연구목적:본 연구는 우리나라 재난안전분야의 제조업 고용 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 연구 방법: LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석기법이 2019년 한국표준산업분류와 재난안전산업 특수 분류기준에 의해 구축된 229개 지자체의 고용 데이터에 적용되었다. LISA기법은 해당 산업들의 공간 클러스터와 고용의 공간적 종속성을 파악하였다. 연구결과: 세 가지 분석결과가 도출되었다. 첫째, 우리나라 재난안전산업의 고용은 전체 제조업의 약 6%를 점유하며 매년 증가하는 추세다. 둘째, 재난안전 산업의 고용 클러스터는 수도권 서부지역에 입지하고 있다. 셋째, 산업재해 방지 산업안전용품 제조업은 중화학 공업과 산업단지가 있는 부산, 울산, 경남창원, 김해 지역을 중심으로 클러스터를 형성한다. 결론: 해당 지역들을 재난안전산업의 제조업 클러스터로 육성하는 투자와 유성정책이 필요하다. 본 연구결과는 우리나라 재난안전산업에 형성되어 있는 제조업 클러스터들의 산업발전과 고용육성 정책을 개선하는데 사용될 수 있다.
In this study, the plan to construct a disaster information categorization system that can be objectively and efficiently performed was suggested in order to perform disaster management task systematically. Recently, the damage of natural disasters is gradually growing larger and faster, increasing the economic loss. Especially, as for the domestic storm damage, the damage from strong wind was found to be greater than the damage from torrential rain. Also, strong wind was found to be inflicting a great damage on human life, property and agricultural crops, so the necessity to study damage restoration from strong wind is increasing. Nevertheless, the damage items categorized in the domestic disaster year book are often comprehensive or unclear in criteria, and thus fail to reflect items or matters due to actual disaster damage. It is difficult to aggregate damage accurately such that it does not correspond to the national compensation scope or the damage amount is calculated according to subjective judgment of the investigator in charge. As such, if the disaster information management is inadequate by not applying accurate categorization criteria from damage amount calculation, there can be an issue with fairness when paying the damage support aid. Therefore, this study suggested a categorization plan for objective and efficient execution of disaster information management task in order to resolve such issues. It is expected that quick and efficient execution would be possible in disaster information management and task procedure domestically by constructing systematic categorization system related to disaster information.
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.
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.
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.
연구목적: 건설업은 복합공정이 동시에 진행되는 복잡한 메커니즘으로 사고 발생 빈도 와 강도가 다른 산업보다 높은 비중을 차지하고 있으며, 사고 사망만인율 또한 전 산업의 50% 이상 차지하고 있다. 이런 사고 감소를 위해 정부의 재해조사 방법에 대해 시스템 안전 관점에서 한계를 분석하여 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 정부의 중대 재해조사에 대한 주요 내용을 파악하고, 시스템 안전 관점에서 효과성/타당성을 분석하였다. 연구결과: 법규 위반 및 준수에 맞춰진 재해조사 및 분석기법은 근원적인 해결방안을 제시하기에 한계가 있었으며, 안전 제약, 제어, 계층별 상호작용을 접목할 때 시스템 전체의 구성 요소별로 사고 예방을 위한 대안 제시가 가능했다. 결론:현재의 사고분석 방법에서 시스템 안전 관점의 재해조사 및 분석 방법을 접목할 때 계층별 상호작용의 문제점과 의사소통 과정의 문제점을 확인할 수 있어 통합적 관점에서 사고 예방을 위한 대안 제시가 가능하다.
연구목적: 본 연구는 에너지산업현장에서 재난 발생에 대비하여 훈련하는 안전한국훈련 상황에서 훈련시 사용할 수 있는 재난훈련시스템을 필요한 곳에 적절하게 사용할 수 있는 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 논문, 보고서, 통계자료 등을 조사하고 현장방문하여 훈련상황을 조사하였다. 연구결과: 재난훈련시스템을 활용한 토론기반 훈련과 실행기반 훈련이 계획수립부터 자체평가까지 가능하게 잘 이루어지고 있었다. 결론: 재난훈련시스템은 재난 발생에 대비하는 기관의 자체 훈련, 재난대응안전한국훈련시에는 평가활동까지 복합적으로 활용할 수 있는 시스템으로 그 사용성을 높여 평소 활용 범위를 넓혀야 한다.
본 연구의 목적은 재난안전 훈련의 효과성을 극대화 할 수 있는 훈련 시스템 구축 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 선행연구 검토 및 현황사례 분석을 통해 관련 분야별 데이터·시스템·요구기술·법·제도 등의 현재 수준을 고찰하였다. 디지털트윈과 확장현실 기술을 연계한 재난안전 훈련 시스템을 제안하였으며, 이를 위한 구축 방안 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과물이 재난안전 훈련 시스템의 고도화에 기여하여 재난피해를 감소시킬 수 있기를 기대한다.
If industrial disasters happen at workplace, work's desires of workers and business activities may be dispirited. Especially, industrial disasters frequently happen in the field of heavy and chemical industry companies. According to report of the korea occupational safety and health agency(KOSHA), damage due to industrial disasters is more 5 times than losses due to industrial strifes. Thus, in these manufacturing companies, a safety management field for preventing industrial disasters is emerging as an important factor of business activities. This paper proposes an industrial disaster prediction model for safety management and also implements industrial safety management system(after this, is called as u-Safety system) based on the proposed model using ubiquitous computing technologies like USN(ubiquitous sensor networks) which are given much attention among recent information technologies. The implemented system is successfully operating in the shipbuilding division of 'H' companies.
도시화 산업화로 인하여 도시지역과 농촌지역은 인구 구조, 경제수준, 인프라 등 다양한 특성에서 차이를 보이고 있으나 재난안전대책은 이러한 특성을 반영하지 못하고 있는 것이 현실이다. 다양한 분야에서 도시와 농촌을 비교하는 연구를 실시하고 있지만 재난 및 안전 관리적 측면에서의 연구는 전무한 실정이다. 지역의 재난관리 대책 마련 시 도시지역 및 농촌지역 주민들의 자신이 살고 있는 지역에 대한 체감안전도, 문제점, 요구사항이 무엇인지 파악하고 주민의견을 반영할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 도시와 농촌의 재난환경에 관한 이론적 검토를 실시하였으며, 도시지역과 농촌지역에 거주하고 있는 주민들의 재난안전에 대한 인식을 알아보기 위해 주민들에게 재난안전(비구조적요소, 구조적요소, 인적요소, 환경적요소)에 관한 의식조사를 실시하였다. 또한 이를 토대로 향후 도시지역과 농촌지역의 재난관리계획 수립 시 반영사항을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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