• 의료법학
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• 제24권1호
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• pp.67-98
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• 2023

코로나19 발생 이후 우리의 모든 생활 영역에서 많은 변화가 있었는데, 그 중 하나가 마스크 착용 의무화였다. 팬데믹 등 상황 초기에 우리나라는 다른 국가들보다 선도적으로 '사회적 거리두기' 정책 등을 강하게 시행하면서 개인 공간을 제외한 거의 모든 공간을 이용할 경우 누구나 할 것 없이 마스크 착용은 의무였다. 물론, 의료기관을 이용하기 위해서는 무엇보다 마스크 착용이 먼저였고, 마스크 착용을 안 할 경우 출입이 거부 또는 제한되었다. 즉, HAI 예방 등을 위해 모든 의료기관 이용 환자는 코로나19 검사를 실시한 후, 음성 확인이 된 환자에 한해 대면에 의한 의료행위가 이루어지는 규제가 실시되었다. 이 과정에서 마스크를 착용하기 곤란한 장애인 등의 상황은 고려되지 못하였고, 응급환자가 제때 치료 또는 수술 등을 의료인으로부터 받지 못하는 상황이 벌어졌다. 이에 국가인권위원회는 마스크 착용을 모든 사람에게 강제하고 의료기관 출입을 허용하지 않는 것은 장애인 인권차별이라는 결정을 내렸다. 따라서 이 연구는 코로나19 상황에서 장애인의 특성을 고려하지 않은 감염병 전염 예방조치로 인해 장애인에 대한 차별이 발생한 사례와 국가인권위원회 결정에 대해 쟁점이 되는 사안을 검토하는 한편, 마스크 착용이 어려운 장애인에 대한 의료기관의 진료 거부 방지 대책의 필요성과 합리적인 방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.465-474
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• 2023

조직이 보유한 지식 자원의 효과적인 활용과 강력한 보호가 조직의 지속적 성장에 중요한 조건으로 인식되면서, 조직들은 정보관리 및 보호에 대한 기술적, 정책적 투자를 지속해서 높이고 있다. 정보 노출은 해킹과 같은 조직 외부의 침입과 더불어 내부자의 오남용과 관련된 사건으로도 발생할 수 있다. 본 연구는 조직원의 정보보안 참여 행동의 증진 관점에서의 조직 환경과 개인 특성을 고려한 메커니즘을 제안한다. 즉, 조직 환경요인(윤리적 리더십, 협력적 커뮤니케이션)과 개인 요인(개인조직 적합성)이 조직 신뢰 및 제언 행동에 미치는 영향을 복합적으로 제시한다. 본 연구는 정보보안이 포함된 업무적 행동을 요구받는 직장인을 대상으로 설문하였으며, 422개의 표본을 활용하여 가설 검증을 하였다. 결과는 윤리적 리더십이 협력적 커뮤니케이션을 통해 조직 신뢰에 영향을 주었으며, 조직 신뢰는 개인조직 적합성과 상호작용 효과를 가져 제언 행동을 강화하였다. 본 연구는 직장인이 정보보안 관련 업무 수행 증진을 위한 조직 환경 구축 방향을 제언하였으므로, 내부의 정보 노출 억제 목표를 가진 조직에 실무적 시사점을 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-77
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• 2022

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.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.29-43
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• 2022

데이터 경제는 현대 사회에서 디지털 혁신과 함께 빠르게 성장하고 있다. 기업은 다양한 유형의 데이터를 수집·활용하여 새로운 수익을 창출하길 희망하고, 개인정보를 포함한 데이터의 가치는 더욱 높아지고 있다. 하지만 데이터 산업 정책에 대한 연구 중 정보 주체에 대한 논의는 부족한 상황이다. 개인정보는 보호 가치를 넘어서 높은 유용성을 가지고 있다. 이러한 관점에서 데이터 신탁제도는 개인정보의 안전한 활용을 위한 좋은 해결책이다. 데이터 신탁을 활용한 구글의 토론토 스마트시티 구축 사례, 일본의 정보은행 사례, 국내 최초의 데이터 배당을 시도한 경기도의 사례를 소개한다. 데이터 신탁 사례와 동향 파악을 통해 데이터 신탁 개념을 명확히 하고 제도 활성화에 필요한 기술적 요인을 추출하고 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 이를 시사점으로 하여 데이터 신탁제도를 통해 안전한 데이터의 활용과 새로운 서비스 시장 창출뿐만 아니라 새로운 데이터 경제를 구성하는데 크게 기여할 것으로 기대한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제47권4호
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• pp.237-245
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• 2022

Background: The current study reports measurements of activity concentrations of radon (²²⁰Rn) and thoron (²²⁰Rn) in dwellings, followed by inhalation dose assessment of the public, and then by the development of regulation and the national radon action plan (NRAP) in Cameroon. Materials and Methods: Radon, thoron, and thoron progeny measurements were carried out from 2014 to 2017 using radon-thoron discriminative detectors (commercially RADUET) in 450 dwellings and thoron progeny monitors in 350 dwellings. From 2019 to 2020, radon track detectors (commercially RADTRAK) were deployed in 1,400 dwellings. It was found that activity concentrations of radon range in 1,850 houses from 10 to 2,620 Bq/㎥ with a geometric mean of 76 Bq/㎥. Results and Discussion: Activity concentrations of thoron range from 20 to 700 Bq/㎥ with a geometric mean of 107 Bq/㎥. Thoron equilibrium factor ranges from 0.01 to 0.6, with an arithmetic mean of 0.09 that is higher than the default value of 0.02 given by UNSCEAR. On average, 49%, 9%, and 2% of all surveyed houses have radon concentrations above 100, 200, and 300 Bq/㎥, respectively. The average contribution of thoron to the inhalation dose due to radon and thoron exposure is about 40%. Thus, thoron cannot be neglected in dose assessment to avoid biased results in radio-epidemiological studies. Only radon was considered in the drafted regulation and in the NRAP adopted in October 2020. Reference levels of 300 Bq/㎥ and 1,000 Bq/㎥ were recommended for dwellings and workplaces. Conclusion: Priority actions for the coming years include the following: radon risk mapping, promotion of a protection policy against radon in buildings, integration of the radon prevention and mitigation into the training of construction specialists, mitigation of dwellings and workplaces with high radon levels, increased public awareness of the health risks associated with radon, and development of programs on the scientific and technical aspects.

• 한국노년학
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• 제25권2호
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• pp.109-126
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• 2005

본 연구는 65세 이상 노인에게 공공의 사회보장부문에서 제공하는 사회적 급여를 사회복지비용이라 정의하고, 노인의 농업노동 참여가 사회복지비용 지출에 어떻게 영향을 미치며 농업노동 참여여부에 따라 1인당 그리고 한 해 사회복지비용 지출이 얼마나 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 노인의 소득·의료보장을 위해 지출된 2003년도 교통수당, 경로연금, 국민기초생활보장 생계급여와 의료급여, 국민건강보험급여 등 생계지원비 및 의료지원비를 37개 동·읍·면사무소와 국민건강보험공단에 자료제공 협조를 요청하여 만 65세 이상 노인 799명에 대한 원자료를 수집·활용하였다. 65~74세, 75~84세, 85세 이상 등 3개 연령집단별로 분석한 결과, 첫째, 생계지원비 및 의료지원비 모두 모든 연령집단에서 농업노동에 참여한 노인보다 농업노동을 하지 않았던 노인에게 더 많이 지출되었다. 노인 1인당 차액은 연령집단에 따라 약간 차이가 있었는데 생계지원비는 113,959~361,132원, 의료지원비는 15,644~51,418원이었다. 둘째, 노인의 농업노동 참여여부는 65~74세, 75~84세 연령집단의 생계비 지출에, 65~74세 연령집단의 의료지원비 지출에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 결과를 기초로 하여 노년기 농업노동 참여에 따른 한 해 사회복지비용 절감액을 산출한 결과, 2003년도 기준 1304억원이었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.182-196
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• 2023

작물 수확량의 정확하고 시기 적절한 추정은 세계적인 식량 안보 계획 및 농업 정책 개발을 포함하여 다양한 목적을 위해 중요하다. 원격 감지 기술은 특히 vegetation indices (VIs)를 활용한 작물 상태 모니터링과 예측에서 유망성을 보여주고 있다. 그러나 normalized difference vegetation index (NDVI) 와 enhanced vegetation index (EVI) 와 같은 전통적인 Vis는 식물광합성의 빠른 변화를 포착하는 데 제한이 있으며 작물 생산성을 정확하게 대표하지 못할 수 있다. 대체적인 Vis인 near-infrared reflectance of vegetation (NIRv)는 gross primary productivity (GPP)과 강한 상관관계를 가지며 빛이 반사할 때의 혼동을 해결하는 능력으로 인해 작물 생산량을 예측하는 더 나은 지표로 제안되었다. 연구 결과는 옥수수와 콩 모두에 대해 NIRv의 최댓값과 작물 수확량/면적 간에 유의한 상관관계가 있음을 입증했다. 이 상관관계는 콩에 대해 약간 더 강한 경향을 보였다. 게다가 대부분의 주요한 주에서는 NIRv의 최댓값과 생산량 간에 주목할 만한 관계가 있으며, 다양한 주에서 일관된 경사도를 보였다. 또한, 연간 데이터에서는 대부분의 값이 서로 밀접하게 군집되는 독특한 패턴을 관찰했다. 그러나 2012년은 다양한 주에서 독특한 작물 조건을 시사하는 이상값으로 나타났다. NIRv의 최댓값과 생산량 간의 확립된 관계를 기반으로, 우리는 2022년의 작물 수확량 데이터를 예측하고, 예측의 정확도를 Root Mean Square Percentage Error (RMSPE)를 사용하여 평가했다. 우리의 연구 결과는 지역별 작물 수확량 추정에 NIRv의 최댓값과 잠재력을 나타내며, 다양한 지역에서 정확도는 달라질 수 있다는 것을 보여줄 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.75-88
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• 2024

우리나라는 수요 곡물의 대부분을 수입으로 의존하기 때문에 주요 곡물 수출 국가의 재배 면적과 생산량 예측을 통해 식량안보를 증진시킬 수 있다. 특히, 밀 주요 수출국인 우크라이나를 대상으로 재배지역의 변화 전망을 파악하는 것이 장기적인 밀 수급에 대한 미래 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 작물의 기후적합도를 예측하는 Fuzzy Union 모델을 사용하여 과거 기후조건(1970~2000)에서 우크라이나 지역의 밀의 기후적합도를 평가하고자 하였다. 우크라이나 통계청으로부터 밀 생산량과 재배면적 통계자료를 수집하였다. 또한, 위성영상을 활용하여 작물의 재배면적과 수량에 대한 공간자료인 EarthStat 자료를 수집하였다. 모델로 계산된 기후적합도와 밀 관측지점과 비교하여 임계값을 설정하였다. EarthStat 자료와 실제 관측자료를 비교한 결과 일정 지역에서 재배면적과 수량이 일치하지 않는 지역들이 존재하였다. 과거 기후 조건에서 산출된 기후적합도의 경우에도 지역적인 차이를 보였다. 예를 들어, 우크라이나의 서북부 지역에서 0.8 이상의 높은 기후적합도의 분포를 보였으나 동남부 지역에서는 0.15 수준의 낮은 기후적합도를 보였다. 그러나, 기후적합도의 행정구역별 통계량과 실제 밀 재배면적과 생산량을 비교한 결과 일정 수준의 상관관계를 가졌다. 특히, 단위면적당 생산량과 기후적합도의 상관계수는 0.647로 중위 정상관을 나타냈다. 이러한 결과는 기후적합도를 활용하여 재배면적 추정 및 단위면적당 수량 예측이 가능함을 시사하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.267-272
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• 2024

최근, 주요 선진 국가들은 인구문제 해결, 정치·경제, 그리고 국가 경쟁력 강화 등을 이유로 정책적으로 메가시티를 육성하고 있다. 그 변화의 추세는 더욱 가속화되고 있다. 한국도 서울·경기권에 이어 부산·울산·경남권, 대구·경북권, 광주·전남권, 대전·세종·충남·충북권 등지에 메가시티 정책이 추진되고 있다. 이런 도시화 현상으로 인해 군사전문가들은 미래의 전장 환경을 우주나 대도시(메가시티)로 예상한다. 이런 관점에서 한국도 미리 준비하지 않으면 메가시티가 직면한 위협에 효과적으로 대응하지 못할 것이다. 따라서 메가시티의 거대한 규모와 지하 작전환경의 특징에 최적화된 지하시설작전 능력이 요구되는 것이다. 이런 배경에서 메가시티 지하 작전환경의 특징과 미국, 이스라엘 등 군사 선진국의 지하시설작전 준비 사례를 분석하였다. 이를 기초로 한국 메가시티 내 지하 작전환경에 적합한 지하시설작전에 요구되는 능력을 아이디어 차원에서 군의 조직 및 전투계, 전투원 생존을 보장할 특수장비 및 물자 확보, 소부대 전투기술 개발과 훈련시스템 구축 측면에 우선순위를 두고 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.19-24
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• 2024

미래의 군사 전투 환경은 현재의 군(軍) 인구 감소 및 변화하는 양상에 맞춰 국방 분야에서 인공지능(AI)의 역할과 중요성이 급격히 확대되고 있다. 특히, 민간에서의 AI(Artificial Intelligence) 개발은 OpenAI의 Chat-GPT 등장 이후 초거대 AI(Super-Giant AI, also known as Hyperscale AI), 즉 파운데이션 모델을 기반으로 새로운 영역에서 부상하고 있다. 미국 국방부는 CDAO(Chief Digital and AI Office) 산하의 Task Force Lima를 조직하여 LLM(Large Language Model)과 생성형 AI의 활용 방안에 대한 연구를 진행 중이며, 중국, 이스라엘 등 군사 선진국에서도 초거대 AI를 군에 적용하기 위한 연구를 수행 중이다. 따라서, 우리 군도 무기체계에 초거대 AI 모델의 활용 가능성과 적용분야에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존의 특화 AI와 초거대 AI(파운데이션 모델, Foundation Model)의 특징 및 장·단점을 비교하고, 무기체계에 적용될 수 있는 초거대 AI의 새로운 적용분야를 발굴하였다. 본 연구는 미래의 적용 분야와 잠재적인 도전과제에 대한 예측과 함께 초거대 인공지능을 국방작전에 효과적으로 통합하기 위한 통찰력을 제공하고, 선진화된 인공지능 시대에서의 국방 정책 개발, 국제 안보 전략을 형성하는 데 기여할 것으로 기대한다.