이 연구의 목적은 주거침입피해에 영향을 미치는 요인을 탐색하는데 있다. 이에 주거침입 피해 실태를 구체적으로 살펴보고 인구사회학적 특성 및 일상적 생활양식과 주거침입 피해경험 간의 관계 및 영향력을 살펴본다. 또한 일상활동 생활양식이론에 기초하여 근접성과 노출, 보호능력 요인으로 주거침입 피해를 설명한다. 연구대상은 전국의 4,710가구로, 제8차 전국범죄피해조사(KCVS)자료를 이차데이터로서 활용하였고, 연구목적 달성을 위해 위계적 로지스틱 회귀분석방법을 이용하였다. 연구결과 근접성 및 보호능력 차원에서 피해를 설명할 수 있었으며 이는 범죄와의 근접성이 높을수록, 물리적 보호능력 수준이 높을수록 주거침입 피해 가능성은 감소한다고 볼 수 있었다. 하지만 이차데이터의 특성상 측정변수를 근사변인으로 설명함으로써 이론적 모형을 명확하게 반영하지 못했다는 한계를 갖는다. 향후 연구에서는 주거침입 피해유발요인 명확하게 측정하여 보다 실질적인 침입피해 예방정책이 마련되기를 기대한다.
최근 빈번한 사고로 인해 국민들의 '안전 의식'이 고조되면서 재난안전 및 응급조치와 관련한 어플리케이션들이 관심을 모으고 있다. 이에 따라 기존의 다양한 사물들에 인터넷을 결합하는 IoT(Internet of Things) 또한 큰 관심사로 여겨지고 있으며, 이러한 IoT 기술을 활용한 방범 서비스 어플리케이션이 개발되고 있다. 하지만, 기존의 방범 시스템 서비스용 어플리케이션들은 단순한 사용자 위치 정보를 파악하는 수준에서 구현되어 있으며 어플리케이션이 독립적으로 실행되기 때문에 안전사고에 유연하게 대처하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사용자 위치 정보 및 다양한 센서 정보를 활용하여 위험상황을 감지하고, 가로등 제어 모듈과의 통신을 통하여 보다 안전하고 효율적인 방범 서비스를 제공할 수 있는 스마트 방범 서비스 구조를 제안한다. 또한, 비인가 사용자로 인한 오작동을 회피하기 위해 사용자 단말의 고유 정보를 이용한 통신 구조를 제안한다.
본 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 SUV 선호 증가의 요인을 탐색하고자 한다. 온라인 자동차 커뮤니티인 보배드림에서 2005년부터 2019년까지 작성된 SUV 관련 게시글 32,679개를 수집한 후, LDA 토픽모델링 기법을 적용하였다. 분석 결과, SUV 담화에서 주요한 토픽으로 등장한 '안전'이 범죄로부터 개인의 위험에 주목한 기존 연구와 달리 교통사고 및 고속주행 상황에서의 안전을 의미하는 것으로 드러났다. 한국 사회의 SUV 소비는 개인이 운전하면서 느끼는 불안과 위험에 대한 대비 수단을 의미한다고 볼 수 있다는 것이다. 또한, 이와 같은 위험 인식 저변에는 불평등 증대로 인해 감소하는 타인에 대한 신뢰가 작동한다고 할 수 있다.
현대 사회는 감시의 눈이라 하는 CCTV가 일상생활 속에서 다양한 방법으로 영상데이터를 수집하기 위해 사용되고 있다. 치안 및 감시, 방범용으로 CCTV를 활용할 뿐만 아니라 자동차에 블랙박스 등 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 STM32F407 ARM 칩을 기반으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 카메라 시스템을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 카메라 시스템 개발을 위해 솔리드 웍스 환경에서 전체적인 구조를 3D를 기반으로 카메라 시스템을 모델링을 진행하였다. PCB 보드 설계는 카메라 시스템 모델링 파일에서 PCB 부품을 iges 파일로 추출하여 Altium Designer 툴에서 3D와 2D 보드로 변환하여 PCB 설계 진행함으로써 완성도 높은 조립성을 가질 수 있도록 진행하였다. 카메라 시스템 회로 및 PCB를 설계한 후, TRM(Thermal Risk Management) 툴을 활용해서 보드에서 발생하는 발열 시뮬레이션을 진행을 통해 대처할 수 있도록 함으로써 안정적인 시스템 구현에 관한 연구를 진행하였다.
요즈음, 지능형 감시 시스템을 이용해서 철도역사에서 발생하는 범인을 쉽게 검색하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 철도역 부근에서 범죄가 발생하였을 경우에, 1차로 DB에 저장된 전과자 (위험 인물군 DB)를 검색해서 범인을 검색하는 시스템을 모의실험 하였다. 뿐만 아니라, 2차로 현장에서 범인의 옷 색깔을 입력하면 역사부근 범죄현장에서 범인의 옷 색깔과 같은 사람을 검색할 수 있는 모의실험을 개발하였다.
보안 시스템에 있어 생체정보는 소유와 사용의 편리성으로 매우 유용하나 일반적으로 불법 유출 시 변경이 불가능하여 타인의 재사용에 따른 범죄와 개인 프라이버시 침해의 위험성이 있으므로 최근 생체정보의 저장관리에 대한 보안의 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 기존의 생체인증 시스템은 단일 저장 장소에 하나의 완전한 템플릿을 암호화 하여 보관 하였지만 본 논문에서는 템플릿을 사용자 마다 서로 다른 방법으로 분할하여 암호화 후 분할형태로 개인식별 정보와 서로 다른 저장장소에 보관하여 인증 시에만 복원 후 삭제함으로 템플릿 보관 및 불법 유출에 따른 문제와 사용자의 불안 심리를 해소할 수 있는 생체정보 다분할 분산 저장 시스템을 설계하였다.
국가산업시설인 통신망 및 전력시설과 원자력 및 화력발전소, 중대형 건물, 문화재, 금속 및 철강공장, 화학공장, 정유공장 등 대형공장의 화재위험 지역에서 많은 화재 및 범죄사고가 발생하여 국가적으로 지대한 손실을 초래하고 있다. 이러한 사건과 사고를 근본적으로 방지하기 위해서는 객체의 온도와 움직임을 고수준으로 감지 할 수 있는 화재감지 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 적외선 열영상 및 CCD 카메라 기반 화재감지 및 연기감지가 가능한 화재감지 시스템을 설계하였다.
With the continued development of image processing technology, we live in a time when it is difficult to visually discriminate processed (or tampered) images from real images. However, as the risk of fake images being misused for crime increases, the importance of image forensic science for identifying fake images is emerging. Currently, various deep learning-based identifiers have been studied, but there are still many problems to be used in real situations. Due to the inherent characteristics of deep learning that strongly relies on given training data, it is very vulnerable to evaluating data that has never been viewed. Therefore, we try to find a way to improve generalization ability of deep learning-based fake image identifiers. First, images with various contents were added to the training dataset to resolve the over-fitting problem that the identifier can only classify real and fake images with specific contents but fails for those with other contents. Next, color spaces other than RGB were exploited. That is, fake image identification was attempted on color spaces not considered when creating fake images, such as HSV and YCbCr. Finally, dropout, which is commonly used for generalization of neural networks, was used. Through experimental results, it has been confirmed that the color space conversion to HSV is the best solution and its combination with the approach of increasing the training dataset significantly can greatly improve the accuracy and generalization ability of deep learning-based identifiers in identifying fake images that have never been seen before.
본 논문에서는 RFID 기반의 전자 팔찌를 이용한 전자 출석부 및 어린이 보호팔찌 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 임베디드시스템 기반의 RFID 기술을 응용한 전자 출석부가 필요하며, 위치 추적과 동시에 범인의 전자 팔찌와 반응할 수 있는 GPS 시스템이 있어야 한다. 또한 이동 통신 모듈을 이용한 RFID 전자 팔찌와 임베디드시스템 기반의 RFID 출입 통제 시스템이 필요하며 상황정보를 전송 받을 수 있는 스마트폰 등의 모바일 시스템이 있어야 한다. 이렇게 동시에 연동될 수 있는 장비와 시스템들을 융합하여 사용한다면 아이들이 안전하게 유치원이나 학교를 다닐 수 있을 것이다. 본 논문의 구성은 RFID 리더기와 임베디드시스템 기반의 전자 출석부(고정용 리더기) 및 출입 통제 시스템, RFID 태그와 리더기, GPS 및 이동 통신 모듈(CELL 방식)를 활용한 추적 시스템을 가진 전자 팔찌로 이루어져 있다.
이 연구는 수사경찰의 조직역량이 조직몰입에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는데 목적을 두었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 조직역량에 대한 개념을 정립하고 수사경찰의 조직역량이 조직몰입에 미치는 영향에 대한 인식과 그 상관관계를 검증하기 위한 지표를 설정하기 위해서 경영학과 행정학의 선행연구들을 검토하여 실증적 연구를 위한 이론적 배경을 구축하였다. 조직역량이 조직몰입에 미치는 영향에 관한 이론적 배경을 중심으로 조사연구를 설계하였으며 따라서 관련 선행연구와 문헌조사 및 공식통계 자료의 분석, 조사대상 집단의 설문조사 항목을 변수화하여 SPSS Window 18.0통계패키지를 이용하여 통계분석을 실시하였다. 수사경찰의 조직역량이 조직몰입에 영향을 미치는 것은 당연함에도 불구하고 지금까지 이 분야에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이 연구는 수사경찰의 조직역량이 조직몰입에 미치는 영향의 분석을 통해 궁극적으로는 수사경찰이 사회질서유지에 기여할 수 있는 효율적인 조직을 설계하고 유지하고자 하는데 그 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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