정형/비정형 데이터 기반 사회재난 안전 플랫폼 설계

A Design of the Social Disasters Safety Platform based on the Structured and Unstructured Data

Abstract

연구목적: 자연재난은 행정안전부가 재난관리 주관기관으로 관리체계가 잘 구성되어 있는 반면에 사회재난은 그 관리가 부처별로 분산되어 있어 통합적인 관점의 관리가 부실한 상태이다. 통합적 관리를 위한 정보체계 구성과 플랫폼 개발을 통하여 지자체 등에서 활용할 수 있게 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법: 각 부처별로 분산된 재난 정보로 사고조사 보고서(비정형 데이터)를 포함한 재난 정보를 통합하고 분석할 수 있는 DB 구축과, 인명 피해 중심의 사회 재난에 대한 위험성 평가를 통한 재난 관리체계를 제공하고, 실시간으로 제공되는 사고 진행에 대한 인명 피해 예측과 사고 원인 추론 체계를 제시한다. 연구결과: 정형 및 비정형 재난 정보를 관리하는 시스템 설계, 인명중심 사회재난 위험성 평가 방법 제시, 그리고 실시간 재난 모니터링을 통하여 분석할 수 있는 체계 설계, 그리고 이를 기반으로 서비스할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 결론: 사회재난 정보를 통합 운영할 수 있는 플랫폼과 사고조사를 통한 인명피해 원인과 위험도를 제시하는 체계를 구축하였다.

Purpose: Natural Disaster has well formed framework more than social disaster, because natural disaster is controlled by one department, such as MOIS, but social disaster is distributed. This study is on the design of the integrated service platform for the social diaster data. and then, apply to the local governments. Method: Firstly, we design DB templates for the incident cases considering the incident investigation reports. For the risk management, life-damage oriented social disaster risk assessment is defined. In case of the real-time incident data from NDMS, AI system provides the prediction information in the life damage and the cause of the incident. Result: We design the structured and unstructured incident data management system, and design the integrated social disaster and safety incident management system. Conclusion: The integrated social disaster and safety incident management system may be used in the local governments

서론

자연 재난의 발생은 사람의 노력으로 예방할 수 없지만, 사회재난은 안전 점검 등의 과정을 통하여 예방할 수 있다. 자연재난과 다른 특징을 가지는 사회재난은 자연 재난처럼 분석 및 관리 체계가 잘 정비되지 않은 상태이며, 관련 예방, 대비, 대응, 복구 과정 등이 표준화된 것이나, 참조될 만한 대표적 체계가 구축되지 않은 상태이다.

사회재난 체계의 정비를 위하여, 구축된 많은 재난 관리 시스템은 인터넷 등으로부터 얻을 수 있는 정형 데이터(예를 들어, HTML, TXT 등의 파일 형태)를 기반으로 구축하고, 연계하여, 운영하는 체계로 되어 있다.

사회 재난은 사람의 실수 등으로 발생되는 인적 사고가 많은 상태여서 이에 대한 분석을 통한 예방을 위하여 재난 유형별로 사고조사보고서 등과 같은 비 정형 형태(예를 들어, HWP 파일, PDF 파일 등)로 구축된 파일이 많이 존재한다.

정확한 사고 원인 정보 등을 가진 사고조사보고서는 활용성이 높음에도 불구하고, 자동화된 도구를 이용하여 정보를 자동 추출하여 활용한 체계가 전무한 상태이다.

또한 최근에 이슈화된 중대재해처벌법과 같이 인명 피해 중심의 재난 사고 관리에 대한 요구에 따라 많은 기관과 사업장에서 관심이 집중되고 있다.

이러한 관점에서 첫째 사회재난에 대한 플랫폼과 같은 시스템 구축으로 사회재난 전반을 관리할 수 있는 체계가 필요하며, 둘째 이러한 플랫폼은 비정형 데이터의 정보를 자동으로 추출하여, 활용할 수 있는 체계를 구축하여야 하며, 셋째 위험성 평가를 통한 재난 관리 효율화를 인명 중심의 위험성 평가를 도입하여 지자체 등에서 활용할 수 있는 체계를 제공하는 것이다.

비정형 데이터로부터 추출되는 정보는 재난 유형, 인명 피해 정보, 사고 원인 정보, 키워드 등이며, 고려하는 사회재난 역시, 인명 피해 중심의 사회재난에 대한 이슈로 미세먼지, 수질오염과 같은 인명피해가 낮은 형태의 재난보다는 화재, 붕괴, 인적사고와 같은 인명 중심의 사회재난 체계를 갖추어 활용하는 것이 필요하다.

기존 연구 분석

부처별 사고조사보고서 현황

Table 1에 기술된 사고조사보고서는 발생하는 사고의 원인을 담당 부처에서 조사를 통하여 확인하고, 이를 기반으로 유사 사고를 예방 및 대비를 할 수 있게 만들어졌다. 2016년 행정안전부(구 국민안전처)에서 구축한 재난사고관리 운영지원시스템은 이들 사고조사보고서를 공유하고 참조할 수 있게 하였으나, 실시간 연계 체계 부재로 인하여 사업이 종료된 상태이다(MOIS, 2016). 현재는 단순히 각 부처별 관리하는 홈페이지 등에서 해당 보고서를 확인할 수 있게 되어 있어서 이들 사고 정보를 기반으로 자동으로 사고 원인을 추론하고 예측하는 정보를 제공할 수 없는 상태이다.

Table 1. Incident investigation reports

사회재난 위험성 평가 모델 연구

사회재난 위험성 평가 기존 모델 연구 및 관련 지표는 Table 2와 같다(MOIS, 2018a; 2020a; 2020b). 기존 연구 모델은 변화되는 환경(예를 들어, 기후변화, 도시화, 시설물 노후화 등) 요인을 고려하지 않은 과거 재난 중심으로 되어 있으며, 위험성 평가 = 노출성(과거 피해) + 취약성(현재-발생시 피해 강도) + 경감노력(대응 역량) 형태로 구성되어 있다.

Table 2. Risk assessment models

위험성 평가 대상 사회재난 선정 연구

(사)한국방재안전학회는 2018년 사회재난 위험지수를 개발하였다(MOIS, 2018a). 사회 안전도 진단에 필요한 사회재난을 25개로 선정하였고, 이를 기반으로 2004-2017년 재난 연감 분석을 통하여 발생되지 않은 사회재난을 제거하고, 또한 재난이 발생하였으나 피해 집계가 없는 것을 제외하고, 그리고, 발생 이력은 거의 없지만, 파급력이 있는 원자력, 공동구(발생이력 있음)를 추가하여 최종적으로 13개 사회재난을 선정하였다.

Table 3. Social disaster list for the development of risk index

그러나 바다에 접하지 않은 지자체에 해양 오염에 대한 위험성 평가가 의미가 없는 것처럼 필요한 사회재난 대상을 선정하는 문제가 남아있다. 일반적인 방법으로는 해당 지자체가 보유한 재난 유형별 현장조치 행동 매뉴얼 리스트가 선정되는 위험성 평가 대상 사회재난과 일치할 것이다.

왜냐하면 지자체는 매년 행정안전부에 관리하는 재난 유형에 대한 위험성 평가가 포함된 비축관리계획서를 제출하고 있으며, 이 뜻은 해당 재난 유형이 지자체에 중요하다는 뜻이 되기 때문이다. 그러나 비축관리계획서에 제시되는 위험성 평가모델과 세부 지표는 지자체별로 고려사항, 조건 등이 다른 상태이다.

구미시청 위험성 평가사례 분석

2018년 구미시 위험성 평가를 통하여 중점 관리 재난 유형 도출을 하였다. 도출은 2가지 관점에서 수행되었다(Gumi City, 2018). 본 평가는 미래 특성을 고려한 평가가 제시되었다.

Table 4. Risk Assessment of Social Disaster in Gumi City at 2018

국립재난안전연구원의 2018년 위험목록 보고서

국립재난안전연구원이 구축한 위험목록 보고서는 안전관리 계획 수립시 참고하여 우선순위 등을 고려한 위험 목록으로 자연 재난 + 사회재난 + 안전사고를 포함하고 있다(NDMI, 2018b). 사회재난과 안전사고에 대한 2012 - 2016년 사이 통계자료를 분석하여 발생건수, 인명피해, 재산피해 3가지 요인에 대한 유클리드 거리 산식에 의한 위험 순위를 도출하였으며, 마지막으로 재난을 가중시키는 변화 요인(예를 들어, 강수량 증가, 기후변화, 시설물의 노후화 등)을 적용하여 최종적으로 자연재난, 사회재난, 안전사고에 대한 위험도를 제시하였다.

국립재난안전연구원의 R-Scanner

국립재난안전연구원에서 2018.1 ~ 2018.12 동안 수행한 “비정형 텍스트 데이터 기반 weak signal 탐색 방법론 개발 및 탐색 사례연구”의 결과로 재난이슈에 대한 정보를 쉽게 획득할 수 있는 “실시간 재난 뉴스 모니터링 시스템”을 개발하였다(NDMI, 2018a).

이는 비정형 빅데이터 재난안전 맞춤형 탐색도구(R-Scanner)의 탐색 범위를 확대하기 위하여, 키워드 출현 빈도 기반 미래 잠재 위험(weak signal) 탐색 체계를 마련하였으며, weak signal 중 현재의 약점과 지난 사례로부터 유추에 중점을 두고 있다.

텍스트 분석을 위해 사용된 핵심기술은 재난안전 분야 맞춤형 키워드규칙 기반 문서 분류 기술, 재난사고 속성정보 추출기술, 재난 안전 관련 어투 분석 기술, 부정지수 산출로 다음과 같은 정보가 도출되었다.

재난 및 안전 데이터 표준화 연구

동의대학교는 사회재난 및 안전사고 데이터에 대한 표준화 연구를 수행하였다(Lee et al., 2021). 표준화는 Fig. 2와 같은 절차에 의하여 수행하였고, 부처별 사고조사보고서의 공통 데이터 기반으로 구축하였으며, 특히 재난 위험도 평가를 위한 발생위험, 피해 정도, 재난 원인 정보 등을 포함하고 있다(Lee et al., 2021).

Fig 1. Real-time disaster news monitoring system

Fig. 2. Data standardization processing

표준화는 위 그림과 같은 절차에 의하여 수행하였고, 부처별 사고조사보고서의 공통 데이터 기반으로 구축하였으며, 특히 재난 위험도 평가를 위한 발생위험, 피해 정도, 재난 원인 정보 등을 포함하고 있다.

사회 재난 위험성 실시간 모니터링 기술 설계

인적사고 기반 사회 재난 및 안전 분류

재난 및 안전사고 분류의 기준은 그 목적에 맞게 제시되어야 한다. 본 연구에서는 사회재난 및 안전에 대한 분류로 다음과 같은 자료를 참고하고, 추가적으로 인적사고와 관련이 적은 재난(예를 들어 수질오염)은 제외하고 선정하였다. 또한 사고조사보고서에서 제시된 “가스사고”는 원인에 대한 것으로 “다중밀집시설 대형화재”로 통합하였다.

- 부처별 산재된 사고조사보고서의 사고 유형

- (사)한국방재안전학회의 분류

- 국립재난안전연구원의 위험목록 보고서 분류

그러나 실제적으로 본 분류를 특정 지자체에 적용할 시 해당 지자체의 특성에 따라 재난 유형이 가감될 수 있다.

Table 5. Social disasters and safety incidents classification

사회재난 위험성 평가

재난 위험성 평가(Risk Assessment; RA)는 데이터에 따라 (1) 자연재난 위험성 평가, (2) 사회재난 위험성 평가, (3) 안전사고 위험성 평가 3가지고 구분될 수 있다. 본 연구의 대상이 되는 위험성 평가는 (2), (3)에 해당되나, (3) 안전사고의 위험성 평가는 하지 않는다. 왜냐하면 안전사고는 수시로 발생되는 사고이고 재난에 비하여 발생빈도는 무척 높고, 피해는 상대적으로 낮은 형태의 사고로 발생에 대한 위험은 상존하는 사고이기 때문이다.

그러므로 빈번하지는 않지만, 관리를 해야하는 재난을 파악하기 위한 위험성 평가는 사회재난에 한정하기로 한다.

위험성 평가는 재난 발생 위험으로 예측되는 상황을 파악하고 이를 기반으로 해당 지역에 필요한 관리 방안을 도출하기 위한 것으로, 사회재난(Social Disaster)에 대한 위험성 평가 모델은 대부분의 연구에서 유사하며(Gumi City, 2018; Incheon Metropolitan City, 2020; MOIS, 2018a, 2020b), 대표적 모델은 다음과 같이 제시될 수 있다.

(i) 사회재난 위험성(RRA) = 위험성(Hazard) + 취약성(Vulnerability) - 경감노력(Mitigation) (MOIS, 2020b)

(ii) 사회재난 위험성(RRA) = 위험환경(Hazard Environments) / 역량진단(Capacities) (MOIS, 2018a)

위의 (i)과 (ii)와 같이 다양한 위험성 평가 지표가 있지만, 지표의 용어가 다를 뿐 의미적으로는 유사하며, 세부 지표 또한 의미적 유사성을 가지고 있다. 예를 들어 경감 노력이 다른 한편으로는 역량진단이라고 할 수 있기 때문이다.

국립재난안전연구원의 위험목록 보고서(MOIS, 2016)에서는 경감노력보다는 사회적 변화 요인(예를 들어, 기온상승, 강수량변화, 도시변화, 경제상황 변화, 산업변화, 인구형태 변화, 시설물 노후화, 등)을 제시하고 있다.

본 연구에서는 기본적으로 (i) 안을 중심으로 제시할 예정이다. 지표 중 위험성(Hazard)은 객관성 있는 지표로 명확히 제시될 수 있지만, 취약성, 경감노력 등의 지표는 항목설정, 가중치 설정, 설문조사 등의 형태로 이루어져 명확성이 떨어지고, 무엇보다 표준화된 모델이 없는 것이 문제이다.

위험성(Hazard) 지표(과거 정보 기준)

위험성 지표는 발생가능성, 피해규모(인명, 재산)로 구분되고 세부적인 등급 수치화(HRN; Hazard Rating Number) 방식으로 계산되나, 연구에 따라 세부 기준(예를 들어 50년 기준, 10년 기준, 5년 기준, 또는 인명 피해 수, 재난 피해 금액 등)이 다양한 상태로 표준화된 상세 기준이 없는 상태로, 본 연구 또한 다양한 자료를 기준으로 제시하였다. 특히 발생가능성은 사회재난 안전도진단 모델 고도화(MOIS, 2020b) 자료에서, 피해규모는 재난관리책임기관이 행정안전부에 제출하는 대부분의 비축관리계획서(Gumi City, 2018; Incheon Metropolitan City, 2020)에서 사용하는 기준을 참고하였다.

Table 6. Occurrence frequency

취약성 지표(현재 정보 기준)

취약성 지표는 위험성 지표에 비하여 수치의 객관성도 부족하고, 모델에 따라 세부 요인도 다양한 상태이다. 데이터를 수집하여 분석하거나 설문 조사 등을 통하여 도출한다. 보편적으로 취약하면, 재난도 많이 발생하기 때문에 취약성 지표는 위험성 지표의 발생가능성과 의미적 중복성을 가지고 있다. 시간적 차이점으로, 발생가능성은 과거를 중심으로 도출하지만 취약성은 현재를 기준으로 체크하기 때문에 현재까지의 경감 노력이 일부 반영된 상황일 수 있다. 상세 사항은 Table 7에 기술되어 있다.

Table 7. Property damage

또한 재난 유형에 따라 취약성 요인이 다르기 때문에 재난 유형 사이에 취약성 요인의 값의 정규화가 필요하다. 본 연구에서는 사회재난 안전도 연구(MOIS,2020b)에 따른 항목을 기준으로 일부 수정하였으며, 또한 제시하지 않은 재난/안전 유형은 본 연구에서 제시하였다.

경감 노력(대비)

경감 노력은 지자체의 안전관리계획서를 포함한 전반적인 재난관리 능력을 진단하기 위한 것으로 관련 재난에 대한 계획, 예산, 교육 훈련 등으로 제시될 수 있으며, Table 7에 세부 예시가 제시되었다.

융합 사회재난 위험성 평가

위험목록 리스트(NDMI, 2018b)에서 분석한 재난 유형별 인명 피해와 사회재난 위험지수 개발 연구(MOIS, 2018a)에서 분석한 자료를 기반으로 인명사고 피해에 대한 순위를 Table 7에 부여하였다. 숫자가 높을수록 인명피해가 많은 것으로 제시되었다.

인명피해를 고려한 사회재난 위험성은 공식 (i)에 인명피해 등급의 가중치를 다음과 같은 기준으로 제시하여 인명피해가 높은 재난의 위험성은 증가 시키고, 낮은 재난은 낮추는 형태로 제시한다.

(iii) 사회재난 융합 위험성(Integrated RRA) = RRA * a / 6(전체11개의 중간 값인 6)

정형/비정형 데이터 기반 사회재난 플랫폼 설계

재난 및 안전 분류, 그리고 재난 및 안전사고 위험성 평가를 통하여 구축되는 표준화된 DB(NDMI, 2018b)에 기반한 시스템의 설계 구조는 다음과 같다. 사고 정보는 재난 표준 입력기를 통하여 저장되고, 재난 위험도 관리를 통하여 재난 위험도 정보가 재난 유형별로 저장된다.

정형 데이터는 인터넷 뉴스 등으로 웹크롤러(web crawler)를 통하여 직접 분석할 수 있는 데이터인 반면에, 비정형 데이터는 HWP, PDF, PPT 등 파일로 해당 파일을 읽을 수 있는 도구를 통하여 확인할 수 있어서 직접적으로 웹크롤러 등으로부터 정보를 수집할 수 없다. 대부분의 사고조사보고서가 이러한 비정형 데이터에 속하며, 사고 원인을 판단하는데 중요한 데이터이기 때문에 이러한 사고조사보고서 등비정형 데이터를 을 분석할 수 있는 시스템 구축이 중요한 상황이다.

뉴스/보고서/자료를 통하여 제공되면 인공지능 기반 재난 모니터링 모듈을 통하여 분석되고, 처리되는 기능을 가진다.

NDMS를 통한 실시간 진행 중인 사고에 대하여는 인명 피해 예측과, 인명 피해 원인을 추론하는 기능을 제공한다.

Fig. 3은 정형/비정형 데이터를 기반으로 시스템을 구축한 이후 입력되는 데이터에 따라 다음 2가지 기능을 제공한다.

Table 8. Social disaster risk assessment indexes​​​​​​​

Fig 3. Risk prediction module of the platform​​​​​​​

(1) 실시간 수집되는 정형/비정형 재난 데이터로부터 재난 유형 도출, 재난 원인 도출, 키워드 도출, 인명 피해 정보를 추출하고

(2) 실시간으로 수집되는 진행 사고 정보(NDMS로부터)로부터 인명 피해를 예측하고, 인명 피해 원인을 추론하는 시스템으로 구성된다.

Fig. 3을 설계한 화면이 Fig 4에 제시되었다. Fig. 4는 화면 메뉴중 “재난 모니터링” 화면을 보여주고 있으며, 실시간 수집되는 데이터 리스트를 보여주고 있다.

Fig. 4. Design of intelligent disaster and safety data platform​​​​​​​

결론

행정안전부의 많은 시스템이 자연재난 관리에 집중되어 있으며, 사회재난은 관리 체계가 재난 유형별로 부처별로 분산되어 있어서 효율적 통합 관리가 어려운 실정이다. 자연 재난에 비하여 사회재난의 특징은 예방이 가능하며, 관리에 따라 발생을 최소화 할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 그러므로 부처별로 재난에 대한 사고조사 보고서를 작성하고 그 원인과 대책 마련을 제시하고 있지만, 이러한 사고조사 보고서를 통합적으로 관리하는 것이 어려운 실정이다. 2016년부터 행정안전부가 사고조사 보고서를 통합적으로 관리하기 위한 시스템 개발을 시도하였지만(MOIS, 2020a), 궁극적으로 직접적 연계를 통한 통합은 이루어지지 못하였다.

사회재난에 대한 위험성 평가 또한 표준화되거나, 대표적 위험성 평가 지표가 없는 상태이다. 많은 연구들이 있었지만, 약간씩 구성, 지표, 값 등에서 차이를 가지고 있는 상태이다.

이러한 문제점으로부터 본 연구는 첫째 사고조사 보고서의 통합적 관리를 위한 표준 입력 체계를 제시하고, 직접 연계, 간접연계(입력) 체계를 마련하였고, 둘째 풍부한 정보가 담겨져 있는 사고조사보고서 등 비정형 데이터로부터 정보를 자동 추출하는 AI 기반 체계를 제시하였으며, 셋째 기존 사회재난의 위험성 평가에 인명 피해 관련 사항을 연계한 인명 중심의 위험성 평가를 제시하였으며, 이를 통합적으로 운용할 수 있는 플랫폼을 설계하였다.