• Journal of Satellite, Information and Communications
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.34-41
• /
• 2017

In this paper, the I/O parameters of existing predictive models were analyzed to construct a composite disaster prediction model that incorporates a previously developed natural disaster prediction model and a prediction of social disaster prediction models. A complex disaster prediction model indicates a combination of multiple disasters, not a single disaster. Such a complex disaster was mainly linked to a social disaster caused by natural disasters resulting from natural disasters, so it conducted a study of natural disasters and social disaster prediction models. Several estimates were analyzed based on several predictive models of prediction models, and the I/O parameters applied universally were derived by the types of disaster types. In this paper, It will help develop a study aimed at building a complex disaster prediction model.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.59-60
• /
• 2023

실시간으로 수집되는 사고 정보를 분석하여 해당 사고에 대한 분석적이고 예측적 서비스를 제공하는 것은 중요하다. 특히 발생이 진행 중인 사고에 대한 원인과 피해에 대한 규모 예측은 대응에 강도를 가늠할 수 있는 체계로 재난 발생에 대한 예측과 발생 초기 재난에 대한 분석을 위하여 뉴스 정보와 국민재난안전포털의 안전관리일일상황 정보를 분석할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.29-29
• /
• 2018

전 세계적으로 홍수, 태풍, 폭설 등 기상이변에 따른 자연재난이 빈번히 발생하고 있으며, 국내의 경우 연간 약 5천억원 이상의 피해가 발생하고 있다. 미국 및 일본 등의 방재 선진국의 경우 재난 발생 전에 대비하는 재난관리가 중심을 이루고 있으며, 국내에서도 피해가 발생하기 전에 신속하게 재난피해를 예측 및 대비한다면 인명과 재산피해를 최소화 할 수 있을 것이라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 신속하게 재난 피해를 예측하기 위해 기존에 함수 개발시 활발하게 사용되었던 다중회귀분석과 최근 이슈가 되고 있는 머신러닝(기계학습)을 활용하여 호우로 인한 피해를 사전에 예측하는 함수를 개발하였다. 행정안전부에서 구축하고 있는 재해연보 자료를 종속변수로 활용하였고, 기상요소 및 사회 경제적 요소를 설명변수로 사용하였다. 본 연구에서 개발된 호우피해 예측함수를 이용하여 호우피해를 예측하고, 이를 기반으로 사전 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 자연재난으로 인한 피해를 줄이는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.191-192
• /
• 2018

본 논문에서는 재난안전정보를 수집 연계 체계를 구축하여, 재난유형별 예측 분석을 통한 지능형 경보체계 구축 방안을 연구하였다. 각 부처 기관이 보유하고 있는 재난안전정보 유형별 분류하여 빅데이터 기반의 예측 분석을 지원할 수 있는 체계를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.898-899
• /
• 2014

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.41-41
• /
• 2017

자연재난으로 인한 피해의 대형화, 다양화, 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 계속적으로 증가하고 있다. 만약 기존에 발생하였던 재난 피해 자료와 기상현상간의 통계적 분석을 통해 재난의 발생 가능성과 피해 범위를 예측할 수 있다면, 효율적으로 재난관리를 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 자연재난 피해인 호우피해를 대상으로 낙동강 권역 69개 시군구별 재해통계 자료를 기반으로 수문기상자료와의 통계적 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 국민안전처에서 발간하는 재해연보 자료를 통해 호우피해 발생기간별 호우피해액 자료를 분석하였고, 이를 호우피해 예측함수의 종속변수로 사용하였다. 종관기상관측소의 시강우 자료를 분석하여 선행강우, 지속시간별 최대강우, 총강우량을 구축하였고, 시군구별 면적 등의 지역 특성을 수집하여 설명변수로 사용하였다. 기존의 피해예측함수 관련 연구에서 제기되었던 피해액이 큰 부분에서 예측력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단을 구분하여 함수식을 개발할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 사용하여 호우피해 예측함수를 개발하였다. 개발된 호우피해 예측함수의 NRMSE는 6.34~18.79%로 나타났으며, 대부분 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 호우피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단으로 구분할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 낙동강 권역의 시군구별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 시군구별 호우피해 예측함수를 이용하여 사전에 호우피해를 예측할 수 있다면 호우피해액이 크게 줄어들 것으로 사료된다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.35 no.1
• /
• pp.80-88
• /
• 2020

This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.17-17
• /
• 2018

재난발생 위험은 불확실성을 내포하고 있으며, 이러한 불확실성 요인을 줄이고 사전에 소멸시키는 일은 매우 중요한 사항이 될 수 있다. 또한 재난관리 관점에서 그것이 발생했을 때 어떤 식으로 대응할지에 대한 과정이 체계적으로 갖추어져 있어야 하며, 복구 및 재발 방지를 위한 지속적인 노력이 수반될 필요성이 있다. 본 연구에서는 기후정보를 활용한 중장기 수문예측을 실시하고 통합홍수위험평가 시스템 구축을 통한 홍수위험도 분석을 실시하였다. 이를 위하여 우리나라 243개 지자체를 대상으로 홍수관련 위해성, 노출성, 취약성 자료를 수집하여 표준화하였으며, 전문가 Delphi-AHP 설문조사 분석을 통하여 가중치를 적용하고 위험도를 예측 평가하였다. 이러한 중장기 위험 예측 정보는 한 달 또는 수개월 전에 지자체 행정력을 집중 및 분산시키고, 수재해(홍수/가뭄 등) 위험관리 계획 수립이 가능하여 재난관리자에게 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 또한 재난의 생애주기(Life Cycle)별 예방, 대비, 대응, 복구 단계에 따라 사전과 사후에 가능한 주요 활동들을 구체화 할 수 있으며, 시간 스케일별 기후예측 정보를 활용한 재난관리 패러다임 전환과 골든타임 확보 등 수자원예측 분야 기술적 진보를 이룰 수 있을 것으로 기대한다. 향후 통계 역학 모형 기반 중 장기 예측 정보의 신뢰도가 향상 된다면 보다 다양한 분야 예측 정보 서비스 및 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.801-801
• /
• 2012

최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.158-160
• /
• 2022

최근의 자연 재난의 발생 빈도의 증가는 재난에 대한 정보전달의 중요성이 높아지는 만큼 전달 방법의 중요도도 높아지고 있다. 특히, 2020년의 코로나19(COVID-19)로 인하여 자연 재난에 더해 사회재난에 관한 관심도 증대하고 있으나, 재난정보의 빈도가 매우 높아져, 2000년대 통틀어서 제공된 재난 정보량보다 20년, 21년의 재난 정보량이 더 많아 보인다. 이러한 재난정보의 홍수는 반대급부로 정보의 피로도를 증가시켜 의도적 또는 비의도적 무시 경향을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 재난 위험지역을 기반으로 Segment를 생성하고 관리하며, Segment 단위로 재난 위험 메시지를 제공하는 Segment기반 긴급메시지전송 시스템을 연구한다. 목표시스템에서는 재난정보를 실황 정보와 1시간 예측정보를 비교, 위험지역 회피시나리오를 지능화 개선하여 모바일앱 이용자에게 제공함으로써 대피 이동관리와 행동 유도를 이끌어 이용자의 인명피해 저감과 재산손실 감소의 효과를 얻고자 개발하였다.