• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.6 no.4
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• pp.236-242
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• 2019

In this study, we developed the system that can collect and store environmental disaster data into the database and use it for environmental disaster management by converting structured and unstructured documents such as images into electronic documents. In the 4th Industrial Revolution, various intelligent technologies have been developed in many fields. Environmental disaster information is one of important elements of disaster cycle. Environment disaster information management refers to the act of managing and processing electronic data about disaster cycle. However, these information are mainly managed in the structured and unstructured form of reports. It is necessary to manage unstructured data for disaster information. In this paper, the intelligent generation approach is used to convert handout into electronic documents. Following that, the converted disaster data is organized into the disaster code system as disaster information. Those data are stored into the disaster database system. These converted structured data is managed in a standardized disaster information form connected with the disaster code system. The disaster code system is covered that the structured information is stored and retrieve on entire disaster cycle. The expected effect of this research will be able to apply it to smart environmental disaster management and decision making by combining artificial intelligence technologies and historical big data.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.183-184
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• 2017

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.

• Water for future
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• v.57 no.2
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• pp.100-105
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• 2024

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.20 no.12
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• pp.27-32
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• 2019

Disaster Safety Management Information standardization and harmonization simplifies the process of disaster management (prevention, preparedness, response and recovery) to increase the efficiency of disaster management, it is necessary to minimize the people's life and property damage. Disaster safety standardization is to standardize disaster safety information in the past to respond to an uncertain future and systematically manage disaster safety accordingly. This study developed a standard code system to utilize disaster safety information such as earthquake, fire, and fine dust, which are of social interest among various and complex environmental disasters. It aims to support practitioners to conduct efficient disaster tasks in the event of a disaster.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.263-270
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• 2021

Reinforcement learning(RL) is the method to find an optimal policy through training. and it is one of popular methods for solving lifesaving and disaster response problems effectively. However, the conventional reinforcement learning method for disaster response utilizes either simple environment such as. grid and graph or a self-developed environment that are hard to verify the practical effectiveness. In this paper, we propose the design of a disaster response RL environment which utilizes the detailed property information of the disaster simulation in order to utilize the reinforcement learning method in the real world. For the RL environment, we design and build the reinforcement learning communication as well as the interface between the RL agent and the disaster simulation. Also, we apply the dimension reduction method for converting non-image feature vectors into image format which is effectively utilized with convolution layer to utilize the high-dimensional and detailed property of the disaster simulation. To verify the effectiveness of our proposed method, we conducted empirical evaluations and it shows that our proposed method outperformed conventional methods in the building fire damage.

• Water for future
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• v.56 no.2
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• pp.73-80
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• 2023

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.450-450
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• 2023

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.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.16 no.4
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• pp.101-108
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• 2023

This study conducted an empirical analysis based on the results of a survey conducted to determine the level of awareness of disaster safety management work of public officials working in disaster-related departments in 22 cities and counties in Jeollanam-do. Men were found to have more positive perceptions of individual competencies and organizational environments according to gender, and women were found to have more positive perceptions of disaster education than men. It was found that men and women had the same positive perception of departmental competency. Respondents to individual competency, organizational environment, departmental competency, and disaster education according to individual characteristic factors generally had positive perceptions.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.379-380
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• 2022

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.

• Water for future
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• v.57 no.4
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• pp.8-17
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• 2024