• 물과 미래
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• 제57권2호
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• pp.8-17
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• 2024

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.113-116
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• 2021

우리나라는 최근 COVID-19 감염병 재난에 대한 체계적이고 성공적인 방역과 대응으로 국제적인 주목과 인정을 받고 있으며, 세계 10위 수준의 국가 경제 발전과 재난관리 중요성의 인식 향상에 따라 수준 높은 국가 재난관리 체계에 대한 국민적 관심과 요구가 높아지고 있다. 2004년 국가 위기관리 기본지침의 제정과 함께 국가 위기관리 표준 매뉴얼이 수립된 이래로 국가 위기관리 체계에서 위기관리 매뉴얼은 중추적인 역할을 담당하고 있다. 하지만 4차시대 혁명시대 ICT 기술 및 재난정보들이 융합된 재난 대응 환경에서 책자와 파일 위주의 정적 문서 포맷과 비구조적인 내용구성으로 주요정보 간 연계·활용성이 낮은 현재 매뉴얼 체계는 실제 재난상황에서 KEY 역할을 수행하기에는 여러 측면에서 한계가 뚜렷하다. 본 논문에서는 국가 위기관리 매뉴얼 체계 개선의 초석을 마련하는 단계로써 표준 매뉴얼에 대한 구성요소를 분석하고 기관 간 협업관계를 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.89-95
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• 2023

지하공동구는 도시의 상하수, 전력, 통신 등과 같은 중요한 시설을 수용하여 관리하는 도시기반시설로 화재, 지진, 침수 등과 같은 재난으로부터 보호해야 하는 국가 시설이다. 예측, 예방, 대비, 대응, 복구 등의 재난안전 전주기 관리 체계를 구축함에 있어서 첨단 ICT 기술과 데이터가 융합된 디지털 트윈 기술을 활용하여 지하공동구의 재난안전관리 플랫폼을 개발 중에 있다. 이 논문에서는 재난안전 디지털 트윈에 대한 성숙도 모델을 살펴보고 각 성숙도 단계 별 재난안전 디지털 트윈 구현을 위해 필요한 데이터셋을 정의하였다. 정의된 데이터셋의 카테고리의 조합에 따라 성숙도 단계를 다르게 하여 디지털 트윈 구현이 가능하도록 구성하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.61-62
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• 2022

자연 재난은 예방보다는 대비에 중점을 가졌다면, 사회 재난은 대부분 인간으로부터 발생되는 재난이기 때문에 예방이 중요한 요소이다. 기존에 발생된 재난 안전 사고를 효과적으로 분석하여, 그 원인에 대한 대책을 마련한다면 재난 안전 사고의 발생을 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 이러한 관점에서 기 발생된 재난에 대한 DB화 하여 이를 기반으로 원인을 분석할 수 있는 기술 개발에 초점을 맞추었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.108-114
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• 2012

재난의 다양화와 빈번화가 이전보다 가속화됨에 따라 사회의 각 기관 및 시설에서는 이에 효과적으로 대응하기 위한 재난정보시스템 및 서비스를 구축하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 이를 위해 휴대용 전화기, 스마트폰과 같은 이동식 단말기를 사용하거나 이전에 문서화되어 보관된 재난데이터를 활용하는 등의 다양한 방법을 통해 재난정보를 수집하고 있다. 하지만 기존의 재난정보 수집방법은 데이터의 체계성이 부족하기 때문에 재난정보시스템 구축 시에 적지 않은 노력과 시간이 필요하며, 다른 시스템과의 유연한 연계가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 기반의 재난정보수집 애플리케이션을 통해 재난현장의 다양한 정보를 신속 정확하게 수집하여 이전 재난정보 수집방법의 취약점을 보완하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.175-176
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• 2017

본 논문은 신속하고 정확한 재난정보 전달을 위해 재난 데이터를 수집하여 다중매체 특성에 맞추어 재난정보를 만들고 관리하는 다중매체 멀티미디어 재난정보 생성 및 전달 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 지진, 태풍 등의 재난에 대해 측정 데이터를 정부 기관 및 지방자치단체를 통해 수집하면 재난의 규모, 위치, 시간, 대응 정보를 포함하는 재난정보를 CATV(Cable Television), IPTV(Internet Protocol Television) 등 다중매체 특성에 따라 생성하여 다중매체에 전달함으로써, 국민을 대상으로 매체의 특성에 독립적으로 일관되는 재난정보를 신속하고 정확하게 전달할 수 있다. 제안한 플랫폼을 통해 신속하고 정확하게 전달된 대국민 재난정보를 통해 재난에 대한 신속한 대국민 대응이 가능하여 재난 피해를 최소화할 수 있다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.145-147
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• 2022

본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.163-188
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• 2017

본 연구는 재난안전정보의 효율적인 관리와 제공을 위해 LOD기반의 재난안전정보 서비스 모형을 제안하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 온라인 조사 및 오프라인 인터뷰를 수행하여 재난안전정보 제공 현황을 분석하였으며, 재난안전정보를 6가지 영역으로 구분하였다. 재난안전정보 영역과 함께 도출된 재난안전정보 LOD 구축 시 고려해야 할 사항들을 기반으로 본 연구는 재난안전정보 LOD의 구축 과정을 상세하게 제시하였다. LOD 구축 과정은 한국정보화진흥원에서 발간한 링크드 데이터 구축 공정 가이드를 적용하였다. 특히, 재난안전정보 6가지 영역을 토대로 표준용어집 및 모델링 도구를 활용하여 온톨로지 개념 모델을 정의하였으며, 이를 기반으로 클래스와 속성을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 재난안전정보의 활용성이 극대화될 수 있을 것이라 기대할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제7권3호
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• pp.220-228
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• 2011

재난전조정보란 웹으로부터 재난이 예상되는 정보를 자동으로 수집하거나, 관련자가 재난전조정보 사이트의 신고를 통하여 제공하는 데이터에 대하여 자동 또는 수동으로 확인을 거친 정보이다. 이렇게 수집된 데이터에 대하여 자동으로 분석 정보를 제공하는 기술에 연구의 초점을 맞추었다. 정보를 분석하기 위하여 가장 대표적인 재난 유형 4가지(교량, 공사장, 건축물, 축대 및 옹벽)에 대하여 온톨로지 구조를 정의하였다. 온톨로지 구조에 따라 과거 유사 사례 DB를 구축하였으며, 해당 사례로부터 재난 발생에 대한 규칙을 도출하고, 규칙 사이에 가중치 적용을 통하여 규칙 정보를 일반화하였다. 도출된 규칙은 재난 전조 정보에 적용하였으며, 규칙의 가중치를 통하여 해당 정보를 점수화 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법에 대하여 실제적인 구현을 통하여 실용성을 검증하였다. 재난 전조정보에 대한 점수는 사건 사례의 품질에 의존적이기 때문에, 시스템의 성능은 데이터 업그레이드에 따라 계속 증가할 것이다. 또한 규칙에 대한 지속적인 품질 보정이 필요할 것이다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.349-350
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• 2023

본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더를 사용하여 재난 상황에서 누워 있는 사람의 다양한 각도의 자세를 통해 사람의 상태를 파악하거나 위치를 추정하고자하였다. 사람의 세 가지 누운 자세 데이터를 전처리하고 이미지로 변환한 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 1D 모델로 학습시켜 누운 자세를 다양한 각도에서 구별할 수 있는지 분석하여 확인하고자하였으며, 분석 결과 CNN 1D 모델은 99.27%의 정확도를 보였다.