• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.69-80
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• 2021

본 연구는 매년 실시되는 지역안전도 평가제도중 문제점이나 개선을 요하는 사항들을 발굴하여 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구의 구성 및 내용을 간략하게 소개하면, 서론인 도입부에서는 2020년도에 행정안전부에서 새롭게 적용한 지역안전도 평가 방법에 대하여 기술하였다. 지자체에서 최종 평가받은 지역안전도 등급에 따른 활용 방안도 소개하였다. 본론에서는 지역안전도 관련 선행 연구자들의 다양한 견해를 요약 기술하였다. 또한 지역안전도의 지표구성, 지수 산출 방법, 현행 지표를 적용함에 있어서 문제점을 도출하였다. 첫째, 재해위험요인 분야의 「사회적 취약성 지표」 "반지하 가구 수"는 "기초생활 수급자 가구 수"로 대체한다. 또한 "비닐하우스 면적"은 "비닐하우스에 거주하는 가구 수, 컨테이너 가구 수, 쪽방촌 가구 수" 등을 합한 자료로 대체하여 평가한다. 둘째, 상습 가뭄재해지역 관리 평가부문은 시군구의 상수도 보급률이 95% 이상인 지자체는 "결측" 처리한다. 수도권 및 도시화가 이루어진 자치단체에는 가뭄재난이 거의 발생하지 않기 때문이다. 셋째, 방재대책추진 대응분야의 「지역자율방재단 활성화」 평가지표 내용에 지역자율방재단과 더불어 안전보안관, 안전모니터봉사단, 재난안전 실버감시단 등의 활동도 평가에 추가한다. 다만 각 지자체 마다 지역자율 방재조직의 명칭이 상이할 수 있기 때문에 재난 예방을 위해 조직되어 활동하는 자율 방재조직이면, 그 활동 실적을 모두 합산하여 평가하는 것이 타당할 것이다. 넷째, 유엔재해위험경감사무국(UNDRR)에서 사용하고 있는 안전도시 평가도구인 스코어카드 평가 항목 중 자연재난과 연관이 깊은 "자연생태계가 제공하는 보호기능 강화를 위한 자연 완충재 보존"항목을 차용한다. 스코어카드 평가는 UNDRR에서 강조하는 "기후 위기와 재해에 강한 도시 만들기"라는 캠페인을 전개하면서 지자체의 재난 복원력(resilience)을 향상시키는 데 초점이 맞추어져 있는 평가 지표이다. 끝으로 "지역안전도"와 "지역안전지수"명칭이 유사하여 지역안전도의 용어를 "자연재난 안전도" 또는 "자연재해 안전도"라는 명칭으로 변경한다. 그래야만 일반인 누구나 지역안전도와 지역안전지수를 구분할 수 있기 때문이다.

• 한국과학예술포럼
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• 제29권
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• pp.305-318
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• 2017

도시공간에서 발생하는 범죄를 사회문제로 인식하고 도시환경설계와 관련하여 범죄예방에 관한 공간 디자인연구와 각종 지침 작성 등 구체적 접근 필요성이 증대되고 있다. 이와 관련하여 "환경설계를 통한 범죄예방(Crime Prevention Through Environmental Design: 'CPTED 셉테드' 라고 표기)"의 연구 활동이 활발히 진행되고 있다. 염리동 소금길은 2012년부터 시행되고 있는 '서울시 범죄예방 디자인프로젝트'가 적용된 첫 대상지이다. 사업시행주체와 커뮤니티 구성원의 협업 및 자발적 참여를 통해 지역 환경개선이라는 사업목적이 합리적으로 이루어졌다. 이의 효율성이 입증되어 이후 대상지가 확대되며 각 지자체의 벤치마킹 사례가 되고 있다. 이와 같은 문제해결 노력은 공공미술을 도입하여 낙후지역의 문화증진과 주민참여 유도 등 쾌적한 마을 만들기를 목표로 2009년부터 시행되어오고 있는 '마을미술프로젝트'와 목적과 방향에서 같은 맥락을 보인다. 이러한 흐름은 커뮤니티의 기능과 가치라는 특성을 중심개념으로 다루고 있다는 점에서 주목할 만하다. 본 연구는 거주민의 '삶의 질'을 높이기 위한 CPTED의 효율성 증대 방안으로 커뮤니티퍼니쳐 적용방안을 제안하는데 목적을 두었다. 이를 위해 CPTED와 커뮤니티디자인, 공공미술 관련 문헌과 선행연구를 고찰하고 '범죄예방디자인 프로젝트'와 '마을미술프로젝트'의 대표적 성공 사례지 서울 염리동과 부산 감천문화마을 현장답사를 토대로 문제점과 시사점을 확인했다. 본 연구에서 확인한 두 사례지 공통적 요소는 첫째, 환경의 물리적 조성 외 협업에 의한 커뮤니티 활성화로 지역주민의 '삶'이 중심에 놓이는 환경으로 발전하였다. 둘째. 커뮤니티디자인과 공공미술 도입으로 새로운 공간을 창출하여 많은 이들의 방문으로 마을의 활기와 지역경제 활성화를 이루었다. 셋째, 이로 인해 CPTED 요소중 자연적 감시와 영역성과 통제력, 활동성 증대를 강화시켰다. CPTED의 심리적 측면과 공공미술의 정서적 기능이 '커뮤니티퍼니쳐'와 융합됨으로써 지역민의 사고방식과 정서를 기반으로 하는 특정한 지역적 맥락을 통해 공공공간에 대한 막연하거나 거창한 접근을 지양하고 모두에게 유익한 환경창출이 가능할 것이다. 이와 같이 CPTED와 공공미술의 융복합 성과의 개연성과 시사점은 도시재생을 위한 디자인 전략으로 CPTED 적용 공간 확장 등 범죄예방 인프라 구축을 통한 사회적 비용의 절감 및 시각적 어메니티 구현 방안 제시가 가능할 것으로 기대하고 있다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.44-62
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• 2024

코로나19로 인한 온택트 서비스의 발달과 친환경 장례 문화의 사회적 이슈는 온라인 장례라는 새로운 문화의 필요성을 인식하게 하였다. 국내 기관 및 기업에서 온라인 장례 서비스 활성화를 위한 시도가 여러 차례 있었으나, 효과는 미약한 실정이다. 본 연구의 목적은 온라인 장례 플랫폼의 초기 사용자 경험 분석을 통해 사용성의 문제를 파악하고, 온라인 장례 플랫폼의 접근성 및 사용성을 향상할 수 있는 서비스 개발을 제안함에 있다. 이에 본 연구에서는 사용자 경험(UX), OOBE, FTUE 이론의 문헌 고찰을 통해 온라인 장례 플랫폼의 접근성과 사용성 향상에 영향을 주는 요인을 파악하고, 대표적 온라인 장례 앱 '메모리얼'을 연구 대상으로 선정하여 실험을 진행하였다. 초기 사용자 경험을 분석하기 전, 연구 대상인 앱 '메모리얼'의 UX 서비스 특성을 이해하고자 유사 타 서비스와의 IA를 비교 분석하였다. 또한 온라인 장례 플랫폼 사용 경험이 없는 피실험자 10명을 대상으로 Unpack-Setup/Configure-First Use 단계에 해당하는 태스크를 수행하고, 실험 과정을 UX Curve로 표현하여 부정적인 경험이 발생한 지점과 요인을 파악하였다. 그 결과, 주요 문제 요인으로 불필요한 UI 요소, 회원가입 단계에서의 민감한 개인정보 요구, 서비스의 몰입감 부족 등이 있었고, 개선 사항으로는 사용자 간의 감정 공유 및 원활한 소통 촉진을 위한 커뮤니티 기능 강화 등이 있었다. 이러한 인사이트를 반영하여 기존 앱 서비스의 문제점을 해결할 수 있는 서비스 개발을 제안하였다. 개발한 프로토타입의 타당성을 검증하고자 서비스 디자인 전문가 3인의 인터뷰를 진행하였다. 본 연구는 최근 부상하고 있는 온라인 장례 서비스의 질적 향상과 활성화에 기여하기 위해 진행되었으며, 온라인 장례 서비스의 현황을 이해하고, 서비스 접근성과 사용성 강화를 위해 필요한 요인을 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.