Background: Fisheries and aquaculture are statistically acknowledged to be among the most dangerous occupations. Yet, industrial safety and health precautions against occupational accidents within the sector are not sufficiently implemented in many parts of the world. The present study aims to provide a quantified overview of work accident statistics in the Turkish fisheries and aquaculture industry. Methods: This article presents an overview of reported injuries and fatalities in the Turkish fisheries and aquaculture industries from 2006 to 2020. Incident, permanent incapacity, and fatality rates were calculated, and the difference between fisheries and aquaculture was statistically examined. Results: The overall incident, permanent incapacity, and fatality rates were 449.4, 4.7, and 5.7 per 100,000 worker years, respectively, over the 15-year period. With these fatality rates, fisheries and aquaculture are two of the industries with the highest fatality rates among comparable industries in Turkey. Incident rates in fisheries and aquaculture indicated that aquaculture work is more dangerous and risky. The data set includes 25 fatalities and 22 permanent incapacity cases over 15 years and shows an increase in fatality rates and occupational accidents in the last 8 years. Conclusion: present study showed that the quality of data and reporting in the Turkish fisheries and aquaculture industries including occupational illnesses, must be improved in order to be more preventative and to develop efficient safety management in the sector. Incentives for providing thorough data on occupational incidents must be enhanced to improve occupational safety awareness in Turkish fisheries and aquaculture.
본 논문에서 국내 항공사고조사를 위한 통합 데이터 관리 시스템 프로토타입 개발을 제안한다. 최근 항공사고 조사 장비의 발전에 따라 사고조사 시스템은 다양한 형태의 jpg, avi, 및 wav 파일 자료들을 수집 및 관리해야한다. 하지만 ECCAIRS 시스템의 경우 항공사고 조사 시 발생하는 다양한 자료를 관리하기 위한 별도의 데이터베이스를 구축하고 있지 못한 상황이며, 국내 항공사고 관리시스템 역시 동일한 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 해외 주요 국가의 항공사고보고서 시스템을 분석하고 국내 환경에 적용할 수 있는 방안을 마련한다. 통합 데이터 관리시스템 프로토타입을 통하여 기존 자료와 최근 조사한 자료를 입력을 통하여 성능을 확인하였다. 이 결과를 이용하여 최종 통합 데이터 관리시스템의 완성을 위한 기초 자료로 활용할 예정이다.
연구목적: 본 논문은 사회재난 및 안전사고 발생에 따른 재난 유형별 조사 분석 정보에 대한 공통 데이터 도출과 머신 러닝 기반 사고 예측을 지원하는 특성화 데이터를 통합한 사회재난 및 안전사고 데이터 셋 구조를 도출하는 연구에 초점을 맞추었다. 연구방법: 기존 조사 분석 보고서의 사고 분류, 원인, 피해 등을 표시할 수 있는 데이터를 중심으로 머신 러닝에 활용할 수 있는 특성화 데이터 도출과 이에 대한 XML 기반의 표준 체계를 도출한다. 연구결과: XML 기반의 표준 스키마 도출과 사례 제시를 하였다. 결론: 본 논문에서 도출된 표준안을 사회재난 및 안전사고 데이터셋 구축에 활용하고, 이를 기반으로 여러 분야에서 재난 사고 및 안전의 위험을 예측할 수 있는 응용 기술을 개발할 수 있게 지원한다.
IT 환경변화에 따라 IT기술을 기반으로 하는 금융환경에서 정보보안의 사고 경로는 다양해지고 있고 그 발생 가능한 피해 유형은 점차 광범위해지고 있다. 특히 기업에게 정보보안사고로 인한 개인정보유출은 1차적인 문제로 그치지 않고 유출된 개인정보로 2차 피해가 충분히 발생가능하기에 그 어느 유형의 정보보안사고보다 심각하다고 할 수 있다. 본 연구는 개인정보유출사고가 기업가치에 어떠한 영향을 미치는지 최근 15년간 1,899개의 상장기업 중 개인정보유출사고가 발생한 21개의 상장기업을 대상으로 사건연구방법론을 통해 분석하였고 사고일 전후의 거래량 흐름을 통해 개인정보유출사고에 대한 투자자들의 정보반응을 추론하고자 하였다. 더불어, 우리나라 주식시장에서 외국인, 기관, 개인투자자 등으로 그 투자자유형을 세분화하여 개인정보유출사고가 투자자 유형별 투자성과에 어떠한 영향을 주는 사건인지를 실증적으로 정량분석 하였다. 본 논문을 통해 우리나라 주식시장에서 개인정보유출사고가 기업가치 뿐만 아니라 기업의 이해관계자인 투자주체별 투자성과에도 차별적인 영향을 주는 사건이라는 것을 제시함으로서 정보보안사고로 인한 피해예방과 기업의 정보보안을 담당하는 사람들의 지위 및 역할에 있어 경영자들에게 정보보안의 중요성을 인지시켜주는데 있어 본 연구가 실무적으로 많은 시사점을 줄 것이라 기대해 본다.
In this paper, we propose an analysis framework to capture the trends of information security incidents and evaluate the security policy based on the incident analysis. We build a big data from news media collecting security incidents news and policy news, identify key trends in information security from this, and present an analytical method for evaluating policies from the point of view of incidents. In more specific, we propose a network-based analysis model that allows us to easily identify the trends of information security incidents and policy at a glance, and a cosine similarity measure to find important events from incidents and policy announcements.
최근 개인 정보 유출 사건이 빈번히 발생하고 빈도가 갈수록 증가하는 추세이지만, 개인 정보 유출 사건에 대한 사회나 정보주체인 시민들의 반응은 크게 대두되고 있지 않다. 또한, 개인 정보 유출 사건들에 대한 정보 주체의 반응을 여러 해 기간동안의 데이터에 기반하여 비교하는 연구는 많이 수행되어 있지 않다. 따라서, 본 연구는 2014년 1월부터 2022년 10월까지 국내에서 발생한 주요 개인정보 유출 사건들에 대한 정보주체의 소셜미디어 반응 변화를 분석하였다. 각 사건들이 발생한 직후 일주일간의 기간 동안 네이버 블로그에 작성된 총 1,317건의 포스팅을 수집하였다. 이 포스팅들에 대해 LDA 토픽 모델링 기법을 적용하여 주제를 분석한 결과, 개인정보 유출, 해킹, 정보기술 등 5개의 주요 토픽이 도출되었다. 토픽 분포의 시간변화를 분석한 결과, 개인정보 유출 사건 직후에는 해당 사건에 대한 직접적인 언급 토픽의 비중이 가장 높았으나, 시간이 지나면서 개인정보 유출과 간접적으로 관련된 토픽의 언급 비중이 증가하는 것을 확인하였다. 이는 개인정보 유출 사건 발생 후 정보주체의 관심이 시간이 지남에 따라 해당 사건에서 벗어나 관련 토픽으로 옮겨지고, 개인정보 보호에 대한 관심 또한 줄어든다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 향후 개인정보 유출 사건 이후 정보주체의 프라이버시 인식 변화에 대한 연구의 필요성을 시사한다.
최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
해안에서 입사파향은 일반적으로 실측 파랑자료로부터 생성한 파향 스펙트럼 분석을 통하여 구하지만, 파향의 실측기법은 현장 계기설치시 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따른다. 이러한 이유로, 본 연구는 해안 디지털 비디오 자료에 나타나는 입사파의 파봉선을 이용하여 쇄파지역에서 입사파의 변화를 관측하는 기술을 제안한다. 파봉선은 이미지 상에서 선인식 기법을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출한다. 입사파향은 추출된 파봉선의 일차미분값, 즉, 실제 평면좌표 공간에서 파봉선의 기울기를 계산하여 구한다. 비디오 자료로부터 입사파향의 측정결과는 실측 파랑자료의 파향 스펙트럼으로부터 구한 파향 계산결과와 비교적 잘 일치한다.
최근 항공 안전의 발전에도 불구하고, 항공기 사고의 뚜렷한 감소 추세 없이 유지되고 있다. 따라서 국제적인 항공안전관리의 방향은 기존의 항공안전 방식을 탈피하여 자료에 근거하여 분석된 요소들을 통하여 사고예방을 위한 위험요소를 제거하는 것에 관심을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 위험요소를 발굴하고 분석하기 위하여 EU에서 개발하고 2010년부터 한국에서 도입하기 시작한 ECCAIRS에 대한 개관을 소개하였다. 아울러 ECCAIRS에 입력된 국내 항공사고 Data를 활용하여 항공기 사고와 준사고의 분포, 연도별 및 월별 사고 분포, 비행 단계 분포, 그리고 분류체계 분포 등에 대한 경향을 분석하였다. 본 연구의 항공기 사고와 준사고의 추세 분석은 향후 추구해야 할 정량적인 안전관리의 유용한 방향이 될 것이다.
클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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