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.
최근 국지성 집중호우 등 기상이변의 영향으로 침수피해의 위험성은 점차 증가하는 추세이고, 도시화로 인한 불투수면적의 증가, 녹지공간의 감소, 도시의 난개발 등 물순환 체계의 왜곡에 따른 침수로 인한 피해가 다수 발생하고 있다. 침수 발생 시 막대한 인적 및 물적 피해가 발생할 수 있기에 재난초기에 재난관리자원의 신속한 확보와 동원은 피해확산 방지에 매우 중요하고, 자원의 부족이나 동원의 지연으로 초기 대응이 늦어질 경우 피해가 확대될 수 있기에 침수발생 특성에 따른 필요 자원의 비축 및 동원이 필요하다. 하지만, 재난관리자원은 종류가 다양하고 요구되는 비축량이 많기에 모든 재난관리자원을 보유하고, 활용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 침수피해재난을 중심으로 최적 자원 비축을 통한 효율적인 재난관리자원 운영 및 관리체계의 마련이 필요하다. 본 연구에서는 과거 20년(2001년~2020년) 동안 발생한 침수피해 관련 재난(호우, 태풍, 풍랑)사례를 통해 재난발생 시 동원된 자원현황을 분석하였다. 재해연보, 관련 백서 및 보고서, 침수흔적도 등의 수집 및 분석을 통해 지자체 침수피해 현황을 분류하고, 침수재난과 관련된 자원의 비축 및 운용 사례 분석을 통해 장비 28종, 자재 6종을 확인하였다. 본 연구는 침수재난 발생 시 지자체별 침수피해 규모와 필요한 재난관리자원을 도출한 점에서 그 의미가 있으며, 향후 재난관리자원의 효율적인 비축 및 관리계획 수립에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근의 해마다 발생하는 자연재해를 살펴보면 사망, 실종과 같은 심각한 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해가 동반된다. 이를 극복하기 위해 사회적, 경제적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반의 자연재난 감시 및 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 제안하는 플랫폼은 무인기에 탑재된 다중 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 재난 영상의 획득, 분석, 대응을 수행하는 재난 감시 및 대응 플랫폼의 세부 기능들에 대해서 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반의 산불 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거로부터 반복적으로 발생하는 재난이 촬영된 영상 정보를 사전에 미리 학습함으로써, 새롭게 획득한 재난 영상에 대한 재난 발생 여부를 판단한다. 제안하는 산불 영상 분석 알고리즘에 대한 실험 결과를 확인하여 제안하는 기법의 성능을 검증한다.
본 연구는 2012년부터 2015년까지 자연재난 피해자 1,182명의 자료를 활용하여 재난피해자의 외상 후 스트레스 증상을 예측하기위해 수행되었다. 연구결과는 아래와 같다. 첫번째, t-test 분석결과 PTSD군과 비PTSD군은 대인관계 만족, 대인관계 신뢰, 불안, 우울, 주관적 웰빙에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 두번째, 로지스틱 회귀분석결과 재난 PTSD발병에 영향을 미치는 요인은 재난 전 정신건강 문제, 트라우마 경험, 재난당시 인명피해 경험, 재난 후 자산감소, 경제적 어려움, 대인관계 신뢰 및 만족으로 나타났다. 본 연구는 재난피해자의 PTSD에 영향을 미치는 요인을 확인하여 PTSD예방을 위한 심리사회적 중재프로그램 개발에 기초자료로 활용할 수 있다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 IoT 기술을 이용한 재난 안전 모니터링 시스템을 제안한다. 기술의 발전으로 개인 통신 기기에도 IoT가 범용적으로 사용되고 있으나 재난 안전 모니터링 시스템과의 접목은 쉽지 않다. 본 논문에서는 IoT 기술 기반 재난 안전 모니터링 시스템을 개인 통신 기기에 접목 시키기 위해 카카오톡 플랫폼을 이용한다. 재난 안전 모니터링 시스템은 평시에 IoT 센서로 온도, 강우량, 진동 및 미세먼지를 모니터링하여 정보를 제공한다. 만약 화재, 폭우, 지진 등의 자연 재난 등이 발생하면 메신저 플랫폼인 카카오톡을 통하여 재난정보를 재난 초기에 제공함으로써 피해를 최소화 하는 것을 목표로 한다.
최근 이상기후로 인한 홍수, 산사태 등 자연재난 및 각종 사건사고 등 사회적 재난에 따른 인명 피해가 매년 증가하고 있는 추세이다. 특히, 재난에 대한 노출도가 높고 재난이 빈번하게 발생하는 일본, 미국과 달리 높지 않은 우리나라의 경우 실제 재난상황에 직면할 경우 상대적으로 낮은 생존율을 보이고 있으며 이러한 대표적인 사례가 바로 올해 발생한 세월호 침몰사고에 따른 인명 피해를 들 수 있다. 이에 사후약방문식으로 많은 전문가들이 체계적인 대응 매뉴얼 부재, 정부의 일사분란한 대응의 부족을 언급하고 있는 실정이나 정작 재난에 직면한 일반 국민들이 평상시에도 이해하기도 힘든 매뉴얼의 대응수칙을 재난상황에 따를 수 있을 것이라고 생각하는 것은 "재난에서 재난을 배울 수 없는" 우리나라의 현주소 그 자체를 보여주는 것이라 할 수 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 재난 발생시 신속한 대응이 가능한 수준의 직관적 재난대처 요령을 국민들에게 알려주는 것이 무엇보다 요구된다 할 수 있다.
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.
'16년 9월 경주지역 지진 발생으로 현재까지 여진이 계속 이어지고 있으며 우리나라 국토도 지진 또는 각종 자연재해, 재난으로부터 안전한 곳이 아니라는 인식을 심어주게 되었다. 본 연구에서는 사람들이 많이 이용하는 다중이용시설의 재난 발생 시 상당한 인적, 물적 피해를 우려하고 있으며 피해를 예방하고 최소화 할 수 있는 현재 방재설비를 확인하고 유지관리 개선안에 대해서 알아보고자 한다.
최근 전 세계적인 기후변화로 인한 풍수해 증가 추세와 금년 잦은 지진발생으로 인해 재난에 대한 관심이 증가하였다. 그러나 대부분의 재난대비는 도시지역에 기초하고 있기 때문에 농촌마을의 재난대비책을 마련하는 것 이 필요하다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 공간구조분석을 통하여 농촌지역 특성을 도출하였고, 농촌지역 특성에 따른 자연재해현황을 조사하여 공간구문론 분석을 통한 농촌마을 재난대비 공간정비 가이드라인을 개발하였다.
대형복합재난은 자연재난과 사회재난이 연쇄적 또는 동시다발적으로 발생함에 따라 예측 가능한 범위 밖의 거대한 규모로 전개되는 재난을 의미한다. 대형복합재난은 재난의 동시성과 연쇄성으로 전혀 새로운 형태로 변화되어 기존의 재난관리방식과 다른 새로운 관리방식이 필요하게 된다. 이에 본 연구는 대형복합재난을 대상으로 선진외국의 복합재난대응체계를 검토하여 국내 복합재난 대응체계에 필요한 정책적 개선방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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