Developing an Intelligent System for the Analysis of Signs Of Disaster

인적재난사고사례기반의 새로운 재난전조정보 등급판정 연구

The objective of this paper is to develop an intelligent decision support system that is able to advise disaster countermeasures and degree of incidents on the basis of the collected and analyzed signs of disasters. The concepts derived from ontology, text mining and case-based reasoning are adapted to design the system. The functions of this system include term-document matrix, frequency normalization, confidency, association rules, and criteria for judgment. The collected qualitative data from signs of new incidents are processed by those functions and are finally compared and reasoned to past similar disaster cases. The system provides the varying degrees of how dangerous the new signs of disasters are and the few countermeasures to the disaster for the manager of disaster management. The system will be helpful for the decision-maker to make a judgment about how much dangerous the signs of disaster are and to carry out specific kinds of countermeasures on the disaster in advance. As a result, the disaster will be prevented.

본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.