• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권2호
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• pp.37-81
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• 2015

인도네시아의 에어 아시아 QZ8501 제트여객기가 2014년 12월 28일, 오전 5시 35분에 인도네시아, Surabaya도시에 있는 Juanda 국제공항을 출발하여 같은 날 8시 반 싱가포르 Changi 국제공항에 도착할 예정이었다. 그러나 인도네시아의 에어아시아(에어버스 A320-200) 여객기는 인도네시아 제 2의 도시인 수라바야공항에서 승개 162명을 태우고 싱가포를 향하여 비행도중 동년 12월 28일 Java 바다에 추락하였다. 인도네시아의 에어아시아 제트여객기의 잔해가 Juanda 국제공항에서 약 66 마일 떨어진 위치에서 발견되었으며 이곳에서 12월 28일 지상에 있는 항공교통관제관 (ATC) 과 조정사간에 교신이 끊겼다. 레이더에서 사라진 여객기 (QZ 8501)에는 승객 155명과 승무원 7명이 탔으며 희생된 여객 가운데에는 155명의 인도네시아어인, 3명의 한국인, 싱가포르인, 말레이시아인, 영국인이 각각 1명이었다. 말레이시아여객기 추락사건을 살피어 본다면, 말레이시아 여객기 (MH370)는 현지 시간 2014년 3월 8일 밤 12시41분 쿠알라룸푸르 국제공항을 출발하여 같은 날 새벽 6시 30분 (현지시간) 중국 베이징수도국제공항에 착륙 할 예정이었다. 그러나 말레이시아 여객기 (MH370) 는 쿠알라룸푸르 국제공항을 출발하여 베이징수도국제공항을 향하하여 비행도중 (쿠알라룸푸르와 북경 간에 비행거리: 4,414km 2,743마일) 갑자기 살아져 3월 8일 남인도양에 추락하였다. 이 말레이시아여객기는 쿠알라룸푸르 국제공항을 이륙한 후 1시간 만에 지상에 있는 항공교통관제관 (ATC) 과 조정사간에 교신이 두절되었으며 이 여객기에 227명의 승객 (15개국)과 12명의 승객이 타고 있었다. 상기 227명의 승객가운데에는 중국인 153명, 말레이시아인이 38명, 인도네시아 인이 7명, 호주인이 6명, 인도인이 5명, 프랑스인이 4명, 미국인이3명, 이란인이2명, 캐나다인이2명, 뉴질랜드인이 2명, 우크라이나인이 2명, 러시아인이 1명, 네덜란드인이 1명, 대만인이 1명이었음으로 중국인 승객이 거의 3분의 2 이상을 차지하고 있었다. 본 인도네시아 및 말레이시아 여객기 추락사건에 있어 승객 및 승무원들은 전원 사망하였고 가해자(국)인 인도네시아 및 말레이시아뿐만 아니라 피해자(국) 인 중국, 한국, 호주인, 인도, 프랑스, 미국, 인도네시아 및 말레이시아 등이 모두 1999년의 몬트리올조약의 가맹국이기 때문에 인도네시아 및 말레이시아의 항공사들은 동 조약 제21조에 따라 손해배상금액으로서 113,100 특별인출권 (SDR, 계산단위, 미화 155,000달러)를 유족들에게 무조건 지급하여야만 된다. 그러나 인도네시아 및 말레이시아 여객기 추락사건에 있어 유족들은 상기 배상금액에 만족하고 있지 않기 때문에 승객사망자에 대한 유족들의 손해배상청구소송 사건에 있어 일부 유족들은 자국법원에 소송을 제기하는 것보다는 손해배상금액을 많이 탈수 있는 미국 법원에 소송을 제기하고 있다. 미국은 현재 국제항공운송에 있어 항공여개운송인의 책임이 국제조약에 따라 유한책임 제도를 채택하고 있지만 국내항공운송에 있어서는 항공여개운송인의 책임이 무한책임제도를 채택하고 있다. 현재 미국법원은 국제 및 국내항공운송을 막론하고 항공여객운송인이 Wilful-misconduct (인식이 있는 중대한 과실) 범하였을 때에 무한책임을 인정하여 손해배상금액에 관한 판결내용이 30만 달러 내지 500만 달러를 상회하고 있음으로 유족들은 몬트리올조약 제33조 (재판관할권) 및 미국에서 제조한 여객기의 결함을 이유로 한 "제조물책임법"에 근거하여 본 소송사건에 있어 일부 유족들은 미국이변호사에 소송사건을 의뢰하여 미국법원에 손해배상청구소송사건을 제기한바 있다. 한편 필자의 의견으로는 1999년의 몬트리올조약 제17조에 규정되어 있는 국제항공운송인의 손해배상책임사유로 bodily injury라고 신체상의 상해만을 규정하고 있어 피해자 보호에 만전을 기할 수가 없음으로 앞으로 ICAO 법률위원회에서 가까운 장래에 몬트리올조약을 개정 할 때에 이 문구를 피해자의 정신적손해도 다 포함될 수 있도록 personal injury 라는 문구로 수정하는 것이 바람직하다고 본다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.47-55
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• 2015

최근, 병원정보시스템의 환경은 다양한 스마트 기술을 접목하고 있는 추세이다. 따라서, 스마트 폰, 테블렛 PC와 같은 다양한 스마트 디바이스가 의료 정보 시스템에 활용된다. 또한, 이러한 환경은 이기종 센서, 디바이스, 시스템 및 네트워크에서 실행되는 다양한 응용 프로그램으로 구성된다. 이들 병원 정보 시스템 환경에서, 기존의 접근 제어 방식에 의한 보안 서비스를 적용하는 것은 문제가 된다. 기존 보안 방식의 대부분은 접근제어 리스트 구조를 사용한다. 이는 클라이언트 이름, 서비스 객체 메소드 이름으로 접근 제어 매트릭스에 의해 정의된 접근만을 허용한다. 가장 큰 문제점으로는 정적인 접근 방법은 변화되는 상황에 신속하게 적응하지 못한다. 따라서, 우리는 보다 유연하고, 매우 상이한 보안 요구와 다양한 환경에 적용 할 수 있는 새로운 보안 메커니즘을 필요로 한다. 또한, 환자중심의 의료 서비스 형태로 변화되고 있어, 이를 해결하기 위한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 모바일 환경에서 의료정보 동적접근 시스템을 제안하고자 한다. 우리는 기존 병원정보 시스템의 환경을 기반으로 동적접근 제어 방법으로 의료정보 시스템에 접근하는 방법에 중점을 두었다. 물리적인 환경은 모바일 x-ray 영상 디바이스와 전용 모바일 스마트 디바이스, PACS, EMR 서버와 인증 서버로 구성하였다. 소프트웨어 환경은 모바일 X-ray영상기기는 Windows7 OS를 기반으로 동기화 및 모니터링 서비스를 위해 .Net Framework를 기반으로 개발하였다. 그리고 전용 스마트 디바이스는 Android OS를 기반으로 JSP와 Java SDK를 통한 동적접근 응용 서비스를 구현하였다. 병원의 의료영상정보 서버와 모바일 X-ray영상기기, 전용 스마트 디바이스간의 의료정보는 의료영상정보 표준인 DICOM을 기준으로 한다. 또한 EMR 정보는 H7을 기반으로 한다. 동적접근 제어 서비스를 제공하기 위해, 우리는 산소포화도, 심박수, 혈압과 체온과 같은 생체 정보의 값에 대한 조건에 의해 환자의 상황을 분류하고, 의료진의 의료정보 접속 인증 방법으로 동적인 접근 방법을 설계했다. 이는 일반 상태와 응급상태로 2부분으로 구분하여 이벤트 추적 다이어그램으로 보였다. 그리고, 인증 정보는 ID/PWD와 위치, 역할, 작업시간 그리고 응급 환자를 위한 응급 코드를 포함하였다. 동적접근 제어 방법의 일반적인 상황은 인증 정보의 값에 의해 의료정보에 접근 할 수 있다. 그러나 응급상황의 경우는 인증 정보 없이 응급 코드에 의해 의료정보에 접근하도록 하였다. 또한, 우리는 의료정보 표준에 따라 환자, 의료진 및 의료 영상 정보로 구성되는 의료정보 통합 데이터베이스 스키마를 구축했다. 끝으로, 우리는 제안 시스템의 수행 결과를 일반과 응급상황과 같은 환자의 상태에 따라 스마트 디바이스 기반으로 동적접근 응용 서비스의 유용성을 보였다. 특히, 제안 된 시스템은 동적 액세스 제어 방법에 의해 응급상황에서 스마트 디바이스기반의 효과적인 의료 정보 서비스를 제공한다. 이 결과, 제안한 시스템이 u-병원 정보 시스템과 서비스에 유용할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권1호
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• pp.8-13
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• 2017

본 연구는 식중독 세균 등 유해미생물에 의한 농산물 오염을 예측하여 대응방안을 마련할 수 있도록 하는데 필요한 모의실험 computing platform을 개발하고자 수행되었다. 농산물 오염은 그 빈도가 매우 낮고, 발생패턴도 극히 불규칙하여 계량적 요소가 많지 않기 때문에 기존의 광범위하게 활용되는 수리모형(Mathematical Modeling)이나 확률통계모형(Probability Statistical Modeling)을 기반으로 한 예측모형은 개발이 어렵다. 이와는 달리 개체기반모형(Agent-based Model)은 목적지향적인 각 개체들이 내재된 특성에 따라 변화하는 환경에서 상황 의존적 또는 자율적 행동을 하였을 때 나타나는 결과를 바탕으로 앞으로의 변화를 예측하는 모형으로 각 개체들에 대한 간단한 행동규칙과 몇 개의 변수를 활용하여 직관적 분석 가능하기 때문에 농산물의 안전성에 영향을 미치는 여러 개체 (농작물, 오염원, 오염매개자)가 상호작용하는 메커니즘을 모의실험하는 경우에 유용하다. 본 연구에서는 Scala와 Java 프로그래밍 언어에 기반을 둔 개체기반모형 개발환경을 지원하는 전용 소프트웨어인 NetLogo를 이용하여 프로그램을 제작하였다. 개발된 모형은 가상의 엽채류 재배지역을 대상으로 가축 또는 야생동물이 출입할 수 있도록 하였고, 이들 동물이 배설하는 분변에 있는 장관유래 식중독 세균에 의해 토양 오염 또는 농작물 오염이 발생될 수 있도록 하였다. 이 오염은 시간이 지남에 따라 점차 소멸되지만 건전한 동물이 오염된 농작물을 섭취하는 경우 다시 동물의 장내로 들어가게 되어 보균 동물이 될 수 있도록 하였고, 역시 이 보균 동물이 배설하는 분변에 식중독 세균이 있도록 설정하였다. 가상 엽채류 재배환경에서 생존하는 식중독 세균은 파리와 같은 위생해충에 의해 다른 곳의 토양이나 농작물에 옮겨질 수 있게 하였다. 작물체는 60일 동안 생장하고, 동물은 개체군의 밀도 증감이 없으며, 파리는 시간이 지남에 따라 개체군 밀도가 변동될 수 있도록 하였다. 동물 개체수, 파리 개체수, 그리고 초기 오염 작물 개체수를 달리하면서 작물체의 미생물 오염을 시뮬레이션한 결과, 다른 요인들 보다는 동물 개체수가 작물체 오염에 가장 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.181-199
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• 2010

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.