• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.154-168
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• 2021

The purpose of this study is to develop and validate the disaster safety awareness scale for high school students. For this purpose, the previously developed disaster safety awareness scale and related prior research was analyzed. Questionnaire data was collected from March 22 to May 25, 2021 from 1054 students (male: 569, female: 485) in the first, second, and third grades of 5 high schools in 3 cities. Through the process of revising, supplementing, and reviewing the items extracted through preliminary research and preliminary test together with experts and students, a final disaster safety awareness scale consisting of 24 items was developed. This scale consists of four sub-factors: 'disaster prevention', 'disaster response A', 'disaster response B', and 'disaster recovery'. Good reliability and validity were secured through exploratory and confirmatory analyses. The significance of this study is that it laid a basic and objective foundation for high school students' disaster safety awareness research by developing a validated scale in a situation where the development of disaster safety awareness scales for high school students was still insufficient. It can be used as useful data for fire safety education as well as a psychological measurement tool for fostering fire safety awareness.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1789-1803
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• 2022

데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.43-57
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• 2022

본 논문에서는 재난안전 분야의 연구 현황에 대한 계량정보 분석을 위하여 재난안전 분야 학과 소속의 연구자 논문을 분석하는 방법을 제안한다. 분석 연구 수행을 위하여 국내 대학기관의 방재 및 안전 공학 유형 학과에 소속된 저자들의 연구 논문들을 대상으로 기관식별, 참고문헌 인용 학술지 식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류, 연구자 전공정보, 한국표준산업분류를 매핑하여 실험데이터를 구성 및 활용함으로써 재난안전 분야 학술지와 관련 키워드 검색을 통한 데이터셋 기반의 기존 선행연구들과 차별점을 갖는다. 연구 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 연구자 전공 현황, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황, 학술지 인용 현황 및 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 또한 분석 단위별로 동시출현 네트워크를 생성 및 시각화여 주요 연결 관계를 조망 및 분석하였다. 연구 결과는 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 정보의 식별과 추천에 활용할 예정이며, 향후 종합적이고 상시적인 분석 정보 제공을 위해 분석 범위의 확대와 데이터셋 구축을 위한 정보의 식별 및 분류 프로세스의 자동화가 필요하다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권3호
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• pp.493-504
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• 2020

연구목적: 본 연구는 재해위험지역을 개선하는 재해예방사업을 실시하는 과정에서 예방사업의 우선순위를 선정하기 위한 분석 방법론 제안을 목적으로 한다. 연구방법:최근성(Recency), 빈도성(Frequency), 화폐성(Monetary)을 기준으로 데이터의 등급을 나누고 타겟 마케팅을 수행할 수 있는 RFM 모형을 활용하여 데이터 분석을 수행하였다. 연구결과: RFM 값이 높은 상위 10% 지역이 동해와 남해 연안을 중심으로 나타났으며, 피해 유형을 살펴보면 사유시설의 피해 건수가 크게 나타났다. 결론: 본 연구에서는 RFM 모형을 활용하여 재해위험의 우선순위를 선정하고 GIS를 활용한 지역재해위험도를 구현하였다. 이러한 결과는 재해예방사업의 우선 사업대상지를 선정할 수 있는 기초자료와 재해예방사업의 의사결정 과정에서 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국안전학회지
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• 제38권6호
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• pp.50-59
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• 2023

As the diversity of disasters continues to increase, the concept of "complex disasters" has gained prominence in various policies and studies related to disaster management. However, there has been a certain limitation in the availability of the systematic statistics or data in advancing policies and research initiatives related to complex disasters. This study aims to analyze the macro-level characteristics of the complex disasters that have occurred domestically utilizing a 30-year span of a news data. Initially, we categorize the complex disasters into the three types: "Natural disaster-Natural disaster", "Natural disaster-Social disaster", and "Social disaster-Social disaster". As a result, the "natural diaster-social disaster" type is the most prevalent. It is noted that "natual disaster-natural disaster" type has increased significantly in recent 10 years (2011-2020). In terms of specific disaster types, "Storm and Flood", "Collapse", "Traffic Accident", "National Infrastructure Paralysis", and "Fire⋅Explosion" occur the most in conjunction with other disasters in a complex manner. It has been observed that the types of disasters co-ocuuring with others have become more diverse over time. Parcicularly, in recent 10 years (2011-2020), in addition to the aforementioned five types, "Heat Wave", "Heavy Snowfall⋅Cold Wave", "Earthquake", "Chemical Accident", "Infectious Disease", "Forest Fire", "Air Pollution", "Drought", and "Landslide" have been notable for their frequent co-occurrence with other disasters. These findings through the statistical analysis of the complex disasters using long-term news data are expected to serve as crucial data for future policy development and research on complex disaster management.

• 한국안전학회지
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• 제38권5호
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• pp.27-35
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• 2023

Social interest in disasters is a significant factor in shaping disaster management policies, enabling the enhancement of disaster safety management and prevention activities according to the specific needs of society. However, in the past, there were limits to measuring which disasters society was particularly interested in. Hence, in this study, a method of measuring social interest using news data was devised. Specifically, we classifed news reports into natural and social disasters, creating a comprehensive Social Interest Index (SII) on disasters covering from 2011 to 2021. Additionally, we quantitatively compared the SII with budgets allocated to disaster-related efforts. Our primary findings are as follows: First, our methodology not only distinguishes natural disasters from social disasters but also identifies emerging areas of societal concern. Second, in recent years (2014-2021), social disasters gained more attention than natural disasters. Third, the disaster safety budget accounted for approximately 3.5% of Korea's total budget, closely paralleling the SII we measured. However, exceptions were noted in cases such as heavy snow, cold waves, and heat waves, where the SII remained high, but the disaster safety budget was relatively low, indicating potential outliers. The findings of this research are projected to contribute to the improvement of national disaster management policies by providing a quantitative measure of social interest in disaster, enabling more informed and effective policy decisions.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권3호
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• pp.67-93
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• 2017

본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 재난정보와 관련한 국내 연구동향 분석을 목적으로 한다. 이를 위하여 학술연구정보서비스(RISS)를 검색하여 2008년부터 2017년 사이에 발간된 재난정보와 관련한 국내 학위논문 및 학술지논문 312건을 수집하였다. 그리고 논문들의 서지사항을 토대로 통계분석을 실시하였다. 뿐만 아니라 연구논문들의 논문명을 대상으로 키워드를 추출하여 빈도분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 최근 재난분야에서 빅데이터와 관련한 연구가 급증하였으며, 재난정보 공유 및 활용의 중요성이 증대되고 있다. 또한 재난대응을 위하여 공간정보, 실시간정보, 지리정보 등 다양한 유형의 재난정보가 활용되고 있었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권2호
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• pp.175-196
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• 2018

Purpose The purpose of this study is to identify problems of current educational facility data management and recommend a standardized terminology classification system as a solution. In addition, the research aims to present a preemptive and integrated disaster and safety management framework for educational facilities by seeking efficient business processes through secured data quality, systematic data management, and external data linkage and analysis. Design/methodology/approach A terminology classification system has been established through various processes including filtering and analysis of related data including laws, manuals, educational facilities accidents, and historical records. Furthermore, the terminology classification system has been further reviewed through several consultations with experts and practitioners. In addition, the accumulated data was refined according to the established standard terminology and an Excel database was developed. Based on the data, accident patterns occurred in educational facilities over the past 10 years were analyzed. Findings In the study, a template was developed to collect consistent data for the standardized disaster and safety management terminology classification system in educational facilities. In addition, the standardized data utilization methods are presented from the viewpoint of 'education facility disaster safety data management', 'data analysis and insight', 'business management through data', and 'leaping into big data management'.

• 한국안전학회지
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• 제31권6호
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• pp.121-128
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• 2016

Social Media transformed the mass media based information traffic, and it has become a key resource for finding value in enterprises and public institutions. Particularly, in regards to disaster management, the necessity for public participation policy development through the use of social media is emphasized. National Disaster Management Research Institute developed the Social Big Board, which is a system that monitors social Big Data in real time for purposes of implementing social media disaster management. Social Big Board collects a daily average of 36 million tweets in Korean in real time and automatically filters disaster safety related tweets. The filtered tweets are then automatically categorized into 71 disaster safety types. This real time tweet monitoring system provides various information and insights based on the tweets, such as disaster issues, tweet frequency by region, original tweets, etc. The purpose of using this system is to take advantage of the potential benefits of social media in relations to disaster management. It is a first step towards disaster management that communicates with the people that allows us to hear the voice of the people concerning disaster issues and also understand their emotions at the same time. In this paper, Korean language text mining based Social Big Board will be briefly introduced, and disaster issue detection model, which is key algorithms, will be described. Disaster issues are divided into two categories: potential issues, which refers to abnormal signs prior to disaster events, and occurrence issues, which is a notification of disaster events. The detection models of these two categories are defined and the performance of the models are compared and evaluated.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.345-352
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• 2020

산불재난은 위험요소에 대한 경우의 수가 많고, 범위가 넓으며 파생되는 피해 다양성도 나날이 늘어나고 있다. 산불재난에 대응하기 위해 다양한 연구 및 시스템이 생겨나고 있다. 국외 산불재난 대응 시스템은 빅데이터, GIS 기반 시스템, 의사결정 시스템 등 다양한 기술을 적용하였다. 산불재난대응 체계 및 시스템에 대해, 국내외 사례를 비교 분석하였다. 또한, 이에 대한 국내 산불재난 대응 시스템 대안방안을 제시하였다. 첫째, 국내 각 기관에서 파악한 정보 및 현장 정보를 통합하는 방향을 제안한다. 둘째, 재난대응 시스템에 빅데이터를 적용하는 방안을 제안한다. 셋째, 기존에 GIS 기반 시스템에 의사결정 시스템을 적용한다. 따라서 본 논문에서는 위의 대응방안으로 기존 재난 안전 관리체계에 제안했을 때, 다양한 정보 및 데이터를 가시화하여 쉽게 파악할 수 있다. 또한, 가시화 플랫폼으로 의사결정을 도와줄 수 있으며 최적의 결과로 최소한의 피해를 기대할 수 있다.