Post-COVID-19 시대에 다가올 전염병의 위협에 대비하기 위해 인간, 동물, 환경의 건강이 하나라는 One-health 개념에 기반한 연구가 필수적이다. 현재 인간의 SARS-CoV-2의 높은 감염률과 바이러스 부하로 인해 종을 뛰어넘는 감염이 확인되고 있다. 대표적으로 사람에서 밍크로의 전파 가능성이 확인되었고, 밀접 접촉 중에 사람에서 고양이로 전파가 가능할 것으로 추정되고 있다. 현재까지의 자료를 통해 가축류, 가금류에서의 감염 가능성이 낮은 것으로 보여지나 새로운 변이로 인해 감염이 확립된다면 인간의 식량 안보, 경제, 무역 등 다양한 분야에 파급 효과가 클 것으로 예측된다. 또한 SARS-CoV-2의 풍토화 전망과 반려동물로의 접근성이 높다는 점 등이 우려되는 상황이다. 바이러스의 진화는 동물 숙주에서 발생할 가능성이 높고, 다른 종에서 SARS-CoV-2가 확립되면 인간 집단에 바이러스가 다시 출현할 수 있는 중간 숙주 역할을 할 수도 있기 때문이다. SARS-CoV-2의 동물 감염에 대한 연구 데이터를 지속적으로 축적하여 빠른 대응이 필요하다고 생각된다. 또한 동물 감염에 대한 연구는 SARS-CoV-2 백신 및 치료제 연구에 사용되는 동물 모델의 개발 등을 포함한 다방면에서 중요하다. 따라서 본 연구에서는 SARS-CoV-2의 동물 감염에 대해 역학 검토 및 대응 전략을 One-health 관점에서 접근하여 분석하였다.
이동약자가 집에서 밖으로 나오는 순간부터 이동에 대한 어려움을 겪는 경우가 있다. 보호자들 또한 시간적 여유가 없어 사회적 약자인 가족을 보호시설에 위탁하게 되는 경우 피보호자의 위치를 알기 위해서는 보호자가 직접 확인할 수밖에 없다. 이러한 보호자의 불안감과 수고를 덜어주고, 보호시설 관계자와 이용자의 편의성을 제공하기 위해 AI 홈케어 솔루션에 대한 설계를 하게 되었다. 비영리재단, 보호시설에 서비스를 무료로 배포하여 사용하는 시설이 많아진다면 보호자의 걱정이 줄어들고, 시설 이용자들을 관리해야 하는 시설 관계자의 부담도 줄어들게 될 것이다. 본 논문에서는 이동약자를 고려하여 이동과 관련한 모든 데이터인 보호자에게 피보호자의 위치, 상태 알람뿐만 아니라 위급한 일이 발생하면 보호자에게 긴급 알림서비스 기능을 제공한다. 나아가 시설 관계자의 편의와 부담을 덜어주기 위해 내비게이션 기능을 사용하여 최적의 경로를 추천해주는 서비스 기능도 제공할 필요가 있다. 이동약자가 이용하는 셔틀의 위치, 승하차 시간 등 보호자에게 필요한 정보를 제공하여 불안감을 덜어줄 필요가 있다. 또한 서비스를 무료로 제공하면서 시설 관리자는 봉사의 질, 이동약자는 서비스의 질을 높여주는 데 목표가 있다.
연구목적: 고용노동부에서는 사업장 내 화재·붕괴 등의 대형재난이 발생하면 사업장 대규모 인적사고 위기관리 표준매뉴얼에 근거하여 재난을 관리하고 있다. 현재 운용중인 표준매뉴얼을 점검하고 미흡한 항목에 대해 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법:이에 따라, 재난관리 매뉴얼 내·외부 전문가, 본부·지방관서의 재난업무 담당자 등과 함께 표준매뉴얼을 점검하였고 우선적으로 개선해야 할 항목을 도출하였다. 연구결과: 붕괴사고의 경우에는 재난관리 주관부처 선정의 논란을 제거하기 위해 행정안전부에서 선정기준을 정확히 제시할 필요가 있으며, 인파밀집사고의 경우에는 표준매뉴얼 보다는 행동·실무 매뉴얼에 구체적으로 반영하여 유사시 근로자 대피 안전성을 확보해야 할 것이다. 이 외에도 재난안전 통신망 운영 및 대피요령에 대해 상세한 내용의 추가 보완이 필요해 보인다. 결론: 향후에도 국민의 눈높이에 부응하는 재난관리 제도 개선을 위해서 해당 분야별 전문가, 재난업무 담당자, 그리고 일반시민 등의 의견수렴을 통해 근로자의 생명과 안전을 보장하고 좀 더 현장감 있는 사업장 대규모 인적사고 위기 관리 표준매뉴얼 마련을 기대한다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
무 설치 프로그램(이하 '포터블 프로그램'이라 한다.)은 일반적 소프트웨어와는 다르게 설치과정 없이 사용할 수 있는 프로그램이다. 별도의 설치 과정이 없기 때문에 포터블 프로그램은 높은 이동성을 가지며 다양하게 활용된다. 예를 들어, 다수의 PC의 초기 설정이 필요할 때 하나의 USB 드라이브에 다양한 포터블 프로그램을 저장하여 초기설정을 할 수 있다. 또는 PC에 문제가 발생하여 정상적인 부팅이 어려울 때 USB 드라이브에 Windows PE를 구성하고 저장된 포터블 프로그램으로 PC 복구에 사용될 수 있다. 그리고 포터블 프로그램은 레지스트리 값 변경 등 PC 설정에 직접적인 영향을 끼치지 않으며 흔적을 남기지 않는다. 이는 다시 말해, 포터블 프로그램이 높은 보안성을 가진다는 것을 의미한다. 포터블 프로그램을 사용 후 삭제하면 일반적인 방식으로의 행위분석에 어려움이 존재한다. 만약 사용자가 악성 행위에 포터블 프로그램을 사용하였다면 일반적인 방식으로의 분석으로는 증거 수집에 한계가 따른다. 따라서 포터블 프로그램은 일반적인 설치 소프트웨어와는 다른 새로운 방식의 행위분석이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 가상머신 상에서 Windows 10 운영체제를 설치한 후 Opera, Notepad++의 포터블 프로그램으로 시나리오를 진행한다. 그리고 이를 운영체제의 파일분석, 메모리 포렌식 등의 다양한 방법으로 분석하여, 프로그램 실행시간, 횟수 등의 정보를 수집하고, 사용자의 구체적 행위분석을 실시한다.
정보화의 발전에 비례하여 정보보호의 중요성도 높아지고 있다. 최근까지 정보보호에 대한 관심과 주요 연구의 흐름은 기술적인 보호조치(예: 암호화, 접근제어, 방화벽 등)와 관리적 관점의 행동연구였다. 최근에 들어서야 국내외적으로 정보보호 투자효과에 대한 연구가 활성화되기 시작했다. 정보보호 투자효과에 대한 계량적 산정이 필요한 이유는 정보보호의 중요성을 정확하게 인식할 수 있어 적정규모의 예산을 책정하고 효율적으로 예산을 투입할 수 있는 기초를 마련할 수 있기 때문이다. 정보보호 투자효과를 측정하기 위한 선행연구로 보안사고의 피해규모를 산정하는 연구가 필수적이다. 보안사고의 피해규모는 가시적 손실(피해복구, 생산성 저하, 손해배상 등)과, 비가시적 손실(고객 충성도 저하, 회사의 브랜드 이미지 하락 등) 규모의 합으로 구성된다. 그 동안 가시적 손실규모 측정에 관한 연구는 상대적으로 많았으나, 비가시적 손실규모 측정에 관한 연구는 상대적으로 미흡하였던 것이 사실이다. 이는 현실적으로 비가시적 손실규모를 측정할 수 있는 접근방법을 고안해내는 것이 어려웠기 때문이다. 이로 인해 막연히 비가시적 손실규모가 가시적 손실규모에 비해 대단히 클 것이라고 짐작해 올 수 밖에 없었다. 본 논문에서는 보안사고의 비가시적 손실규모를 측정하기 위해 대규모 개인정보 보안 사고가 발생한 기업의 매출액 증가율을 경쟁기업과 분석하는 연구방법을 제안한다. 매출액은 영업이익 및 순이익과는 달리 회사 내부적인 회계방침에 의해 규모의 조절이 불가능한 재무요소이면서 회사가 고객 충성도 저하와 회사의 브랜드 이미지 하락으로 인해 받게 되는 영향을 가장 정확하게 반영하는 재무요소이기도 하다. 연구방법에 따라 2008년 대규모 개인정보 보안사고가 발생한 국내기업을 선정하고 그 경쟁사와 매출액 변화추이를 비교 분석하였다. 분석결과 보안사고가 발생한 기업의 평균 매출액 증가율이 경쟁사 평균 매출액 증가율 보다 0.0225% 높다는 사실을 발견했다. 이 결과는 국내의 보안 사고가 기업 가치에 미치는 비가시적 영향이 거의 없거나 또는 발생하더라도 그 영향력이 미미하여 가격정책 및 광고 홍보를 통해 충분히 극복할 수 있다는 점을 대변한다. 본 논문의 결과는 역설적으로 국내 보안사고의 피해규모를 측정하는데 있어 가시적 손실규모의 정확한 측정이 무엇보다 중요함을 의미한다.
전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
해양을 이용하려는 수요자 증가에 따라, 해양공간을 합리적으로 배분하기 위해 해양공간계획(Marine Spatial Planning)제도가 도입되었다. 이 중 어업활동보호구역은 수산자원보호 등 어업활동 보호를 위해 지정되었다. 그러나, 어업활동보호구역을 주로 항해하는 어선은 우리나라에서 발생하는 해양사고의 약 70 %를 차지할 정도로 위험에 노출되어 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 어업활동보호구역 내 어선 통항 안전 확보를 위해 어업활동보호구역과 항만·항행구역에서 발생하는 해양사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 해양용도구역의 교통량을 조사하고 선종별, 사고 유형별, 톤수별, 사고원인별, 인명피해별로 해양사고를 조사하였다. 분석 결과 각 유형별 단위 면적당 해양사고는 대부분 항만·항행구역에서 더 많이 발생하였으나 전체적으로 발생한 해양사고는 어업활동보호구역이 높았다. 특히 인명사고가 많이 발생하여 통항 안전관리가 필요한 것으로 식별되었다.
북한군의 호남방면 대우회 기동은 6.25전쟁 기간 동안 북한군이 보여준 가장 빠른 기동이었으며, 국군과 연합군의 낙동강 방어선을 전면 조정하게 할 만큼 위협적인 공격이었다. 하지만 본 연구가 간접접근전략 측면에서 북한군의 호남방면 대우회기동을 분석한 결과, 이 기동에는 실패할 수밖에 없었던 여러 요인이 존재했다. 간접접근전략 수행 측면에 있어서 북한군은 전투력 분산, 작전선 변경의 융통성 부족, 지상군 위주의 기동, 심리적 견제 결여 등 여러 실패 요인을 노정했다. 하지만 북한군은 마지막 '기습'을 준비였는데, 그것은 북한군 6사단을 후속하던 7사단이 재차 우회를 감행하여 통영 방면으로 공격을 시도한 것이었다. 이를 통해 북한군은 낙동강 방어선을 돌파하고, 부산으로 향하고자 했다. 그러나 북한군의 공격은 한국 해군·해병대의 통영상륙작전으로 인해 최종 좌절되었다. 바다를 기동공간으로 한 신속한 기동으로 해군·해병대는 주요 요충지를 먼저 점령했고, 유리한 상황을 조성한 가운데 북한군 7사단의 공격을 막아냈다. 해군·해병대의 통영상륙작전은 북한군의 호남방면 대우회기동을 최종 저지함으로써 낙동강 방어선이 유지되도록 하였다.
정보통신기술(ICT) 및 인공지능(AI) 기술 산업의 급격한 발전에 따라 먼 미래로만 생각했던 자율운항선박의 등장이 최근들어 현실로 다가오고 있다. 이러한 급격한 기술의 발전과 더불어 해양법 분야에서의 해사안전, 해양환경보호, 해양질서유지 등의 공법(公法)분야분만 아니라 책임, 손해배상, 해상보험 등 사법(私法)분야에서의 변화 또한 필수불가결하게 되었다. 특히 선원이 승선하지 않는 자율운항선박이라는 새로운 형태의 선박의 등장으로 해양사고 발생 시 책임, 손해배상, 보험계약 등의 그 유형과 종류 또한 달라질 것이다. 이 논문에서는 먼저 자율운항선박의 개념, 분류, 효과 및 미래에 대한 일반적 이론 및 자율운항선박 논의를 위한 해상법의 개념과 해상법상 각종 의무와 책임에 대한 일반적 이론을 살펴본다. 다음으로 자율운항선박의 해양사고 발생 시 선박으로서 지위, 용선 계약상의 법률관계, 감항능력주의의무, 책임의 주체 및 손해배상책임과 면책에 대한 쟁점 사항을 해상법적 관점에서 검토한다. 아울러 향후 자율운항선박 4단계에서 해양사고 발생 시 책임의 귀속 주체와 기준을 명확히 하기 위한 추가적인 연구의 필요성과 더불어 이를 위한 기술개발·법령정비·자금지원 등 제도적 개선의 필요성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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