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.
최근 사회 환경의 변화를 보면 혁신 기업도시 건설 등으로 인한 전국토의 도시화 및 도시구조물의 초고층화 및 밀집화 등으로 대형 재난발생의 가능성이 증가하고 있으며, 지구환경 변화에 따른 기상이변으로 인해 재해규모가 대형화 되는 추세이다. 이와 더불어 고령화 사화 도래와 생활수준의 향상으로 복지정책 강화와 재난에 대한 서비스 강화 요구가 증대되고 있는 실정이다. 이러한 재난환경의 변환은 기존 소방훈련 패러다임의 변화에 부응할 수 있는 보다 실질적이며, 다양한 재난상태에 대한 대응능력을 강화시킬 수 있는 훈련을 요구하게 된다. 본 연구에서는 재난환경의 변화와 교육 및 훈련 패러다임 변화에 부응할 수 있는 소방훈련을 국내외 현황분석을 통해 도출하여 향 후 소방훈련 시설 설계에 기준이 되도록 훈련 방안을 제시한다.
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.
강화학습은 학습을 통해 최적의 행동정책을 탐색하는 기법으로써, 재난 상황에서 효과적인 인명 구조 및 재난 대응 문제 해결을 위해 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존 재난 대응을 위한 강화학습 기법은 상대적으로 단순한 그리드, 그래프와 같은 환경 혹은 자체 개발한 강화학습 환경을 통해 평가를 수행함에 따라 그 실용성이 충분히 검증되지 않았다. 본 논문에서는 강화학습 기법을 실세계 환경에서 사용하기 위해 기존 개발된 재난 시뮬레이션 환경의 복잡한 프로퍼티를 활용하는 강화학습 환경 구성과 활용 결과를 제시하고자 한다. 본 제안 강화학습 환경의 구성을 위하여 재난 시뮬레이션과 강화학습 에이전트 간 강화학습 커뮤니케이션 채널 및 인터페이스를 구축하였으며, 시뮬레이션 환경이 제공하는 고차원의 프로퍼티 정보의 활용을 위해 비-이미지 피쳐 벡터(non-image feature vector)에 이미지 변환방식을 적용하였다. 실험을 통해 본 제안 방식이 건물 화재 피해도를 기준으로 한 평가에서 기존 방식 대비 가장 낮은 건물 화재 피해를 기록한 것을 확인하였다.
인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.
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.
사회발전으로 도시화가 진행됨에 따라 화재발생 및 피해 특성은 물론 소방 환경도 같은 지자체 내에서 지역적 차이가 발생하고 있다. 따라서 한정된 소방자원을 활용하여 화재에 효율적으로 대응하기 위해서는 소방 환경에 대한 면밀한 분석을 통해 정책적으로 접근할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울을 대상으로 다양한 소방 환경을 종합적으로 비교분석할 수 있는 소방안전지수를 개발한다. 개발된 소방안전지수는 소방환경의 취약지역을 효율적로 파악하고 대책마련을 위한 정책결정에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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