본 연구는 지진의 영향을 등치선의 형태로 표현할 수 있는 Shake을 활용하여 현행 지진재난 정보제공 서비스를 개선하는 방법에 관한 것이다. 미국 지질조사국이 제공하고 있는 ShakeMap 소프트웨어를 사용하여 자동화된 신속 ShakeMap 생성 시스템을 구현하였으며 이를 바탕으로 지진발생 후 사용자의 위치를 기준으로 지진의 위험도를 진도나 지반최대가속도의 형태로 파악할 수 있는 지진재난 정보서비스 개선모델을 제시하였다. 개선된 모델의 구현 가능성과 효과를 검증하기 위하여 경북 포항지역을 대상으로 지진재난 정보서비스앱을 개발하여 시범적으로 운영한 결과 신속 ShakeMap을 활용한 정보제공을 통해 보다 상세한 지진위험도 정보를 제공함으로써 사용자의 안전행동을 보다 효과적으로 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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.
As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user's location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.
연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상·대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.
소방서는 지역주민의 생명과 재산을 지키는 중요한 공공기반시설로 화재발생시 신속하게 대응하여 피해를 최소화할 수 있도록 최적의 입지에 위치해 있어야 한다. 하지만 접근성과 재난발생요소들을 고려하지 않는 소방서 입지는 편중된 소방서비스를 야기할 수 있다. 따라서 재난안전 사각지대 해소 및 소방서비스의 균등한 제공을 위해 효율적인 소방서 입지를 위한 서비스 분석이 필요하다. 특히 재난의 발생 기능성이 높은 취약지역을 최소화함으로서 효율적인 소방서비스를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 효율적인 소방 서비스 제공을 위한 기초연구로서, 화재 등 재난발생의 취약성을 나타내는 값을 색인화한 지도와 소방서의 서비스지역을 나타내는 지도를 도출하는 방법을 제시한다. 중첩분석을 통해 서비스 지역을 나타내는 지도와 취약성을 나타내는 지도 사이의 공간적 분포의 불일치를 파악하고, 소방서비스의 취약지역을 도출한다.
우리나라는 자연재해로 인한 피해를 복구하기 위해 풍수해보험을 시행하고 있다. 풍수해보험은 국민안전처가 주관하며 민간보험사가 운영하는 정책보험으로 보험계약자가 부담해야 하는 보험료의 일부를 국가 및 지방자치단체에서 보조함으로써 국민이 저렴한 보험료로 예기치 못한 풍수해에 대해 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 선진국형 재난관리제도이다. 본 연구에서는 이러한 풍수해보험 관리지도상의 보험요율 산정 시 필요한 보험목적물 GIS DB 구축과 피해율 산정과 GIS를 분석하는 방법에 대하여 연구하였다. 이번 연구에서 구축한 풍수해 보험의 보험목적물은 단독주택, 공동주택, 온실을 대상으로 하였으며 우리나라 전역의 광범위한 데이터를 어떻게 구축하고, 이 데이터를 실제 시스템을 통해 어떻게 운영할 것인지에 대한 방안을 제시하였다.
본 논문은 낙석 및 산사태로 인한 재해 저감을 위하여 모바일 환경에서 사면 정보를 현장에서 원격 검색하고, 사용자의 위치를 기준으로 주변의 인접한 사면들에 대한 안정성 상태를 실시간으로 경고해줄 수 있는 차세대 사면 정보 원격 검색 및 경고 시스템 개발에 관한 것이다. 사용자에게 제공하는 사면 정보는 다양한 멀티미디어형 정보를 활용하여 심도 깊은 정보를 현장에서 직접 확인할 수 있도록 함으로서 고급화된 서비스가 되도록 하였다. 사용자가 현장의 사면들을 쉽고 명확하게 확인할 수 있도록 하기 위해서는 고해상도의 전자 지도(항공사진)를 사용하였으며, 원격지에서 유무선 인터넷으로 사면 정보를 검색하고 확인하기 위해서는 휴대가 간편한 모바일 PC를 사용하였다. 또한 현장에서 사용자의 위치를 전자 지도에서 실시간으로 확인할 수 있도록 하기 위하여 모바일 PC에 GPS 수신기를 부착하였다. 특히 사용자의 위치를 중심으로 일정 영역 내의 대표적인 사면들의 안전성을 '안전 지역', '붕괴 예상 지역', '붕괴 지역'등으로 구분하고, 전자 지도에 서로 다른 색상의 아이콘으로 동시에 표시해주었다. 그런 연유로 본 시스템은 사용자가 이동 중에도 주변 사면들에 대한 안전성 상태를 전자 지도를 통하여 실시간으로 한 눈에 파악할 수 있다는 장점이 있다. 또한 특정 사면에 붕괴가 발생할 경우 실시간으로 경고 메시지를 통하여 사용자에게 알려줌으로서 산사태로 인한 재해를 저감할 수 있는 매우 큰 장점도 가지고 있다.
본 논문에서는 재난 상황에서의 신속하고 효과적인 의사결정 및 대응을 지원하기 위하여 학술 연구 논문의 저자소속 기관을 식별하고 이를 바탕으로 협업관계 분석연구를 수행하였다. 이를 위해 국내 학술지 69종에 수록된 재난안전유형 논문 2,308건을 대상으로 KISTI의 한국과학기술인용색인데이터베이스와 기관식별데이터를 기반으로 실험데이터를 구축하였다. 협업관계 분석은 기관, 기관유형, 기관지역, 대학기관의 단위별로 출현빈도 등의 통계 현황을 비교 분석하고, 사회네트워크분석 기법을 사용하여 각각의 동시출현 네트워크의 기본 속성과 주요 중심성 지수를 산출하고 분석하였다. 또한 단위별 네트워크 협업관계를 전체적으로 조망할 수 있도록 시각화 맵을 생성 및 제시하였다. 본 연구의 결과는 효과적인 재난 대응을 지원하는 기관 및 협업 그룹의 탐색 활동과 관련 정보서비스체계 기반 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R2(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R2=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 소방관들이 화재현장에서 복귀 후 소방청사 내에서 2차적으로 노출된 화학적 유해물질의 실내공기질을 평가하였다. 서울시에 소재한 4개 소방서를 선정하였고, 그 중 2개 소방서는 실제 화재현장에서 소방활동 종료 귀소 후에, 다른 2개 소방서는 대조군으로 설정하여 출동과 상관없이 평소 수준의 실내공기질을 측정하였다. 소방안전지도 전산시스템을 이용하여 서울시에서 발생하는 모든 화재사고에 대하여 24시간 모니터링을 실시하였고 중급규모 이상의 사고에서 실험군이 출동하게 되는 경우 귀소 후 바로 실내공기질을 측정하였다. 11개 유해물질 항목(미세먼지, 포름알데히드, 휘발성유기화합물, PAH, VCM, 산류, 석면, CO, CO2, NO2, O3)을 공정시험법에 따라 측정하였다. 유해물질 11종 중 3종이 국내·외 기준을 초과하였고 1종은 국외기준에 육박하는 것으로 확인되었다. 특히 총휘발성 유기화합물, 이산화탄소, 황산은 각 2.5배, 2.2배, 1.1배가 환경부 및 고용노동부 기준보다 높았다. 또한, 포름알데히드와 황산의 경우, 실험군보다 대조군에서 더 높게 측정되었다. 본 연구결과는 서울특별시 소방청사 내 실내공기질 개선 정책에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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