• 제목/요약/키워드: Fault and Security Management

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윤리경영 인과지도를 바탕으로 분석한 한국의 카드사 고객정보 유출 사건: 시스템다이내믹스를 활용한 원인 탐구와 해결책 모색 (The Analyzing the Consumer Information Leak Case of Korean Card Companies with Business Ethics CLD: Studying on Cause and Solution with System Dynamics)

  • 김승범;신호상
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제17권1호
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    • pp.77-105
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    • 2016
  • Whenever Information leak case had been happened, even though IT Infra systems were reinforced, those cases of kind were not decreased. It meant that the causes are not only the fault of IT, but also other things. So that the information leak cases should have been studied by the interdisciplinary way. There was a point of view for the Business Ethics which needed to be studied in the interdisciplinary way. Financial Information Leak Case of three representative Card Companies in Korea which is happened in 2014 was a case which was composed by many problems. These were bad circumstances, half-educated, lower salary, and the most of all, the C-Levels' ignorance of the law. By studying the CLD: Causal Loop Diagram of Business Ethics and those mentioned factors, few meanings were discovered. Firstly, this case was not a accident, but a predeterminate issue at all, because of the structural unethical corruption. Secondly, main reason of this case was not only criminals who leaked information, but also managers, especially CEO who didn't obey the law, forced that to employees. Thirdly, although those companies had moral guide and did CSR activities, it was not help to protect this information leak case. This study shows that the important thing was not the action for showing, but effective action to management for sustainability.

머신러닝 기술의 광업 분야 도입을 위한 활용사례 분석 (Case Analysis for Introduction of Machine Learning Technology to the Mining Industry)

  • 이채영;김성민;최요순
    • 터널과지하공간
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    • 제29권1호
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    • pp.1-11
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    • 2019
  • 본 연구에서는 국내 의료, 제조, 금융, 자동차, 도시 분야와 해외 광업 분야에서 머신러닝 기술이 활용된 사례를 조사하였다. 문헌 조사를 통해 머신러닝 기술이 의학영상 정보시스템 개발, 실시간 모니터링 및 이상 진단 시스템 개발, 정보시스템의 보안 수준 개선, 자율주행차 개발, 도시 통합관리 시스템 개발 등에 광범위하게 활용되어왔음을 알 수 있었다. 현재까지 국내 광업 분야에서는 머신러닝 기술의 활용사례를 찾을 수 없었으나, 해외에서는 광상 탐사나 광산 개발의 생산성 및 안전성을 개선을 위해 머신러닝 기술을 도입한 프로젝트들을 찾을 수 있었다. 향후 머신러닝 기술의 광업 분야 도입은 점차 확산될 것으로 예상된다.

국내 화강암 중의 점토세맥에 포함되는 일라이트의 K-Ar 연대 (K-Ar Ages of Illite from Clay Veins Distributed in Granitic Rocks in the Korean Peninsula)

  • ;;황진연
    • 한국광물학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.215-225
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    • 2005
  • 국내 화강암에는 수많은 점토세맥들이 단층, 절리, 열극 등을 따라 형성되어 있다. 화강암은 지질시대로 보아 쥬라기의 대보화강암, 백악기의 불국사 화강암, 고제3기의 호암 화강암으로 나누어진다. 이들 중에 운모점토광물(일라이트)을 주성분으로 하는 점토세맥의 시료와 그 모암에 대하여 K-Ar 방법에 의해 연대측정을 행하였다 그 결과, 쥬라기 화강암은 143.7 Ma 및 160 Ma이고 그 점토세맥은 104 Ma 및 107 Ma이였고, 백악기 화강암은 133.2 Ma이고, 그 점토세맥은 93.6 Ma, 84.2 Ma, 84.3Ma를 보였고, 고제3기 화강암은 39.7 Ma와 35.4 Ma이고, 그 점토세맥은 27.1 Ma 및 23.9 Ma를 나타냈다. 이와 같이 점토세맥의 연대는 모암인 화강암의 연대와는 큰 차이로 젊게 나타났다. 이러한 결과는 일본 남서부에 분포하는 백악기 및 고제3기 화강암류 중 점토세맥의 연대가 모암의 연대와 약간 젊든지 혹은 거의 같은 것으로 알려진 것과는 큰 대조를 보인다.