범죄는 사전적 예방이 중요하다. 과거 범죄는 사후적으로 대처하고 이를 처벌하는데 집중하였다. 그러나 빅데이터 기술을 적용하면 범죄는 사전적으로 예방될 수 있다. 빅데이터는 범죄자 또는 잠재적 범죄자의 행동을 예측할 수 있기 때문이다. 이 글은 범죄예방을 위해 빅데이터 시스템을 어떻게 구축할지에 대해 논의한다. 구체적으로는 빅데이터의 비정형 데이터와 기본의 정형데이터를 결합하는 방식을 다루고 그 결과로서 범죄예방시스템을 설계한다. 이 연구를 통해 범죄 예방을 위해 빅데이터가 활용되는 가능성을 지문을 통해 기술하였고 이를 기초로 향후 범죄예방프로그램 및 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다.
Recently, converging Big Data and IoT(Internet of Things)has become mainstream, and public sector is no exception. In particular, this combinationis applicable to crime prevention in Korea. Crime prevention has evolved from CPTED (Crime Prevention through Environmental Design) to ubiquitous crime prevention;however, such a physical engineering method has the limitation, for instance, unexpected exposureby CCTV installed on the street, and doesn't have the function that automatically alarms passengers who pass through a criminal zone.To overcome that, this paper offers a crime prevention method using Big Data from public organizations along with IoT. We expect this work will help construct an intelligent crime-prevention system to protect the weak in our society.
Purpose: The aim of this study was to identify the effects of community mapping based on volunteered Geographic Information System on smoking prevention among female middle school students. Methods: This study used a triangulation method which integrated quantitative data from a "pre-post" study on a nonequivalent control group and qualitative data from focus group interviews. Data was collected from 4 August 2015 to 10 January 2016. The experimental group (n=24) participated in community mapping along with education on smoking prevention and the control group (n=28) participated only in routine education. Both groups were measured on their knowledge and attitude related to smoking prevention through self-report questionnaires. The quantitative data was analyzed by descriptive statistics, $x^2$ analysis, and t-test using SPSS 23.0. The qualitative data was collected through focus group interviews to investigate the social-environmental effect of smoking prevention. Results: Knowledge related to smoking prevention was significantly higher (t=2.591, p=.013) in the experimental group than the control group. But attitude related to smoking prevention did not show significant differences between the two groups. When asked about their experiences of the community mapping program, it turned out to be a process where they could learn practical knowledge related to smoking prevention and experience their individual practices manifested as collective intelligence while working together with community members. The study found that community mapping had an effect on smoking prevention from a social and environmental aspect. Conclusion: To be more effective, school education on smoking prevention should be provided in connection with the community. It is also desirable to provide an opportunity where adolescents can experience discovering and solving practical problems along with their own community.
Purpose: This study was to develop and test a theoretical model based on the revised health belief model explaining osteoporosis prevention behaviors among postmenopausal women under 65. Methods: This secondary data analysis included 342 postmenopausal women under 65 from original data sources of a total of 734 women. The measured instruments were scales for osteoporosis awareness, osteoporosis health belief scale (benefit, barrier, susceptibility, severity, and health motivation), self-efficacy, and osteoporosis prevention behaviors. Data were analyzed using SPSS/WIN 20.0 and AMOS 20.0. Results: The mean age of the subjects was 55.2 years and the mean age of menopause was 51.10. The hypothetical model of osteoporosis prevention behaviors was relatively fit. Osteoporosis prevention behaviors were significantly explained up to 62% by expectation factors (relative benefit, self-efficacy, health motivation) and modifying factors(knowledge only). Expectation factors of health belief had a mediation effect between modifying factors and prevention behaviors. Conclusion: This study partially supported the revised health belief model for explaining osteoporosis prevention behaviors. It provides a basis for developing an educational program focusing on expectation factors and knowledge with the aim of behavioral changes for osteoporosis prevention.
Purpose: The study was done to identify health behavior for cancer prevention in university students according to characteristics of the university students and other factors affecting health behavior for cancer prevention and to provide data to set up a strategy to reduce the cancer. Methods: Data were collected by questionnaires from 353 university students in G city. To analyze the sample survey data, descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffe's test, and multiple regression analysis were performed with SPSS/WIN 15.0. Results: Significant factors that affect health behaviors for cancer prevention in university students were perception of health status, knowledge and attitudes about cancer, and smoking. These variables explained 21% of health behaviors for cancer prevention. Conclusion: The results of this study indicate that in order to improve the health behavior for cancer prevention in university students it is important to development health education programs that focus on positive perception of health status. This development could be enhanced with structured and on-going education about cancer.
최근 들어 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래는 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 부산에코텔타시티의 수질오염과 이에 따른 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 더욱 진화될 스마트사회와 유비쿼터스 시대에 합당한 스마트생태도시를 구현하는 도시재난방재정보화의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 빅데이터 행정공간정보화 방재시스템을 제안하였으며, 부산에코델타시티를 위한 성공적인 빅데이터 수질오염 및 재난방재정보화 전략을 도출하였다. 결국 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 부산에코델타시티와 같은 스마트생태도시에서 유기적으로 기능하는 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT수질오염방재시스템 마련이 중요하다.
Given the further promotion of economic globalization, China's financial market has also expanded. However, at present, this market faces substantial risks. The main financial and economic risks in China are in the areas of policy, credit, exchange rates, accounting, and interest rates. The current status of China's financial market is as follows: insufficient attention from upper management; insufficient innovation in the development of the financial economy; and lack of a sound financial and economic risk protection system. To further understand the current situation of China's financial market, we conducted a questionnaire survey on the financial market and reached the following conclusions. A comprehensive enterprise questionnaire from the government's perspective, the enterprise's perspective and the individual's perspective showed that the following problems exist in the financial and economic risk prevention aspects of big data and Internet of Things in China. The political system at the country's grassroots level is not comprehensive enough. The legal regulatory system is not comprehensive enough, leading to serious incidents of loan fraud. The top management of enterprises does not pay enough attention to financial risk prevention. Therefore, we constructed a financial and economic risk prevention model based on big data and Internet of Things that has effective preventive capabilities for both enterprises and individuals. The concept reflected in the model is to obtain data through Internet of Things, use big data for screening, and then pass these data to the big data analysis system at the grassroots level for analysis. The data initially screened as big data are analyzed in depth, and we obtain the original data that can be used to make decisions. Finally, we put forward the corresponding opinions, and their main contents represent the following points: the key is to build a sound national financial and economic risk prevention and assessment system, the guarantee is to strengthen the supervision of national financial risks, and the purpose is to promote the marketization of financial interest rates.
Purpose: This study was done to propose and test a predictive model that would explain and predict fall prevention behaviors in postmenopausal women. The health belief model was the theoretical basis to aid development of a nursing intervention fall prevention program. Methods: Data for 421 postmenopausal women were selected from an original data set using a survey design. The structural equation model was tested for 3 constructs: modifying factors, expectation factors, and threat factors. Expectation factors were measured as relative perceived benefit (perceived benefit minus perceived barrier), self-efficacy, and health motivation; threat factors, as perceived susceptibility (fear of falling) and perceived severity (avoiding activity for fear of falling); and modifying factors: level of education and knowledge about fall prevention. Data were analyzed using SPSS Windows and AMOS program. Results: Mean age was 55.7 years (range 45-64), and 19.7% had experienced a fall within the past year. Fall prevention behaviors were explained by expectation and threat factors indicating significant direct effects. Mediating effect of health beliefs was significant in the relationship between modifying factors and fall prevention behaviors. The proposed model explained 33% of the variance. Conclusion: Results indicate that fall prevention education should include knowledge, expectation, and threat factors based on health belief model.
Purpose: The purpose of this study is designed to identity the extent of geriatric hospital nurse's knowledge attitude and fall prevention activities toward falls, thereby identifying the relationship between them. Methods: Knowledge of the falls targeting 350 people who work in the nurse elderly hospital, located at J city, attitudes about fall prevention activity data were collected for nurses working in the geriatric hospital. The collected data were analyzed with descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, Scheff's test, correlation coefficients. Results: Attitude and prevention activities of fall showed that there is a correlation. Showed that age was a significant effect on falls prevention activities age 45 years and olde and attitude. The higher the fall prevention activities were found to be low. Conclusion: In relationship between knowledge, attitudes and prevention activities regarding falls, knowledge about falls had no correlation with attitude and prevention activities and a correlation was found between attitudes and prevention activity regarding falls. Accordingly, it is required to implement training program to improve nurse's attitude to falls, and repetitive fall prevention training and education is expected to contribute to increasing the practice of fall prevention activity.
최근 들어 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래는 빅데이터 해양방재정보화 측면에서 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 세월호사건과 같은 해양재난에 대한 대비책으로서 ICT해양방재시스템 개발 측면에서 빅데이터 해양방재정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 더욱 진화될 스마트사회와 유비쿼터스 시대에 합당한 해양방재정보화의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 빅데이터 행정공간정보화시스템을 제안하였으며, 세월호 사건의 재발을 방지하기 위한 목적에서 성공적인 빅데이터 해양방재정보화 전략을 도출하였다. 결국 빅데이터와 빅데이터시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 해양방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 세월호사건을 예방할 차원의 선진적인 빅데이터 행정공간정보화시스템 마련이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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