최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.
We analyzed the terminology and classification related to the risk management of radiation treatment overseas to establish the terminology and classification system for Korea. This study investigated the terminology and classification for radiotherapy risk management through overseas research materials from related organizations and associations, including the IAEA, WHO, British group, EC, and AAPM. Overseas risk management commonly uses the terms "near miss", "incident", and "adverse event", classified according to the degree of severity. However, several organizations have ambiguous terminologies. They use the term "near miss" for events such as a near event, close call, and good catch; the term "incident" for an event; and the term "adverse event" for the likes of an accident and an event. In addition, different organizations use different classifications: a "near miss" is generally classified as "incident" in most cases but not classified as such in BIR et al. Confusion might also be caused by the disunity of the terminology and classification, and by the ambiguity of definitions. Patient safety management of medical institutions in Korea uses the terms "near miss", "adverse event", and "sentinel event", which it classifies into eight levels according to the severity of risk to the patient. Therefore, the terminology and classification for radiotherapy risk management based on the patient safety management of medical institutions in Korea will help in improving the safety and quality of radiotherapy.
It is necessary to analyze the railway accidents and incidents for the purpose of understanding present safety state and enhancing its system. Korea National Railroad has its accident/incident reporting codes, but it is relatively not sufficient for detail classification and investigation of accident and incident compared with foreign countries. This paper suggests how to classify the railway accident/incident, and describes the analysis result for domestic recent railway accidents and incidents according to the new suggested classifying system.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
A method using beamforming has been developed to measure absorption coefncient of oblique incidence. MUSIC(Multiple Signal Classification) method detects the angle of incidence and reflection. And beamforming method separates the incident and reflected wave. And spatial smoothing technique is used to reduce the coherence between the incident and reflected wave. The test material were modeled as a locally reacting surface. Numerical and experiment results are performed to verify the performance of proposed method.
최근 침해정보공유센터와 기업의 보안시스템으로 부터 수집되는 침해사고의 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 사이버 공격으로 인해 침해 사고가 발생했을 때 침해사고 분석가들은 대량의 침해사고 데이터를 분류 및 분석하는데 시간과 비용이 증가하는 문제점에 직면한다. 이에 대한 기존의 해결책으로 다중 연관분석을 통한 유사침해사고에 대한 정보를 제공하는 침해사고 분석시스템이 있으나 이는 분석가에게 분석할 침해사고의 수를 축소시켜 주는 효과가 있을 뿐 침해분석에 적합한 정보를 제공하지 못하고 있다. 그 근본적인 이유는 비현실적인 침해사고의 구성을 야기하는 침해자원 기준으로 침해사고를 분류하기 때문이다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 침해사고를 기준으로 침해자원을 계층적으로 분류하고 유사도 분석을 수행하였다. 이 분석을 통하여 신규 침해사고가 발생하였을 때 유사한 침해사고 유형에 대한 정보를 침해사고 분석가에게 제시하는 침해사고 분석 모델을 제안하고 검증을 위하여 침해사고분석 모듈을 구현하였다. 제안 모델은 의미 있는 침해사고 구성과 유형 분류의 제공을 통해 실용성을 확대한다.
본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
Lee, Soon Sung;Shin, Dong Oh;Ji, Young Hoon;Kim, Dong Wook;An, Sohyoun;Park, Dong-Wook;Cho, Gyu Suk;Kim, Kum-Bae;Koo, Jihye;Oh, Yoon-Jin;Choi, Sang Hyoun
한국의학물리학회지:의학물리
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제27권3호
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pp.139-145
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2016
With the development in field of industry and medicine, new machines and techniques are being launched. Moreover, the complexity of the techniques is associated to an increasing risk of incident. Especially, a small error in radiotherapy can lead to a serious patient-related incident, risk management is necessary in radiotherapy in order to reduce the risk of incident. However, in field of radiotherapy, there are no legally binding clauses for risk management and there is an absence of risk management systems at an institutional level. Therefore, we analyzed institutional status of risk management, reporting & classification systems, and risk assessment & analysis in 31 countries. For risk management and reporting systems, 65% of countries investigated had legislation or regulations; however, only 35% of countries used classification systems. It was found that 43% more countries had legislation for risk management in healthcare than those for radiotherapy; 19% more countries had reporting systems for healthcare than those for radiotherapy. For classification systems, 60% more countries had legislation, recommendation, and guidelines in the field of radiotherapy than those for healthcare. Recently, international institutes have published several reports for risk management and patient safety in radiotherapy, owing to which, countries adopting risk management for radiotherapy will gradually increase. Before adopting risk management in Korea, we should precisely understand the procedures and functions of risk management, in order to increase efficiency of risk management because classification & reporting system and risk assessment & analysis are connected organically, and institutional management is needed for high quality of risk management in Korea.
건설업에서의 재해는 수십 년 동안 다른 산업보다 많이 발생하였기 때문에, 건설업에서의 재해는 반드시 줄여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 작업분류체계(WBS) 및 위험분류체계(RBS)를 제시하였다. WBS와 RBS는 계층적 구조로 작업 및 위험 단위를 쉽고, 빠르게 찾을 수 있다. 그래서 본 연구에서는 건설업에서의 재해를 예방하기 위해 통합 WBS-RBS 프레임워크를 개발하고자 한다. 연구의 순서 다음과 같은 3단계로 진행되었다. ① 데이터 수집 ② 데이터 분류 ③ 통합 WBS-RBS 프레임워크 개발 순으로 진행되었다. 연구의 결과 가장 사고가 많이 발생한 건물용도, 건설공종 및 재해요인을 제시할 수 있었다. 연구 결과를 통해 의사결정자는 건물용도, 건설공종, 및 재해요인의 위험 수준을 고려할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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