으며, 현재 사용되고 있는 다양한 표기형식을 유형화하였다. 이를 기반으로 한국인명의 로마자표기에 사용되고 있는 다양한 형식을 검토하고 최적안이라 판단되는 표기형식을 제안하였다.
본 논문에서는 국내의 기존 노후 건축물 화재안전의 제도적 한계와 문제점을 인식하여 개선방안을 도출하고자 하였다. 이에 따라 최근 종로 고시원 화재에 대한 분석으로 화재상황을 고려한 화재피난시뮬레이션을 통해 인명안전 성능평가를 수행하였다. 또한 국내외 관계 법규 및 제도에 대해 비교검토 하였다. 이를 통해 기존의 노후건축물의 장기간 사용에 따른 화재 시 취약점과 인명안전과 관련 피난불능의 한계를 화재피난시간 분석을 통하여 확인하였다. 국내 노후건축물 중 고시원 같은 특정용도에 대해서는 완공되어 사용승인되는 당시의 법에 의해 관리되고 있다. 이로 인해 건물의 노후에 따른 화재안전 취약점에 대한 관리 및 개선을 기대할 수 없다. 노후건축물의 화재인명안전성을 확보하기 위해서는 건축물의 완공 이후의 인명안전을 위한 성능유지와 관리를 위해, 정량적이고 객관적인 지표를 기반으로 하여 노후건축물 화재안전성능평가의 제도적 도입과 적용이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 무게 약 1톤, 속도 약 100km/h에 달하는 멀티콥터 형 UAM(Urban Air Mobility)가 도심 지역에서 추락했을 때 발생할 수 있는 인명피해를 정량적으로 분석하였다. UAM 수요가 가장 많을 것으로 예상되는 서울지역의 인구밀도 및 건물 데이터 베이스를 기반으로 UAM 추락 시 충돌에 노출되는 인구를 도출하였고 멀티콥터 형 비행체가 제어 불가능한 상태에서의 무동력 추락을 고려하여 항력을 고려한 자유낙하 모델을 통해 UAM 추락 시 사고영향 반경을 계산하였다. 더불어, 사고영향 반경이 증가할 때 지상의 인명피해의 변화를 분석하였다. 최종적으로 서울지역에 대한 UAM 추락 시 지상 인명피해 맵을 생성하였고 서울의 대부분의 지역에서 UAM 추락 시 약 1~10명 내외의 인명피해가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 TLS (Target Level of Safety)를 만족하는 UAM의 고장률 요구사항을 분석하였다.
동해지방해양안전심판원 관할구역에서 최근 7년간 발생한 해양사고 중, 어선 선원의 실종 및 사망자는 총 67명이며, 그 중 혼자 승선하여 조업하는 총톤수 5톤 미만의 소형어선에서 발생한 실종 및 사망자는 28명 (4명/년)으로 전체 인명사고의 42%를 차지하고 있으며 총톤수 5톤 미망의 선박은 "선박직원법"의 적용을 받지 않으며 어업을 목적으로 하는 총톤수 5톤 미만의 소형어선의 경우, 선원 혼자 승선하여 조업하는 어선이 대부분인 상황이다. 또한 소형어선은 법정 무선설비를 설치할 의무가 없어 해양사고 즉, 충돌, 침몰, 전복, 실족, 기타 안전사고 등이 발생할 경우 목격자가 없는 경우 구조요청에 큰 어려움이 따르며 이는 곧 인명사고와 직결된다고 볼 수 있다. 따라서 우리원 사고 사례를 중심으로 이러한 인명사고를 최소화 할 수 있는 방안을 제시하고자 함.
이 연구에서는 세월호 사고를 계기로 선박의 구조가 인명 생존율에 미치는 영향에 대해 분석하고자 한다. 분석 기법은 피난전용시뮬레이터를 이용하여 선박의 다양한 구조 및 상황을 적용하여 분석한다. 향후 정확한 선박의 도면 및 실제 상황을 적용하여 정확하고 세밀한 분석 결과를 도출하면 승객 및 선박 승무원의 생존율 향상에 필요한 여러 가지 조건 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 본다.
본 논문에서는 고유 명사 출현 패턴 정보와 부가 정보를 이용한 미등록 고유 명사의 색인 방법을 제안한다. 정보 검색 시스템에서 고유 명사의 처리는 정확하고 의미 있는 색인을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 형태소 분석 결과에 고유 명사 출현 패턴과 패턴 부가 정보를 사용하여 인명, 기관명, 회사명 등의 고유 명사 추출의 정확도를 높이는 방법을 제시한다. 총 827개의 인명과 기관 및 회사명을 포함하고 있는 조선일보 경제면 기사 100개 7416 어절에 대하여 본 시스템으로 실험한 결과, 인명의 경우 89%의 정확률을 보였다. 본 논문에서 제시한 출현 패턴과 고유 명사의 부가 정보를 적용했을 때 단순한 형태소 분석 결과에 비하여 고유 명사 추출 오류가 크게 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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