• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권4호
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• pp.236-242
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• 2019

본 연구는 재난정보 표준화를 목표로 다양한 재난 및 사고에서 생성되는 정형, 비정형 문서를 전자화된 문서로 변환하여 환경재난 정보를 생성함으로써 데이터베이스에 저장하고 환경재난 관리에 활용할 수 있는 체계를 개발하였다. 최근 4차 산업 시대를 통해 다양한 지능화 기술들이 발전하고 있다. 이러한 기술들은 환경재난, 재난관리 등의 분야에 다양한 형태로 적용되며, 환경재난 관리 업무와 융합되어 활용되고 있다. 재난정보관리는 단순히 재난업무를 지원하는 것이 아니라 과거의 환경재난 이력정보를 활용하여 인공지능 기술을 적용한 스마트 재난관리를 지원할 수 있도록 한다. 환경재난을 관리하는 중요한 요소는 재난정보이다. 재난정보는 재난의 발생에서 진행, 대응 및 계획까지의 재난 전주기에 대한 정보를 전자화된 정보로 관리하고 처리하는 행위를 의미한다. 그러나, 자연, 사회, 환경재난에 대한 상황, 대응, 대비, 복구의 정보는 주로 보고서의 형태인 핸드아웃이나 비정형 정보로 존재하고 있다. 이러한 비정형 재난안전정보는 관리 부실에 의해 사라지거나 폐기되는 경우가 많다. 이에 따라 비정형 재난안전정보는 재난정보로서의 관리를 위해 인식기술이 필요하다. 본 연구에서는 지능화된 기술을 활용하여 인쇄되거나 스캐너에 의해 이미지 또는 문서로 생성된 재난 보고서를 전자화된 문서로 변환하는 것에 중점을 두었으며, 그 후 변환된 재난정보는 재난정보관리 코드체계에 맞추어 정리하여 재난정보관리 데이터베이스에 저장한다. 정형, 비정형 재난정보를 생성하는 것은 스마트 재난관리의 시작으로 가장 중요한 요소이며, 이렇게 생성된 환경재난 정보는 재난정보 코드체계와 연계하여 표준화된 형식으로 관리한다. 재난코드체계는 재난 별 발생 진행 상황, 피해 규모, 대처사항 등의 정보를 저장할 수 있는 표준을 구축하였으며, 향후 이러한 많은 재난 데이터와 이력정보를 기반으로 한 인공지능 기술을 접목하여 스마트 재난관리 및 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.118-126
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• 2006

재난관리는 기본적으로 지방자치단체를 포함한 국가의 몫이다. 물론 재난의 종류에 따라 관리주체가 개인이나 기업으로 국한되는 경우가 많아지고 있으나 궁극적으로는 정부에 귀속되는 경우가 대부분이다. 따라서 거의 대부분의 국가에서는 필요한 기구를 설치하고 관리체계를 구축하고 필요한 인력과 장비, 그리고 설비를 갖추는 것은 물론 이러한 체제를 둘러싼 긍정적인 환경들을 적극적으로 활용하고 부정적 환경들을 제거함으로써 재난관리의 효율성을 높이는 것을 목표로 본 논문에서는 재난관리의 특성과 환경요인에 대해 검토하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권12호
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• pp.27-32
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• 2019

재난안전 관리정보 표준화는 재난관리의 과정(예방, 대비, 대응, 복구)을 통일화 및 단순화함으로써 재난관리의 효율성을 높이고, 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위해 필요하다. 재난안전 표준화는 과거의 재난안전 정보를 표준화하여 불확실한 미래에 대응하고 이에 따른 재난안전 관리를 체계적으로 하는 데 있다. 본 연구는 다양하고 복잡한 환경 재난 중 최근 사회적으로 관심이 많은 지진, 화재, 미세먼지 등의 재난안전 정보를 목적에 적합하게 데이터로 활용할 수 있도록 표준 코드 체계를 개발하였다. 이는 재난이 발생하면 실무자가 효율적인 재난 업무를 수행 할 수 있도록 지원하고자 한다.

• 물과 미래
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• 제57권4호
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• pp.8-17
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• 2024

• 기술사
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• 제36권5호
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• pp.50-52
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• 2003

행정자치부의 “국가재난관리 시스템 기획부”는 참여정부 임기 내 각종 재해, 재난에 따른 인명피해와 경제적 손실을 각각 60%, 30% 줄이는 것을 목표로 안전한 사회(secure society)구축, 사회연계성(network society)강화, 효율적인 사회(effective society) 환경구성 이라는 패러다임을 기조로 국가재난관리 종합대책안을 추진 중이다. 종합대책 추진안에는 첨단 정보기술(IT)이 각종 재해, 재난을 막는 핵심툴로 활용되는데 여기서는 국가재난관리 정보통신망(Secure Network)구축에 관한 기본개념을 살펴보고자 한다.

• 물과 미래
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• 제56권2호
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• pp.73-80
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• 2023

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.101-108
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• 2023

본 연구는 전라남도 22개 시군의 재난관련 부서에 근무하는 공무원들의 재난안전관리업무에 대한 개인역량, 부서역량, 조직환경 및 재난교육에 대한 인식수준을 파악하기 위해 실시한 설문조사 결과를 토대로 실증적 분석을 실시하였다. 성별에 따른 개인역량, 조직환경에 대해서는 남자가 여자보다 더 긍정적인 인식을 가진 것으로 나타났으며, 재난교육에 대해서는 여자가 남자보다 더 긍정적인 인식을 가진 것으로 나타났다. 부서역량에 대해서는 남자와 여자의 긍정적인 인식이 같은 것으로 나타났다. 개인적 특성에 따른 개인역량, 조직환경, 부서역량 및 재난교육에 대한 응답자들이 대체로 긍정적인 인식을 가진 것으로 나타났다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.433-434
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• 2022

본 논문은 재난관리의 성과에 대한 근원적 의문에 대한 문제제기에서 출발하였다. 재난관리의 성과는 재난에 대한 정부의 관리적 측면, 즉 행정관리 역량이나 산출지표 등으로 평가되어 왔다. 재난은 일상의 삶에 대한 도전이자 생존의 문제와 직접적으로 연계되어 있다는 점에서 재난에 대한 정부의 책임 요구가 지속적으로 강조되어 왔다. 정부 역시 재난에 대한 책임과 역할을 위하여 다양한 정책적 노력과 전문성을 강화하기 위한 노력을 지속하여 왔다. 그렇다면 재난에 대한 책임을 모두 정부에 물을 수 있는 것일까? 여기에 대하여 상황을 고려해야 하며, 반드시 정부가 책임이라고 답하기에는 분명 한계가 존재할 것이다. 즉, 재난에 대응하는 과정에서 정부의 노력과 함께 개인적 차원의 관심과 노력 역시 필요하기 때문이다. 따라서 본 연구는 재난관리의 성과가 정부 조직의 책임역량이 증진되는 것과 함께 시민들의 참여도 증진 역시 그 성과로 이해할 수 있을지를 검토하고 실증분석하는데 목적이 있다. 분석을 위하여, 기존 연구들에서 재난관리의 주요한 독립변수로 활용되던 재난경험, 재난위험, 조직특성 등을 주요한 독립변수로 사용하고자 하며, 종속변수는 재난조직의 책임역량과 재난현장에의 시민들의 자원봉사 참여도로 구분하여 설정하였다. 즉, 기존의 재난관리 성과와 대안적 성과로서 시민참여도 증진을 실증분석하고자 하였다. 분석결과, 재난성과는 조직의 내부적 책임역량의 증진과 함께 외부적으로 시민들의 참여를 이끌어 낼 수 있어야 한다. 이러한 시민 참여는 재난관리의 성과로서 정부의 새로운 지표가 될 수 있다. 시민들의 참여는 지역에 대한 재난의 위험 인식이 높을수록 그 참여도가 증진되는 것으로 나타나며, 이는 재난에 대한 대국민 인식개선 및 환경에 대한 위험도 증진의 정책적 노력이 필요함을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2023

우리나라의 전 국토면적 중 약 63% 이상이 산지로 이루어져 있으며 이는 OECD국가 중 4위에 해당할 정도로 매우 높은 비율이다. 광활한 산지 면적의 효율적 이용을 위해 사면개발, 태양광 시설, 관광자원으로써의 활용 등이 이루어져 토양침식에 매우 취약해졌으며, 하천으로의 토사유입량이 증가하고 있다. 따라서 하천으로 유입된 유사량의 조사가 매우 중요하며, 유사량 중 입경이 큰 소류사량을 추정하기 위한 조사 장비 중 간접적 방법인 하이드로폰에 관한 국내·외 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 소류사량 추정 방법 중 추정식을 활용한 방법의 추정량이 많아질수록 정확도가 낮아지는 문제를 개선하기 위한 노력으로 인공신경망의 한 종류인 Convolutional Neural Networks(CNN)를 소류사량의 계측에 적용하기 위한 연구를 시도하였으며, 그 결과와 실제 소류사량의 정확도를 비교 및 분석하였다. 실험데이터를 획득하기 위하여 실내수로를 구축하였으며, Labview를 이용하여 소류사량에 대한 충돌음 이미지데이터를 취득한 후 학습을 진행한 결과, 검증데이터에 대한 정확도는 60%이상의 값으로 나타났다. 향후 추가적인 데이터 확보를 통해 정확도 향상을 위한 연구를 진행하고자 한다.

• 물과 미래
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• 제57권2호
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• pp.100-105
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• 2024