Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.89-90
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2021
본 논문에서는 Python과 Selenium 라이브러리 기반의 재난 문자 크롤링 및 데이터 시각화 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 웹상에서 재난 문자 데이터를 크롤링(Crawling)하여 그 빈도수에 따라 시각화하는 것이다. 이 애플리케이션을 활용하여 국민재난안전포털에 접속하여 재난 문자 데이터를 크롤링하고, 그 데이터를 Word Cloud를 활용하여 지역별 재난 문자 빈도수를 시각화한다. 지역별 재난 문자 빈도수를 한눈에 보기 쉽게 시각화함으로써 재난문자를 잘 확인하지 않는 사람들에게 해당 지역의 재난 정보를 쉽게 전달하는 기능을 제공한다.
With the increase of data and the development of AI technology, the strategies and policies related to integrated data are being actively established to increase the usability of data all over the world. Recently, in the research field, infrastructure projects and management systems are being prepared to utilize research data at the initiative of the government. Also, in Korea, platforms for searching and sharing research data are being actively developed. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been conducting extensive research on disaster & safety as a national institute, but data-oriented management and utilization are insufficient. Because it still lacks consistent data management systems, metadata for outcomes of research, experts on data and policies for utilization of data to research. In order to move to the data-based research paradigm, we defined the master plans and verified a target model for the integrated management and utilization of disaster & safety research data. In this study, we found out the need to establish differentiated data governance, such as data standardization and unification of the data management system, and dedicated organization for managing data, based on the necessity and actual demands of NDMI. In order to verify the effectiveness of the target model reflecting the derived implications, we intend to establish a pilot mode. In the future, major improvement measures to establish a disaster & safety research data management system will be implement.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.495-496
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2020
재난상황에서 통신망의 불통상황에 대비하여 지상파 방송망을 통한 재난경보메시지를 전달하는 것이 사회안전망의 구축을 위해 매우 중요하게 부각되고 있다. 특히, 사회가 국제화 되고 다양한 국가의 사람들과의 경제 교류를 통해 국내 서비스라고 할지라도 외국인을 대상으로 한 재난경보 메시지도 제공 되어야 재난 상황에서 인명 피해를 최소화 할 수 있다. 지상파 방송 시스템은 비디오 등 정규 프로그램 편성 외에 데이터 채널을 활용하여 다양한 정보를 송출할 수 있으며, ATSC 3.0 방송 시스템은 IP 방식의 데이터 송출을 통해 특정 대상을 타겟으로 정보를 보내는 것이 가능하다. 따라서 이러한 지상파 방송망을 통한 IP 데이터 송출의 장점을 잘 활용하면 재난 상황에서 적은 데이터를 가지고도 효율적으로 다양한 언어로 국민들에게 안전 정보를 보낼 수 있다. 이를 통해 국내 거주 외국인들이 재난에 대비하는데 크게 기여할 수 있다. 본 연구는 디지털 방송망을 통해 다국어 재난메시지를 보내기 위한 효율적인 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2017.11a
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pp.133-136
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2017
사회재난을 예방하고 재난 상황에서 위기 대처를 신속하게 수행하기 위해서는 재난 상황을 신속하게 인지하는 것이 중요하다. 재난 상황의 신속한 인지를 위해서는 현장에 설치된 각종 센서로부터 상황 정보를 사물인터넷을 통해서 빠르게 수집하고 중요 이벤트 발생을 인식하는 것이 중요하다. 이를 위해서 수위 센서 데이터의 효율적인 수집과 데이터 전송을 위한 사물인터넷 기반 사회재난 상황 알림 시스템을 설계하고 평가한다.
In addition to the proliferation of intelligent information technology, the field of disaster management is being approached from a multifaceted perspective. In particular, as the interest in establishing a disaster safety management system using data increases, there is an increasing need for a large amount of big data distribution generated in real time and a systematic management. Furthermore, efforts are being made to improve the quality of data in order to increase the prevention effect of disasters through data analysis and to make a system that can respond effectively and to predict the overall situation caused by the disasters. Disaster management should seek both precautionary measures and quick responses in the event of a disaster as well as a technical approach to establishing governance and safety. This study explores the policy implications of the significance and structure of disaster safety management governance using data.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2017.11a
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pp.260-261
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2017
최근 사회구조의 복잡화, 산업구조의 다변화, 기후변화 등에 의해 자연재해 및 산업재해, 도시재난이 급증하고, 그 규모 또한 대형화하고 있다. 이로 인해 에너지, 통신, 교통, 금융 등 공공 인프라의 피해가 급증하면서 작은 재해도 큰 재난으로 변하는 예가 늘어나고 있다. 한편 현대사회에 대한 IT의 관여도가 급속도로 늘어나면서 IT 서비스의 궁극적인 형태이자, 모든 산업을 수용하는 개념의 플랫폼(Platform)이 IT를 넘어서 글로벌 사회의 절대적 지배자로 등장했다. 또한 전 세계 유저들의 관점에서 보면 개개인들이 손에 든 스마트폰이 생활의 모든 분야에 걸쳐 소통, 정보, 쇼핑, 제보, 오락 등 모든 활동의 수단으로 절대적 가치를 창출하고 있다. 이는 스마트폰이 가진 스마트 데이터 생산 및 공유 기능에서 비롯된다. 이처럼 스마트 데이터를 기반으로 한 IT플랫폼이 중요한 위치를 점하지만, 아직 재난관리 분야에서 이를 본격적으로 도입, 활용하지 못하고 있다는 점은 큰 문제이다. 국내의 사정을 보면 다행히 벤처기업들을 중심으로 이 같은 플랫폼 구축 움직임이 시작되었으며, 여기에 활용될 데이터 자원을 창출할 수 있는 솔루션 및 특허기술들 역시 속속 등장하고 있다. 시민들이 재난현장을 스마트폰으로 실시간 공유하면 이 스마트 데이터들이 이미지 및 음향정보, 위치기반(GPS)정보, 시각정보, 3D정보, 빅데이터 정보, 센서정보 등으로 분류되어 플랫폼 안에서 인공지능(AI) 딥러닝 방식에 의해 분석되고, 이를 즉시 재난당국 및 시민들에게 재난긴급문자 등 자동으로 경보로 전해주는 것이 이 플랫폼의 핵심 기능이다. 몇몇 벤처기업이 보유한 특허기술을 기반으로 공공자본이 투입되어 이러한 플랫폼이 구축될 경우 국내 재난관리 수준의 획기적 발전은 물론 전 세계를 시장으로 한 플랫폼 수출 또는 글로벌 재난정보 수집능력에서도 엄청난 힘을 발휘할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.829-832
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2014
최근 사람 간 소통채널인 소셜미디어는 매스미디어 중심의 정보유통의 흐름을 바꿔놓으며 기업, 공공기관 등에서 가치를 찾는 핵심자원으로 관심을 받고 있다. 재난관리도 기존의 정부중심 대응에서 벗어나 소셜미디어, 즉 소셜 빅데이터를 활용한 국민 참여형 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 재난관리를 위해 실시간 소셜 빅데이터를 모니터링하는 시스템인 국립재난안전연구원의 소셜 빅보드(Social Big Board)를 소개하고, 이 시스템의 재난이슈 탐지의 정확성 향상을 위해 새롭게 개발된 재난유형별 관련도에 기반한 재난이슈 탐지기법을 설명하며 실험 및 평가결과를 제시하고자 한다.
Purpose: In this paper, we propose a common dataset structure which includes the incidents investigation information and features data for machine learning. Most of the data is from the incidents reports of the governmental part and restricts on the social disaster and safety areas. Method: Firstly, we extract basic incidents data from the several incident investigation reports. The data includes the cause, damage, date, classification of the incidents and additionally considers the feature data for the machine learning. All data is represented by XML standard notation. Result: We defined the standard XML schema and the example for the incidents investigation information. Conclusion: We defined the common incidents dataset structure for the machine learning. It may play roles of the common infrastructure for the disaster and safety applications areas
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2015.11a
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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