최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다.
이 연구는 재난과 같은 위기가 발생했을 때 소셜 미디어가 위기 정보의 확산과정에서 어떤 역할을 하는지 알아보고자 했다. 이를 위해 유튜브를 통해 포항 지진 관련해서 어떤 이슈가 확산되는지 네트워크 분석을 실시했다. 재난 정보의 종류를 공식적인 정보와 비공식적인 정보, 의견으로 구분하고 이슈의 집중도와 확산성을 기준으로 재난 관련 행위자의 역할을 알아봤다. SNS에서 재난 이슈의 이슈 집중도와 확산성이 클 경우 핵심적인 역할을 할 것으로 보았고 비공식적인 정보의 이슈 집중도와 확산성이 클 것으로 보았다. 네트워크 분석 결과, 유튜브는 언론사의 뉴스가 확산되는 공식적인 채널의 역할과 지진 상황을 보여주는 동영상, 지진 관련 루머, 잘못된 정보 등이 공유되면서 확산되는 비공식적 채널의 역할을 하는 것으로 나타났다. 정부 관련 동영상은 집중도는 높지만 확산성이 낮아 '한정적 역할'을 한다고 보았고, 언론사는 이슈의 집중도, 확산성이 높아 '주도적 핵심 역할'을 했다. 개인은 집중도는 낮지만 확산성이 높아 '핵심 역할'을 한다고 보았다. 재난이 발생했을 때 유튜브는 언론사의 뉴스가 재확산 되는 공식 채널과 비공식 채널의 역할을 모두 하는 것으로 나타난 점을 고려할 때 정부는 SNS를 통해서 정부의 메시지가 적극적으로 확산되도록 노력할 필요가 있다.
본 연구는 TV 보도에 있어서 영상화면의 서사구조와 의미구조를 밝히고자 한 것이다. TV 보도는 전통적인 언어기사와 영상화면의 복합체로 이루어지는데, 과거에는 영상화면은 언어기사의 단순한 부가물로 간주되었었다. 그러나 현재는 영상화면이 보다 더 중요하게 인식되고 있다. 그렇다면 이러한 영상화면이 지니는 의미는 어떻게 구현되는가 하는 것이 주관심사이다. 따라서 미국에서 발생한 '9 11참사'에 대한 우리 TV 보도를 분석하였다. 그 결과, 영상화면은 언어기사와 유사하게 일정한 서사구조로 이루어지고 있으며, 그러한 서사구조는 특정한 의미를 표출하게 됨을 발견할 수 있었다. 둘째, 영상화면의 의미는 경우에 따라서는 언어기사의 의미를 넘어서는 정도로 표출하고 있으며, 영상화면의 의미가 언어기사의 의미보다도 더욱 중요하게 소구되고 있기도 하다. 셋째, 영상화면이 표현하는 의미는 언어기사가 지니고 있는 의미의 범위, 상상력, 한계 등을 설정해주고 있다. 넷째, 영상화면이 표출하고자 하는 이미지도 언어체계로 구상되기도 하고, 언어체계로 해석되기도 한다는 점을 발견할 수 있었다.
본 연구에서는 뉴스 데이터를 이용해 재난문자의 문제점에 대해 알아보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템을 통해 2005년 5월 15일부터 2020년 4월 30일까지의 '재난문자'의 주제어가 포함된 뉴스를 검색하여 자료를 수집하였다. 분석방법은 내용분석을 사용하였다. 조사 결과에 따르면, 재난문자 수신 문제점은 경보음, 내용, 기준, 빈도, 속도, 수신범위, 시간, 언어 등에 대한 것으로 범주화되었다. 재난문자 미수신 문제점은 권한, 단말기, 발송기준, 통신, 기타 등에 대한 것으로 범주화되었다. 재난문자 문제점에 대한 뉴스 게재 추이를 살펴보면, 최근 2~3년간 미수신 문제점에 대한 뉴스는 줄어드는 반면에 수신 문제점에 대한 뉴스는 많아지는 것으로 나타났다. 이는 재난문자에 대한 국민의 개선 요구가 수신 부분에 있다는 것을 말해준다. 특히, 내용, 빈도, 수신범위 문제에 대한 사회적 해결 요구가 급증한 상황이다.
In this study, we recognize that the interest about construction safety and disaster increases, and check the status of current research about construction safety. And we obtain the direction of future researches and implications for development. For this study, we analyzed the published researches in the last 11 years about construction safety, and addressed annual trends and research topics for a lot of construction safety research. And the future prospects of construction safety research were analyzed with the latest news articles.
본 연구에서는 지상파 UHD 부가 데이터를 활용한 재난방송을 가상으로 구현해 보았다. ATSC 3.0 표준을 참조하여 9가지 기능(경보알람, 위치기반정보, 다국어, 속보타이틀 다시보기, 대피요령 동영상, 부가정보 1(CCTV 등), 부가정보2(클립동영상 등), TV 자동 켜짐, 자동채널전환)을 살펴보았다. 그리고 제안하는 재난방송 서비스가 실제 현장에 적용되었을 시에 생길 수 있는 이점과 문제점에 대해 알아보았다. 지상파 UHD 재난방송의 시연 및 설명 후에 전문가 인터뷰를 실시하였다. 수신 측에서 발생할 수 있는 문제점은 이용의 어려움, 프로그램 시청 방해 등이 있는 것으로 나타났다. 발령 및 전송기관 측에서 발생할 수 있는 문제점은 콘텐츠 생성 문제, 광고사와의 문제 등이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 지상파 UHD 기반 재난방송의 구현을 기반으로 한 연구가 부족한 상황에서 해당 기술을 가시적으로 보여줌으로써 기술에 대한 이해를 도왔고, 이를 통해 기술의 이점 및 문제점을 구체화할 수 있었다.
Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.
본 연구는 재난주관방송사인 KBS의 코로나19 관련 보도의 '유형 및 형식', '전문성', '감염병 관련 사안'이 어떻게 나타나는지 '발각', '확산', '회복'이라는 세 시기를 중심으로 살펴보았다. 총 473개의 언론보도를 분석한 결과, 세 시기 모두 감염병 사실을 있는 그대로 알리는 '스트레이트 보도'와 '정보전달 프레임'이 높게 나타났으며 위험 상황을 전달함에 있어서도 '감정적 전달'보다는 '사실전달' 프레임의 비중이 높았다. 하지만 2기에서 감염병 원인을 특정 개인이나 집단에 귀인시키는 '도덕적 평가 프레임'의 비중이 상대적으로 높게 나타났으며, 여전히 전문기자보다 비전문 기자의 비율이 압도적으로 높은 것으로 드러났다. 한편 감염병 관련 사안은 '감염 관리'에 대한 내용이 가장 많았고, '대처'에 관한 정보는 상대적으로 적었다. 본 연구는 위 결과를 바탕으로 향후 감염병 보도를 함에 있어 '보도의 심층성 및 전문성 고양', '특정 주체에게 도덕적 책임을 귀인시키는 보도 행태의 지양', 그리고 '다양한 감염병 관련 정보의 종합적 제시'라는 함의를 제언하였다.
Background : We are in the edge of some human made disasters such as hazardous materials and air pollution, for example, the world news reported that the city of Bhopal, India had serious victims related with a leaking out of the chemical materials, Methyl Isocyanate and many people in India were killed by. These situations many people who live in this world are world are worrying about are not others, but just ours and people consider about that kind of the disasters are the possible situation to happen to all the people. Therefore, we performed this basic study to recognize the risk of Methyl Isocyanate leak accident and to prepare local disaster plan with EMS system. Method : Trace 8.0, a simulation software made by the U.S. company Safer System was used as a tool to estimate the diffusion distance, area and its victims at the concentrations of 0.02ppm, 0.2ppm 5ppm respectively for an assumed B-city of 2 hundred thousands population count in which was presumed 500kg Methyl Isocyanate gas to leak out. Results : 1. During 1 hour, maximum diffusion distances of 0.02ppm 0.2ppm and 5ppm were 5.41km, 1.61km and 0.29km respectively on the plume impact. 2. Maximum population counts influenced by Methyl Isocyanate gas at the concentrations of 0.02ppm 0.2ppm and 5ppm were 40838, 4346 and 222 on the plume impact, while those were 138238, 17261 and 1588 on the vulnerability impact, respectively. 3. Therefore, 17261 persons must put on respiratory device and 138283 persons must be evacuated to safety place within 1 hour. Conclusions : Only small amount leak of Methyl Isocyanate may cause tremendous chemical disaster in urban area, so its disaster plan must be prepared with an accident simulation program and Material Safety Data Sheets(MSDS). Especially, nearby emergency center of an industrial complex must have a strong position about preparation of chemical disaster plan and perform a disaster dill of hazardous material accident annually.
2014년 4월 16일 발생한 세월호 침몰 사건은 그 동안의 어떤 사건, 사고 그리고 재난보다 한국 정치 사회 그리고 언론에 상당한 영향을 미쳤다. 이에 본 연구는 세월호 사건이라는 특수성을 고려해, 사건 발생 직후 드러난 트위터와 포털뉴스에서 나타난 의제의 현저성과 두 매체 간의 속성의제들이 어떠한 상관관계를 나타내고 있는가를 의제 순위 상관관계를 통해 탐구해 보았다. 빅데이터 수집을 통해 분석해 본 결과, 첫째 세월호라는 키워드와 연관된 트위터의 의제와 포털뉴스의 의제에 현저성에 차이가 없을 것이라는 가설은 기각되었지만, 두 매체의 의제들의 순위 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 연구 결과 두 매체의 의제들은 대부분 서로 공유됨을 알 수 있다. 둘째, 세월호와 연관된 다섯 가지 대상의제들의 트위터와 포털뉴스에서의 속성의제들은 현저성에서 차이가 있었으며, 세 가지 의제들은 순위 상관관계가 높게 나타났고, 나머지 두 의제들은 순위 상관관계가 낮게 나타났다. 이 결과를 통해, 특정 주제에 관해서는 트위터가 포털뉴스와 전혀 다른 의제를 형성, 매체 내에서 공유하였다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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