본 논문은 정부 부동산 정책의 문제점과 개선방안을 연구하였다. 문재인 정부는 세금 중과로 투기 세력을 잡겠다고 하며 규제 일변도로 나아가고 있다. 공급보다는 재건축 규제나 은행 대출을 강화했고 양도소득세도 인상했다. 정부가 경제보다 정치 논리를 강조하며 대책을 시행하자 시장은 불안하고 경기는 침체에 빠지고 있다. 토지는 인구증가라든지 산업화, 도시화, 부의 증대로 인하여 문제의 악순환을 증가시켜왔다. 부동산 문제는 토지정책을 잘못 수립하면 토지가격 상승뿐만 아니라 무질서한 국토이용이 가속화되고 거래 질서의 문란이 파생된다. 또한 부동산은 한번 엎지른 물은 담기 어려울 정도로 토지문제를 회복하기 어렵다. 이것을 토지의 비가역성이라고 한다. 지가가 한번 폭등하면 다시 잡기 어렵고 무분별한 개발은 생태계의 파괴로 이어지어 되돌기가 여간 쉽지 않다. 이렇게 복잡다단한 부동산 문제을 정부 정책으로 단기간에 단시일에 벌주듯 시행해서는 안 되는 이유다. 이번 논문은 부동산정책의 문제점을 고찰하고 이에 대한 개선방안을 살펴보고자 한다.
주파수공용통신시스템TRS(Trunked Radio System)은 개별통화, 그룹 통화뿐만 아니라 그룹에 속한 가입자는 동시에 호출할 수 있고, 통화시간을 조정함으로써 제한된 시간 내에 많은 이용자가 사용할 수 있다,또한 지하철의 LCX 인프라망은 대부분 FM, 소방무선, 경찰청 TRS와 2005년에 구축된 지상파DMB 서비스가 공용으로 망에 연결되어 서비스 및 운영 하고 있으며, 본 논문은 지하철TRS의 효과적인 망 설계와 구축을 위하여 지하철의 복합통신 인프라와 연계하여 통화수신감도, 핸드오프, 타 신호간섭, 시간지연 등을 분석하고, 중계기의 출력별 수신 전계강도, 통화단말의 성공률 등의 테스트를 시행하고 테스트 결과를 분석하였다. 또한, 테스트결과에 의한 장비의 출력용량 및 서비스 커버리지에 의한 예측으로 TRS 셀 설계 및 망 구축에 도움을 줄 것이다.
Statistical analysis was performed on national forensic autopsy data collected in the Republic of Korea, with the exception of Ulsan, during 2017. A total of 8,777 cases were categorized based on the region; information was provided by the Police Agency and the Coast Guard regarding sex, age, manner of death, and cause of death. Analysis of the manner of death revealed that 3,971 cases (45.2%) were unnatural deaths, 3,679 cases (41.9%) were natural deaths, and 1,127 cases (12.8%) were unknown deaths. Among the unnatural deaths, the majority of the cases (1,740 cases, 43.8%) were accidents, 1,316 cases (33.1%) were suicide, 385 cases (9.7%) were homicide, and 530 cases (13.3%) were undetermined deaths. Among the unnatural deaths, the majority of the cases (1,575 cases, 39.7%) were trauma, followed by 793 cases (20.0%) of poisoning and 689 cases (17.4%) of asphyxia. Falling down was the major cause of death by trauma (737 cases, 46.8%). As a result of the classification of asphyxia based on previous study, strangulation was the major cause, with 538 cases (78.1%). Among the natural deaths, heart disease was the major cause (1,790 cases, 48.7%), followed by vascular disease (697 cases, 18.9%).
본 연구는 저출산·고령화, 만혼, 비혼, 별거, 사별, 귀농귀촌 등으로 인한 가족구조의 변화, 노동시장의 유연성 증대 등으로 인한 1인가구 증가라는 현상에 대해 1인가구의 화재예방 대책을 탐구하고 있다. 1인가구의 화재에 영향을 미치는 요인은 구조적 차원에서 주거환경문제가 있다. 행태적 측면에서 반려동물 양육에 따른 화재발생 증가가 있다. 1인가구의 화재예방을 위해서는 구조적 차원에서 주거환경 개선을 위한 예외 없는 안전규제가 필요하다. 행태적 차원에서는 관계기관 예방안전지도의 확대 적용이 필요하다. 또한 반려동물로 인한 화재 예방을 위한 조치로서 전기레인지의 제조사들은 반려동물로 인한 화재를 예방하는 안전장치, 예를 들면 자동 전원 차단장치나 타이머를 활용한 전원 공급 등을 개발해야 한다. 반려동물을 안전하게 키우기 위해 필요한 조치들을 홍보영상으로 만들어 배포하거나 가상현실로 구현된 재난대비 프로그램을 개발해서 보급하는 것도 중요한 수단이 될 수 있다.
이 연구는 목적은 경찰청, 경비협회 등에서 제공하는 최근 3년 동안의 민간경비업체·경비원, 규모별 경비업체, 일반·특수(신임교육), 자격제도 현황의 분석 및 해석을 통해 우리나라 민간경비업의 이론적 바탕을 제공하고 민간경비업을 해석하기 위한 새로운 시각을 제공하는 것이다. 결과적으로 현황을 통해 살펴 본 민간경비업은 수도권·시설경비의 집중, 비정상적인 신변보호업체 대비 신변보호원의 수, 특수경비업의 정규직 전환이였고, 신임교육에서는 일반경비원은 아직 지속적인 교육 증가, 반면에 특수경비원의 교육은 한계점이 나타났다. 자격제도에서는 경비지도사의 자격증의 활용성과 신변보호사 자격증의 활용과 홍보가 부족한 것으로 나타났다. 이러한 민간경비업의 현황들로 살펴본 특징들의 대응방안은 다음과 같다. 첫 번째, 민간경비업의 균형발전과 업무구분의 명확성이다. 두 번째, 민간경비 교육과 교육기관의 질을 높여야 한다. 세 번째, 자격제도의 현실화와 적극적인 홍보이다.
자율주행차의 도입으로 인적 오류에 의한 교통사고가 크게 줄어드는 것과 같은 긍정적 파급효과를 기대할 수 있다. 그러나 자율주행차의 H/W 또는 S/W의 오류 및 기능 부족등으로 새로운 교통안전 이슈가 앞으로 발생할 것으로 예상됨에 따라 자율주행차의 주행 안전성을 평가하기 위한 현실적이고 체계적인 시나리오 구축이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터를 바탕으로 자율주행차 주행 안전성을 평가하기 위한 상황 시나리오(functional scenario)를 개발하였다. GIS 프로그램인 QGIS를 활용하여 국내 고속도로 톨게이트 및 램프 구간에서 발생한 교통사고 데이터를 추출하고 교통사고 개요 항목을 확인한 후, 교통사고 유형을 분류하였다. 또한, 교통사고 유형 분류 결과를 바탕으로 톨게이트와 램프 구간의 다양한 위험 상황을 내용으로 하는 상황 시나리오를 개발하였다.
본 연구는 이동통신 로그 데이터를 통해 산출된 교통량 정보를 활용하여 기존 검지기에 준하는 교통량 정보를 추정하기 위해, 머신러닝의 앙상블 기법을 기반으로 하는 최적의 이동통신 기반 교통량 추정 모형을 개발하는 것이다. 이동통신 데이터를 통해 계측된 교통량 등의 정보와 VDS 실측 데이터를 활용하여 머신러닝 모형들을 통해 비교·분석한 결과, LightGBM 모형이 교통량 추정의 최적모형으로 선정되었다. 국도 1, 3, 6호선 검지영역 96개소를 대상으로 교통량 추정 모형의 성능을 평가한 결과, 전체 검지영역의 경우 MAPE 8.49로 교통량 추정 정확도가 91.51%로 분석되었다. VDS가 설치되지 않은 구간의 경우 교통량 추정 정확도는 92.6%로, VDS 설치가 어려운 구간에서도 LightGBM 교통량 추정 모형이 적용 가능하였다.
우리나라는 현재 65세 이상 인구가 약 15%에 이르는 고령화 사회이다. 이에 따라 현재 정부에서는 여러 가지 대책을 마련하고 있지만, 줄어들기 보다는 오히려 빠르게 증가하고 있는 문제가 바로 노인 교통사고이다. 당장 여러 매체에서도 바로 확인을 할 수 있을 정도로 많이 증가하였고, 현재 교통사고로 숨지거나 다치는 노인이 하루 평균 약 110명, 한 해 약 4만 여명에 달하고 있고, 경찰청의 발표에 따르면 5년 전 보다 노인 교통사고 발생률이 25% 가량 증가하였음을 발표한 바 있다. 이러한 노인 교통사고에 대하여 본 논문은 빅 데이터 분석, R 프로그래밍 언어를 통하여 노인 교통사고를 분석하여, 노인 교통사고의 주된 원인과 이를 방지할 수 있는 대책이 필요한 지역을 제시하고자 한다.
2020년에 경찰청에서 조사한 자료에 따르면 38,496건 중에 미해결 사건이 161건으로, 미해결 원인 중 가장 높은 성인실종자의 경우는 대부분 단순 가출로 평가된다. CCTV를 통해 영상을 통해 찾는 경우에도 수많은 사람이 지나가는 상황에 인물들의 얼굴을 일일이 확인하고 진술의 특징들로만 인물을 찾아내야 하기 때문에 긴 시간이 걸리고 정확도가 낮아 수사에 많은 시간이 소요되는 것이 확인되었다. 본 논문은 MTCNN을 활용하여 CCTV 속 인물 추출에 대한 연구를 진행하였다. MTCNN으로 학습된 얼굴들과 입고 있는 옷의 특징을 동시에 분석을 시작하여 겹쳐지는 경우의 인물들만 추출하여 관계자에게 확인이 가능하도록 한다. 향후 실종자의 특징들을 좁혀 정확도를 높이기 위해 더 다양한 특징 검출 학습을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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