• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.13-15
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• 2012

최근 모바일 인터넷과 소셜미디어 등장으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측의 중요성이 날로 증가하고 있다. 특히 모바일 기기의 이동성 위치기반 실시간 등의 특징은 재난안전 관리에 유용한 수단이 되고 있으며, 재난발생시 비상정보 획득 및 공유의 매체로 활용되고 있다. 본 논문은 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보 등의 비정형 데이터를 분석하여 재난전조(前兆)를 사전에 파악하고 위험요소를 제거하는 체계에 대해 소개하고 이 체계를 효과적으로 운영하기 위해 도입되어야 할 정보기술과 발전방안을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.455-455
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• 2023

본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제7권2호
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• pp.140-150
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• 2011

지구 온난화로 생활 환경이 급격히 변화하고 있으며, 대형 재난이 증가하고 있다. 이러한 재난 발생시 복구에 많은 자원을 투입하고 있지만, 재난의 예방 만큼 효과적인 대책은 없을 것이다. 재난전조 정보란 하인리히 법칙에 따라 예고되는 재난에 대한 전조이며, 이에 대한 정보를 자동으로 추출하여 대비할 수 있게 하는 것이 본 논문의 초점이다. 웹에 산재된 정보로부터 전조 정보를 정확히 추출하기 위한 기반이 되는 단어(명사)를 구축하고 이를 기반으로 정확한 데이터를 추출할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 본 연구의 결과물로 도출된 단어는 분석적인 연구결과이기 때문에 장기적으로 실제 데이터를 적용하면서 지속적으로 보완되어야 할 것이다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.400-401
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• 2016

본 논문은 재난 리스크 평가를 위한 집계구 통계자료의 활용방안에 대한 연구를 수행하였다. 인구통계자료, 주택통계자료, 전국사업체 자료는 재난취약성분석과 리스크 평가를 위한 필수 요소이다. 재난의 분석과 평가를 위하여 GIS에 구축하는 자료로는 인구의 총인구, 평균나이, 인구밀도, 노령화지수, 교육수준 등이 있다. 이 자료들을 공간정보로 구축함으로써 기존의 넓은 수준의 데이터를 활용하는 것 보다 정밀한 분석이 가능하다고 판단된다. 또한, 인구와 관련된 데이터뿐만 아니라 집계구 통계 자료는 주택의 건축년도와, 주택의 유형(다세대, 아파트, 연립, 영업용건물주택의 정보를 가지고 있다. 이는 건물의 경제적 평가를 위한 자료로 활용될 것이다. 또한 선정된 지역의 사업체를 분류하여 각 폴리곤의 주요 사업체를 조사하여 공간정보를 구축함. 구축된 공간정보는 리스크 평가를 위한 자료로서 활용될 수 있다 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.900-901
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• 2014

최근 정보처리기술의 비약적인 발전은 소셜미디어를 통해 생산되는 종합정보의 처리를 용이하게 하였으며 광역적 의사소통을 가능하게 하였다. 이와 같은 기술의 발전을 재난관리에 적극 활용하려는 움직임이 확산되고 있으며, 이는 국내외의 여러 사례들을 통해 그 필요성이 입증되고 있다. 본 연구에서는 국립재난안전연구원에서 개발한 실시간 소셜 빅데이터 모니터링 시스템인 '소셜빅보드(Social Big Board)'를 활용하여 대상 기간 동안의 지역별 위치공개 트윗 현황을 조사하였다. 이를 위해 전체 재난 안전관련 트윗 중 위치정보공개 트윗을 대상으로 분석을 수행 하였으며 그 결과, 분석기간에 따른 전체 트윗과 지역별 위치정보공개 트윗은 재난상황의 발생과 피해규모에 따라 발생의 정도가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 향후, 재난 안전과 관련된 위치정보공개 트윗의 지속적인 모니터링 수행을 통해 신뢰성 있는 재난 대응체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.194-196
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• 2019

본 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스양과 주요 이슈에 대해 알아보았다. 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 통해 분석을 실시한 결과, '재난문자' 관련 뉴스가 2016년에 186건으로 전년대비 약 18.6배 증가하는 급격한 성장세를 보였다. 이후 '재난문자' 관련 뉴스는 높은 수치를 유지하는 것으로 나타났다. 지진이 다른 재난에 비해 많은 비중을 차지하였지만 지진이 다수를 차지한 2016년 대비 2017년과 2018년은 지진 외에 다양한 재난에 대해 다루어졌다. 그리고 '재난문자' 연관어 중 행정안전부(국가안전처, 행안부 용어 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1127-1134
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• 2017

본 연구는 한국형 복합재난 피해 분석 예측 시스템 개발의 첫 단계로써 국내 외 재난 재해위험도 평가시스템을 분석하고 이를 기반으로 한국형 재난재해 주요 인벤토리를 구축하였다. 우선, 지진 재해를 대상으로 손실 평가를 위한 한국형 인벤토리의 설계 및 국내 외 해당 데이터의 국가적 환경의 상이함을 반영하여 건물, 인구, 가중치 등 인벤토리를 구축하기 위한 관련 데이터의 수집과 정제를 진행하였다. 재난 데이터 자료연계, 추후 확장성을 고려한 자료 구축에 필요한 요구사항 분석 등을 수행하였으며, 한국형 복합재난 피해 분석 시스템 구축을 위한 인벤토리 구축 방향을 제시한다.

• 정보처리학회지
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• 제28권1호
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• pp.78-84
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• 2021

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.373-397
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• 2019

최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인DB와 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 R&D 사업에서 개발한 재난안전정보 분류체계를 활용하여 재난안전 분야 학술지를 식별하고 논문 콘텐트의 데이터 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저 네트워크, 키워드 네트워크를 구축하고 분석하였다. 연구 결과, 정보 분석 단위별로 구축된 네트워크를 기반으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드와 개별 정보간의 연결 구조가 자세히 파악되었으며 사례별로 분석 결과를 제시하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.682-690
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• 2020

연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.