최근 울산, 경주에서 5.0규모 이상의 지진이 발생하면서 이제껏 안전지대라고 여겨왔던 한반도에도 대형 재난이 일어날 수 있다는 불안감과 우려가 확산되고 있다. 이런 위험상황에 대비해 재난 시 이용할 수 있는 대피소에 대한 관심이 높아지고 있지만 대부분 정확한 위치를 모르고 있는 것이 현 실정이다. 실제 재난이 발생했을 때 우왕좌왕하는 사이 더 큰 피해로 이어질 수도 있으므로 이를 해결하기 위해 재난 대피소 애플리케이션 개발을 생각하게 되었다. 재난대피소 안내 애플리케이션은 부산시 공공데이터를 활용해 가장 가까운 대피소의 위치를 찾아주고 국민안전처의 재난에 대한 SMS를 수신 시 해당 앱의 강제 부팅 기능을 제공한다.
본 논문에서는 재난 위기경보 발령을 하기 위해 상황판단 기준을 자동분석하는 재난위기경보관리시스템의 기능 및 서비스와 국가재난관리정보시스템(NDMS) 체계에서 운영하기 위한 방안을 제안한다. 재난 발생시 위험수준에 따라 위기경보(관심-주의-경계-심각)를 발령하고 있다. 위기경보 수준을 자동분석 판단하기 위해 첫째, 데이터 수집, 위기경보 수준 분석, 위기경보 수준 판단, 공간규모별(시도, 시군구) 위기경보 등급을 표출하는 재난위기경보관리시스템을 구현하였다. 위기경보 수준 판단은 지능형 위기경보 수준(지역민감도, 위험수준, 위기경보 등급 판단)과 위기관리 매뉴얼의 위기경보 기준(시도 단위 기준 표준 설정)을 적용하여 두 가지 방식으로 분석하여 표출한다. 둘째, 국가재난정보관리시스템내에서 운영할 수 있도록 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터 연동과 위기경보 데이터를 공동활용하기 위해 표준 메타데이터(구성항목 정의), 상황정보 연계(대상 정의), 데이터 제공을 위한 openAPI 표준을 제시한다.
인공지능의 발달로 인하여 재난 분야에서는 재난대응 지원 시스템으로 이용되고 있다. 재난은 언제 어디서든지 발생할 수 있으며, 재난 발생 시 소방청 119 신고접수대에 접수되는 신고는 크게 화재, 구조, 구급, 기타 신고 등 4가지로 구분된다. 119 신고에 따른 재난 대응도 그 종류 및 상황에 따라 다르게 대응된다. 본 논문에서는 119 신고 데이터 1280개 문서를 학습 데이터 셋을 이용하여 SVM, NB, k-NN, DT, SGD, RF 상황 분류 기계학습 알고리즘을 3 클래스로 테스트한 분류 성능은 최고 92%, 최소 77%의 성능을 보였다. 인공지능의 발달로 인하여 재난 분야에서는 재난 대응 지원 시스템으로 이용되고 있다. 재난은 언제 어디서든지 발생할 수 있으며, 재난 발생 시 소방청 119 신고접수대에 접수되는 신고는 크게 화재, 구조, 구급, 기타 신고 등 4가지로 구분된다. 119 신고에 따른 재난대응도 그 종류 및 상황에 따라 다르게 대응된다. 본 논문에서는 119 신고 데이터 1280개 문서를 학습 데이터 셋을 이용하여 SVM, NB, k-NN, DT, SGD, RF 상황 분류 알고리즘을 3 클래스로 테스트한 분류 성능은 최고 92%, 최소 77%의 성능을 보였다. 앞으로 다양한 분야의 재난별 데이터 셋을 확보하여 효율적인 재난 대응 연구가 필요하다.
본 연구는 재난발생 시 현장 상황 판단 및 대응 능력이 현저히 떨어지는 안전취약계층 중 장애인과 노인이 재난정보를 받고 안전하게 대피·대응할 수 있도록 지원하는 시스템의 시범적용에 대한 것이다. 재난정보 전달 및 대피지원 시스템은 재난에 취약한 장애인과 노인이 재난상황에서 각각의 취약 특성을 고려하여 재난 위기상황에 대응하도록 설계 하였으며, 실내 위치측정에 관한 공간정보 표준 및 데이터 구축과 개발한 시스템을 설치하고 구현할 수 있는 실내 공간을 선정하여 시범적으로 적용하였다. 재난정보 및 대피지원 시스템의 시범적용을 위해 선정된 시설의 실내 공간정보 구축 및 현행화를 통해 실내 대피경로를 구축하고, 실제 시범적용을 통해 보완하는 과정을 수행하였다. 장애인·노인 대상 재난정보 전달 및 대피지원 서비스 구축을 위해 실내에서 재난발생 시 재난정보 데이터를 실시간으로 수집하고 스마트폰과 연계할 수 있는 연계 모듈을 개발하였다. 또한 재난정보를 스마트폰에 알릴 수 있는 알람 푸시 모듈, 재난정보 및 대피 안내 모듈과 시각 장애인의 실내 공간 인지를 위한 음성안내 모듈을 개발하였다. 본 연구의 목적은 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보전달의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 효율적 재난 대응을 위해 맞춤형 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하고 시범적용의 과정을 통해 문제점을 보완하여 최종적으로 재난으로부터 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다.
본 연구는 차세대 예경보 플랫폼과 지상파 UHD 방송의 재난경보 부가데이터 서비스를 연동한 표준화된 멀티미디어 재난경보방송의 실증 시험을 다룬 연구이다. 실증 시험에 사용된 차세대 예경보 플랫폼은 CAP 기반의 TTA 표준화 규격을 준수하고, UHD 재난경보 부가데이터 서비스는 AEAT 규격을 준수하도록 구성하였다. 실증 시험은 2021년 3월 제주도에서 지상파 UHD 방송 송수신을 포함하여 실시되었다. 실험 결과 표준화된 CAP 재난경보메시지가 발령되어 방송사에 전달되면 UHD 재난경보 부가데이터 메시지인 AEAT로 자동 변환되어 송출되도록 시스템을 구축하였다. 수신부는 재난경보 데이터 수신이 가능한 셋탑과 TV를 HDMI 케이블로 연결하여 구성하였다. 재난이 발령되면 셋탑은 TV방송 화면위에 AEAT 메시지가 재난 우선순위와 발령 지역에 맞춤형으로 표출하였다. 또한 수신 메시지는 5개국어 중에서 사용자 설정에 맞는 언어로 표출되고. 이미지와 경보음과 같은 부가 멀티미디어 기능도 연계할 수 있었다. 특히 재난경보 발령 후 3초 이내에 수신기 메시지가 표출되어 신속한 재난경보 전달이 가능함을 확인할 수 있었다.
산불재난은 위험요소에 대한 경우의 수가 많고, 범위가 넓으며 파생되는 피해 다양성도 나날이 늘어나고 있다. 산불재난에 대응하기 위해 다양한 연구 및 시스템이 생겨나고 있다. 국외 산불재난 대응 시스템은 빅데이터, GIS 기반 시스템, 의사결정 시스템 등 다양한 기술을 적용하였다. 산불재난대응 체계 및 시스템에 대해, 국내외 사례를 비교 분석하였다. 또한, 이에 대한 국내 산불재난 대응 시스템 대안방안을 제시하였다. 첫째, 국내 각 기관에서 파악한 정보 및 현장 정보를 통합하는 방향을 제안한다. 둘째, 재난대응 시스템에 빅데이터를 적용하는 방안을 제안한다. 셋째, 기존에 GIS 기반 시스템에 의사결정 시스템을 적용한다. 따라서 본 논문에서는 위의 대응방안으로 기존 재난 안전 관리체계에 제안했을 때, 다양한 정보 및 데이터를 가시화하여 쉽게 파악할 수 있다. 또한, 가시화 플랫폼으로 의사결정을 도와줄 수 있으며 최적의 결과로 최소한의 피해를 기대할 수 있다.
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.
기 발생된 재난 정보를 분석하고 이를 통하여 재난 발생의 원인과 재난 정보를 도출함으로써 재난 예방과 대비를 효과적으로 할 수 있다. 재난 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 뉴스 정보, 그리고 국민재난안전포털의 안전관리일일상황 정보 등으로부터 데이터를 수집하여 이를 분석하고, 운용할 수 있는 체계 연구를 통하여 지자체 등에서 재난관련 예산 편성, 우선순위 설정 등에 활용하여 발생 재난에 대한 다양한 예방, 대비, 대응을 함으로써 재난 발생의 최소화, 발생된 재난의 조기 대응, 그리고 다양한 연구 활용을 할 수 있는 기반체계를 제공한다.
본 논문에서는 실내 재난 상황에서 재실자의 위치를 판단하기 위한 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW) 레이더 시스템의 정확도 향상을 위한 Generative Adversarial Networks(GAN) 기반의 신호 보간법을 제안한다. 제안된 실내 위치 추정 시스템은 딥러닝 학습 생성 모델을 활용하게 되는데, 학습을 위한 데이터의 수집이 용이하지 않아 부족하게 되는 학습데이터를 GAN 기법을 통해 확보하고자한다.
재난안전분야 연구 및 기술개발을 위한 현황분석 및 동향파악을 위해 연구개발활동의 주요 성과물인 특허정보의 활용은 매우 중요하다. 본 논문에서는 재난안전분야 국내 특허문헌을 대상으로 산업분야별 현황 및 특성을 분석하였다. 분석연구를 위해 재난안전분야 키워드를 포함하고 표준산업분류 매핑이 가능한 국내 특허정보를 식별하여 데이터셋으로 사용하였다. 분석 결과, 표준산업분류 체계의 산업분야 레벨별 특허 분포 현황 및 출원기관 분포 현황과 산업분야별 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구결과는 국가 재난대응을 위한 지능형 위기경보 체계 등을 개발하기 위한 정보 자원으로 활용이 기대되며, 향후 논문, 보고서를 통합한 포괄적인 재난안전분야 문헌 분석 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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