• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.367-370
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• 2008

지구 온난화와 도시화 등으로 인해 자연 재난은 매년 그 강도는 증가하고 있고 그 결과 재난으로 인한 피해도 증가하고 있다. 우리나라 역시 매년 자연재난으로 많은 피해를 입고 있다. 이러한 재난을 지역의 특성을 이용하여 분류한 후 특성이 유사한 지역을 모아 패턴을 찾게 되며 패턴은 데이터 마이닝을 이용해 찾게 된다. 데이터 마이닝이란 여러 가지 데이터 안에 의미 있는 패턴을 찾아내는 기술이며 여기서 찾게 되는 패턴은 지금까지 발생한 재난의 발생 직전까지의 패턴이 된다. 이렇게 찾아낸 패턴은 현재 연속적으로 변하는 환경의 패턴 비교되며 패턴이 유사할 경우 경고하여 재난이 발생하기 전 먼저 예측하고 대비하는 방법을 제시한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.230-231
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• 2015

우리나라의 국가재난관리 업무는 1948년부터 시작되었으며, 자연재해를 중심으로 수행되어 왔다. 이는 과거 사회구조가 단순하여 사회재난의 피해가 자연재난의 피해보다 현저히 적었기 때문이지만, 점차 사회가 복잡해지고 재난의 양상이 복합적으로 변화함에 따라 효율적인 재난관리를 위한 정보시스템의 필요성이 증가했다. 이에 따라 국가적 차원의 재난관리정보시스템 구축 계획을 수립하게 되었으며, 2015년 현재 통합 재난안전정보체계 구축사업을 수행하기에 이르렀다. 통합재난안전정보체계 구축 사업은 현재 다양한 시스템을 통해 분산 관리되던 재난정보를 통합 관리하기 위한 시스템 구축을 중심내용으로 하고 있다. 본 연구에서는 국가재난관리정보시스템에서 활용되는 재난정보 공동활용 시스템의 데이터 분포와 유형을 분석하고 그 활용 방안에 대해 고찰하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.898-899
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• 2014

여러 가지 예측하기 힘든 요소에 의해서 발생되는 재난을 미리 감지하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 일부라도 예측할 수가 있는 자연재난이 아닌 복합재난의 경우, 측정될 수가 있는 정형적인 데이터가 존재하지 않기 때문에 재난을 예측하기 위한 데이터가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 재난에 대한 전조를 감지하기 위해 소셜미디어에서 사람들이 직접 생성하는 소셜 빅데이터를 활용하여 재난과 관련된 메시지의 감성이 재난전조와 연관성이 있다는 것을 알아보고자 한다. 그래서 실제 사람들이 작성한 재난과 관련된 트윗을 수집하고 감성분석하여 재난발생 전후의 감성변화를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.283-284
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• 2023

본 논문에서는 데이터 수집 자동화를 기반으로 한 자연재해 피해 통계 사이트를 구현한다. 자연재해 피해액 데이터는 국민 재난 안전 포털 사이트[1]에 자연재난 상황 통계 데이터를 사용하였다. Python 라이브러리인 Selenium을 활용하여 웹 브라우저를 제어해 자연재해 데이터를 쿼리문으로 변환 후 데이터베이스에 저장하는 자동화 프로그램을 사용한다. 또한 nncron을 활용해 6개월마다 한 번씩 자동으로 프로그램이 실행되도록 한다. 자연재해 종류에 따른 연도별, 시도 구역 자연재해 피해액을 웹사이트로 시각화하여 보여준다. 웹사이트 구현은 React.js와 Node.js를 활용하여 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.290-298
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• 2019

본 연구에서는 행정안전부에서 발행하는 국민 일일상황보고서와 재난 연감 및 재해 연보 등을 활용하여 재난 및 안전관리 기본법에서 선언하고 있는 자연 재난 15종, 사회 재난 7종의 총 22종을 대상으로 재난 안전 데이터를 조사하고, 이들 재난의 데이터 특성에 따라 재난을 유형화하였다. 재난 안전 데이터는 행정안전부의 일일상황보고 자료를 대상으로 자연재난 656건, 사회재난 1,104건으로 총 1,760건을 대상으로 하였다. 신속하고 효율적인 재난 상황 관리를 위한 재난 안전 데이터 체계 마련을 목적으로 하였기 때문에 대응과 복구 단계의 활동과 관련된 데이터를 재난의 종류별로 분류하여 분석하였다. 그리고, 재난 발생 후 시간적 흐름에 따라서 수행하는 관리 활동들을 기반으로 재난 안전 데이터에 대한 특성과 재난 안전 관리 절차 등을 분석하여 효율적인 재난 관리 업무 수행을 위한 재난 안전 데이터 유형을 분류하여 제시하였다. 유형 분류는 유사성이 높은 재난은 서로 통폐합하고, 향후 재해연보나 재난연감 등의 국가통계 데이터 구축에 활용될 수 있도록 확장성 및 상호 연계성을 고려하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.403-403
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• 2020

국외에서 잘 알려진 Hazus-MH, RiskScape와 같은 자연재난 리스크 모델은 위험지역 내 노출된 자산과 인구의 공간적 분포 및 그 특성을 설명하는 지형공간자료 형태의 자산정보(인벤토리)를 필요로 한다. 본 연구는 이러한 자연재난 리스크 모델 운용에 필요한 건물, 인구, 농업, 차량 인벤토리 데이터 구조를 국내에서 가용가능한 자료를 기반으로 설계하고, 이들을 연계, 변환하기 위한 툴을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 자동변환 툴은 오픈소스로 제공되는 QGIS를 기반으로 하였고, 개발 툴을 이용하여 2018년 말 기준의 인벤토리를 전국에 대해 구축하였다. 본 연구의 성과는 현재 시범운용 중인 행정안전부 풍수해 피해예측시스템을 비롯한 자연재난 리스크 모델링 과정에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.106-106
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• 2017

우리나라는 현재 재난의 유형을 자연재난과 사회재난으로 구분하여 관리하고 있다. 하지만 최근 재난 사고 사례를 살펴보면 단일재난으로 인한 피해보다 자연재난이 발생한 이후 사회재난으로 재난이 전파되는 복합재난의 형태가 종종 나타나고 있다. 복합재난은 단일 재난에 의한 피해(인적, 물적) 보다 크게 나타나고 복합재난의 발생원인 및 전파과정을 분석하기 어려워 이에 대한 다각적인 분석과 동시에 재난상호간의 연관성을 도출하는 연구가 필요한 시점이다. 과거 재난사고정보를 분석하는 연구는 일반적인 통계기법을 활용한 분석에 머물러 있으며 수집된 재난사고사례가 많지 않아 분석에 신뢰성을 보장할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 복잡하게 나타나는 재난 사고를 분석하기 위하여 최근 각광받고 있는 인공지능 분석기법을 연구에 고려하였다. 본 연구의 과정은, 첫째로 재난사고정보 분석에 인공지능을 활용한 사례를 조사하고 여타 연구분야에서 적용되고 있는 인공지능 분석기술을 재난사고정보 분석에 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 둘째로 수집가능 한 재난사고정보를 수집하고 인공지능 모형에 적용가능 한 형태로 변환하는 과정을 수행하였다. 셋째로 변환된 재난사고정보를 대표적인 인공지능 알고리즘을 활용하여 다양한 질문(목적)에 부합하는 재난사고정보 분석모형을 구축하고자 하였다. 마지막으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 모형의 신뢰성을 비교하였으며 이를 통하여 재난사고정보 분석에 적용가능 하며 질문(목적)에 부합하는 최적 인공지능 알고리즘을 도출하고자 하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.135-136
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.167-175
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• 2018

최근 증가하고 있는 자연재해에 효과적으로 대처하기 위해서는 그간 다양하고 풍부한 경험을 지닌 재난상황관리 담당자들의 역할이 대단히 중요하다. 중앙재난안전상황실에서는 각종 자연 및 사회재난에 대비하여 재난상황관리 업무를 하고 있으나, 담당자의 잦은 교체로 과거 데이터가 남아 있지 않다. 이에 본 연구에서는 재난관련 기록관리 및 정보 공유가 저조함에 따라 재난정보를 추적하고 관리하기 위한 체계를 마련하기 위하여 재난안전 코드체계를 개발하였다. 22개 자연재난과 사회재난 중에서 대설, 강풍, 풍랑, 호우 등 4개 재난을 대상으로 하였다. 국내외 재난분야 코드체계 사례분석, 구축방향설정, 분류체계 개발 및 유형화 과정을 통해 최종 재난안전 데이터 코드체계를 제시하였다. 데이터의 체계적인 축적을 위하여 4개의 코드체계를 하나로 통합하였다. 제시한 코드체계의 적정성을 검증하기 위하여 운용가능한 프로토타입 시스템을 개발하여 운용한 결과, 코드체계에 맞게 데이터가 축적되고 서비스되는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시한 코드체계에 따라 과거의 많은 데이터가 축적되어 활용된다면 과거 경험을 바탕으로 새로운 재난에 대응하기 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.193-193
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• 2021

전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.