• 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.

• 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.

• 한국안전학회지
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• 제31권1호
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• pp.105-110
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• 2016

Mountainous disasters such as landslides and debris flow are difficult to forecast. Debris flow in particular often flows along the valley until it reaches the road or residential area, causing casualties and huge damages. In this study, the researchers selected Seoraksan National Park area located at Inje County (Inje-gun), Gangwon Province-where many mountainous disasters occur due to localized torrential downpours-for the damage reduction and cause analysis of the area experiencing frequent mountainous disasters every year. Then, the researchers conducted the field study and constructed geospatial information data by GIS method to analyze the characteristics of the disaster-occurring area. Also, to extract more precise geographic parameters, the researchers scanned debris flow triggering area through terrestrial LiDAR and constructed 3D geographical data. LiDAR geographical data was then compared with the existing numerical map to evaluate its precision and made the comparative analysis with the geographic data before and after the disaster occurrence. In the future, it will be utilized as basic data for risk analysis of mountainous disaster or disaster reduction measures through a fine-grid topographical map.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.163-188
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• 2017

본 연구는 재난안전정보의 효율적인 관리와 제공을 위해 LOD기반의 재난안전정보 서비스 모형을 제안하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 온라인 조사 및 오프라인 인터뷰를 수행하여 재난안전정보 제공 현황을 분석하였으며, 재난안전정보를 6가지 영역으로 구분하였다. 재난안전정보 영역과 함께 도출된 재난안전정보 LOD 구축 시 고려해야 할 사항들을 기반으로 본 연구는 재난안전정보 LOD의 구축 과정을 상세하게 제시하였다. LOD 구축 과정은 한국정보화진흥원에서 발간한 링크드 데이터 구축 공정 가이드를 적용하였다. 특히, 재난안전정보 6가지 영역을 토대로 표준용어집 및 모델링 도구를 활용하여 온톨로지 개념 모델을 정의하였으며, 이를 기반으로 클래스와 속성을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 재난안전정보의 활용성이 극대화될 수 있을 것이라 기대할 수 있다.

• 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.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.122-123
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• 2018

Although the disaster rate of the industry as a whole is on a downward trend, the disaster rate of the construction industry is on an ongoing trend. Therefore, in this study, we analyzed safety accident statistical data of the construction site over the past three years. As a result of the analysis, the incidence of disasters at small construction sites was very high. And the proportion of disaster occurred for workers who worked in less than 6 months even roughly 92.6%. In addition, as a result of analyzing the form of disaster occurrence, the crash was 34.1% and the fall was 15.1%. The analysis results of these construction safety accidents are to provide as a basic material for developing a policy that can prevent safety accidents and a safety accident prediction model.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.351-362
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• 2017

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.

• 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.

• 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.