제 5의 전장이라고 불리는 사이버 전장은 육·해·공·우주의 기존 물리 전장과 달리, 지형적인 정보를 기반으로 하지 않으며 각 정보간 긴밀한 연관 관계를 갖는 특징을 갖고 있다. 사이버 전장은 물리 전장에 위치한 장비의 네트워크 연결 정보를 기반으로 생성되므로 지형 정보와 완전히 분리되어 있지 않으면서도, 물리적 공간 제약을 넘어서 네트워크 토폴로지 기반의 논리적인 연결 상태와 OS 및 SW의 취약점 등에 의존적인 특징을 가진다. 그러므로 사이버 전장의 상황인식을 위한 정보 분석은 지리적이거나 논리적인 특정 정보 분석으로는 제한적이며, 여러 도메인의 상황을 한 눈에 인식할 수 있는 형태로 정보가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 사이버 전장에서의 지휘통제를 위해 반드시 필요한 사이버작전 상황도 개발에 관한 연구를 기술한다. 특히 멀티레이어드 개념을 적용한 시각화 기술을 기반으로 지리정보를 비롯한 사이버 자산, 위협, 임무 등 상호 연관분석이 필요한 여러 계층의 정보를 상황도에서 직관적으로 도시할 수 있는 아키텍쳐를 제안한다. 본 연구를 통해 사이버작전 수행을 위해 필요한 지휘결심 지원 정보들이 도시요소로 표현되어, 복잡하고 이해하기 어려운 사이버 전장에서 지휘관이 신속하고 정확하게 지휘통제를 수행할 수 있도록 지원하는 상황도 구조를 제안한다.
차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
대한민국 국회는 "가"급 국가중요시설임에도 불구하고 테러 발생에 대한 가능성과 국회 청사내 집회 및 시위와 금지물품 반입은 점점 증가하고 있으며, 열린국회를 지향함으로써 많은 출입문 개방과 다수의 이용자로 인해 출입통제에 있어 취약점이 많다고 할 수 있다. 또한, 국회를 공격함으로써 얻게 되는 상징적인 효과는 매우 높지만 보안관리 수준은 상대적으로 매우 낮아 테러 공격의 대상이 될 가능성이 매우 높다. 이러한 보안상의 취약점을 해결하기 위해서는 제3선인 외곽에서부터의 적절한 출입통제시스템을 운용해야 한다. 하지만 외곽에서 적절한 출입통제가 이루어지지 않고 있으며, 외곽 경비를 담당하고 있는 국회경비대는 2023년 의무경찰 폐지에 따라 2020년 6월에 철수할 예정이므로 이에 따른 외곽 경비 대체 방안과 더불어 외곽 경호·경호경비시스템을 강화할 수 있는 방안을 조속히 마련할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국회사무처 보안 분야 담당 공무원 114명을 대상으로 외곽 경호·경비시스템에 대한 인식조사를 실시하였다. 연구 결과 국회 외곽에서 위협상황이 발생할 가능성이 높다고 인식하고 있으며, 지능형 영상감지 시스템 및 침입탐지시스템과 드론 등 4차 산업혁명 기술 도입에 긍정적으로 인식하고 있다. 또한, 3선 경호 체계를 중장기적으로 일원화하고 전담부서를 설치하는 방안에 대해 긍정적으로 인식하고 있으며, 국회경비대 대체 방안으로는 청원경찰이 가장 높은 응답률을 보였고, 중장기적으로 의회경찰을 도입하는 것에 긍정적으로 인식하고 있다.
영향예보는 기존의 기상요소 중심의 예보에서 벗어나 기상상황에 따른 잠재적 사회경제적 위험도 정보를 함께 제공하는 것을 의미한다. 기상 선진국들은 영향정보 제공 및 확산을 위한 기술개발에 인력과 재정을 투입하고 있지만 국내에서는 영향예보에 대한 인식이 확산되어 있지 않다. 또한 영향예보 피해가 많이 발생하는 홍수, 태풍 등의 재난에 초점이 맞춰져 있으며 상대적으로 피해발생이 적은 교통 분야의 강풍으로 인한 차량 위험 영향 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 국내에서는 강풍으로 인한 차량 전도에 대한 피해 사례는 많이 없지만 과거 피해 사례가 존재하며 연구에 대한 필요성이 높아지고 있다. 강풍으로 인한 차량의 위험(Risk) 평가를 위해서는 도로의 취약성(Vulnerability)이 필요하며 본 연구에서는 도로의 취약성 기준을 산정하는 것을 목적으로 하였다. 도로의 취약성 평가는 도로의 고도, 차선 수, 도로 유형으로 평가하였다. 분석결과 사고사례가 있던 지역의 취약성 지역을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 차량 운전자에게 잠재적 위험에 대한 객관적인 평가 마련에 대한 기준으로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
운전자의 주행 안전성과 편의성을 증가시키기 위하여 최근 자동차는 ICT 기술이 융합된 스마트카 형태로 진화하고 있다. 그러나 스마트카의 자율주행 기능을 구현하기 위해 존재하는 전자제어장치(Electronic Control Unit; ECU)와 차량용 네트워크의 취약성은 자동차 사이버보안에 대한 위험을 증가시키는 원인이 되고 있다. 스마트카 보안에 대한 운전자들의 불안 심리는 스마트카 확산에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나 실제 스마트카 해킹이 현실에서 일어난 사례는 적은 상황으로 주로 연구를 통해서만 이러한 위험에 대해 논의되고 있는 상황이다. 향후 스마트카의 보급과 확산을 위해서는 스마트카의 실질적인 보안능력 향상과 더불어 운전자들이 인식하는 위험 요인과 이를 통해 형성된 스마트카에 대한 신뢰를 이해하는 것이 중요할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트카의 신뢰 형성에 영향을 미치는 위험 요인을 보안과 프라이버시를 중심으로 살펴보고 이러한 요인들이 스마트카 안전인식과 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.
기존 사용되고 있는 디지털 도어락 시스템은 사용자의 편의에 중점을 두어 보안 측면에서는 취약한 단점이 있다. 이에 본 논문은 중계기, 서버, 카메라와 센서, 통신 모듈이 결합된 디지털 도어락 시스템화하여 도어락 설치장소 전방에서 접근하는 객체를 감지 및 인식하고 이미지와 문 열림 정보를 사용자의 스마트 디바이스로 전송해 주는 영상 디지털 도어락 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 실험결과 대상거리 내에서 96~98%의 접근자 인식률과 사용 통신망에 따라 평균 약 17.1~23.9초의 전송시간이 소요되었다. 따라서 도어락 시스템 전방의 상황을 모니터링하여 실시간 보안 대응이 가능할 것으로 판단된다.
코로나19 유행의 확산으로 인해 사회적 불안감이 높아지고 있는 가운데 기초지방자치단체 수준에서의 대응도 그 특성에 따라 달라지고 있다. 이에 2020년 부산광역시의 16개 시군구를 대상으로 한 사회조사를 바탕으로 가구주의 특성, 경제적 특성, 지역 애착 특성, 사회 안전에 대한 인식 특성이 기초지방자치단체 신뢰도에 미치는 영향을 순서형 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 취약계층일수록, 지역이 안전하다고 느낄수록 기초지방자치단체에 대한 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 자연 및 사회적 재난 상황에서의 피해를 선제적으로 대응하고 회복하기 위해서 기초지방자치단체의 역량 강화에 지속적인 노력이 필요하다.
지난 25년간 우리나라의 자활사업은 저소득 취약계층을 위한 가장 중요한 고용복지정책으로 자리매김 해왔다. 그러나 그간 자활사업 성과지표는 현장성이 부족하다는 지적이 많았는데, 특히 경제적 성과 중심의 지표와 지역유형을 고려하지 않은 일괄적인 적용 방식에 대해 개선이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 ISA 기법을 활용하여, 자활사업 성과지표에 대한 실천현장의 인식을 분석하고, 현장 적합성을 제고하는 지표 개선에의 함의를 도출하고자 하였다. 성과지표의 중요도와 만족도 분석에서는 자활사업의 결과보다 과정에 대한 중요도가 크고, 현행 지표가 현장을 만족스럽게 반영하지 못하는 것으로 나타났다. ISA 매트릭스 분석에서는 유지와 개선, 그리고 정책적 재고를 요하는 성과지표들이 분류되었는데, 이때 도시형과 농촌형의 매트릭스의 차이가 확연히 다른 것들이 발견되었다. 이러한 발견들을 통해 본 연구는 현장 지향성을 가진 성과지표를 제안하고 그 중요성을 강조하고 있어, 향후 성과지표의 개선을 위한 탐색적 기초연구로서의 의의가 있다.
2016, 2017년 연속으로 발생한 경주지진과 포항지진으로 인해 한국사회가 더 이상 지진에 대해 안전하지 않다는 점이 명백해졌다. 불행히도 한국의 건축 산업은 이제까지 지진에 대한 대비가 매우 미흡하여 많은 건물이 지진으로 인해 피해를 입었으며 다음과 같은 문제점이 존재한다. 첫째, 내진성능 확보 비율이 낮다. 둘째, 지진과 화재에 매우 취약한 필로티 구조 건물의 비중이 최근에 매우 높아졌다. 셋째, 안전성 확보를 위한 건축법 적용에서 제외되는 소규모 건축물의 비중이 너무 높다. 넷째, 관행화된 부패와 부실시공이 안전성을 저해한다. 따라서 이러한 상황에서 지진재난 대비를 위한 조치는 다음과 같다. 첫째, 지진에 취약한 건축물의 부족한 내진성능을 확보하기 위해 건물의 구조체를 보강하는 방법과 건물에 작용하는 지진하중을 경감시키는 방법을 활용한다. 둘째, 부패로 인한 부실시공을 방지하기 위해 내부고발자를 활용하고 적극적으로 보호한다. 이를 위해 내부고발자를 조직에 대한 배신자가 아니라 안전이라는 공익을 보호하기 위한 적극적 수단으로 인식해야 한다.
기후변화 대응은 온실가스 배출의 감축 및 흡수원을 확대하는 완화(mitigation)와 기후변화로 인한 영향과 취약성을 평가하여 피해를 최소화하는 적응(adaptation)이 상호 균형을 이루어야 한다. 지금까지 우리나라를 포함한 국제사회는 대부분 완화를 위해 노력해 왔지만 최근에 들어 완화만으로는 기후변화의 영향을 회피하기 어렵다는 사실이 인식되면서 적응 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 이러한 상황 가운데 적응 계획의 실현화를 위해서 기후변화의 불확실성을 고려한 의사 결정에 관한 연구가 반드시 뒷받침 되어야 한다. 기존의 일반적인 의사결정은 다양한 미래 시나리오들 하에 가장 높은 효용을 가져오는 최적(Optimal)의 대안을 채택하는 고전적 결정분석(Classical Decision Analysis)의 프레임을 사용하였다. 그러나 기후변화로 인해 미래 기후 예측 시나리오의 불확실성이 증대되면서 최근에는 최적의 대안을 선정하는 것에 대한 의문이 제기되며 새로운 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 기후변화의 불확실성을 고려하기 위한 새로운 의사결정 기법인 로버스트 의사결정(Robust Decision Making, RDM)을 실제유역의 적용을 통해 제안하고자 한다. 로버스트 의사결정은 RAND에서 개발한 것으로 최적의 대안을 채택하는 것 대신 모든 가능한 시나리오 가운데 가장 안정적인 전략을 채택한다는 것에서 기존의 의사결정 체계와 차이가 있다. 연구의 적용은 안동-임하댐 유역을 대상으로 온실 가스 배출 시나리오 A1B, A2, B1시나리오에 대해 15개의 GCMs에서 산출된 기후자료를 기반으로 기후변화의 시나리오를 작성하였으며, 다양한 측면의 대안을 설정하여 용수공급량을 평가하였다. 연구의 결과로 산정될 각 대안 별 안정적인 정도와 취약한 시나리오에 대한 정보는 기후변화의 불확실성을 전제한 의사결정을 할 때 로버스트 의사결정이 갖는 장점이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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