• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.223-233
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• 2013

본 연구는 외국인 투자자의 대량매도구간을 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 모형을 구축하여 발생 가능한 대량매도기간을 사전에 방지할 수 있는 지능형 조기경보시스템을 구축하였다. 이러한 방법은 기존의 Son 등 (2009), Ahn 등 (2011)이 제시한 방법을 토대로 지능형 조기경보시스템에 대한 예측성과를 개선시켰으며, 더 나아가 최근까지 예측성과를 살펴봄으로써 조기경보시스템의 역할을 수행할 수 있는지를 살펴보았다. 또한 구축된 EWSFI는 국내주식시장뿐만 아니라 환율 및 원유시장 등 다양한 경제 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 시사하고 있으며, 시장상황의 위기를 사전에 예측하여 예상되는 충격을 줄일 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.342-345
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• 2019

본 연구는 사전에 수집한 공공 CCTV 및 비상벨 설치 현황 좌표를 지도/로컬 API에 추가하여 구현함으로써 경유지 설정을 통한 안전한 길안내 서비스를 사용자에게 제공하도록 하였다. 또한 사용자의 심박과 주변 소리센서 값을 실시간으로 수집하여 분석한다. 센서 측정을 통한 데이터는 실시간으로 애플리케이션에 전송되며, 이상 값이 발생할 경우 위기감지 모드에 진입한다. 위기감지 모드에 진입하면 애플리케이션을 통하여 강력한 경보음을 발동시키며 미리 지정한 지인들에게 긴급 SMS를 자동으로 전송함으로써 사용자의 안전을 보장한다.

• 월간양계
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• 제49권2호
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• pp.100-102
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• 2017

지난해 11월 16일 AI가 발생하면서 한 달 뒤인 12월 16일 정부는 국가 위기 경보단계를 '경계' 단계에서 '심각' 단계로 격상했다. AI 바이러스의 빠른 확산으로 양계 산업에 막대한 피해를 끼치는 만큼 지난해 말부터는 AI 백신 도입에 대해서도 거론되면서 업계의 찬반 의견이 나뉘고 있다. 이 가운데 최근 한국가금수의사회에서 개최된 "AI 조기종식을 위한 토론회" 자리에서 더 이상의 피해를 막기 위해 AI 백신 사용에 앞서 정부차원의 도입 검토가 이루어져야 한다는 의견을 제기한 건국대학교 수의학과 류영수 교수를 만나 인터뷰한 내용을 정리했다.

• 정보관리학회지
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• 제37권4호
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• pp.81-107
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• 2020

최근 우리나라를 비롯해 전 세계가 '코로나19'라는 초유의 사태를 맞이한 이때, 감염병 확산을 막기 위해 적극적으로 정보를 '공개'하는 관점과 이러한 사회적 조치가 개인의 기본권 침해와 맞물리게 되면서 개인정보를 '보호'해야 하는 관점이 상충되고 있다. 이에 본 연구에서는 감염병 위기에 따른 국가의 대응 상황을 파악하기 위해 감염병 대응 표준매뉴얼을 바탕으로 위기경보 단계별 생산되는 공공기록물을 살펴보았으며, 특히 개인정보가 포함된 기록물의 유형과 공개 현황을 분석하였다. 이를 통해 위기경계단계에 따라 공공기관 차원에서 수집되는 개인정보 뿐 아니라 민간에서 수집, 관리해야 할 개인정보 범위가 결정됨을 파악하였으며, 이에 대한 일반인의 인식을 파악하기 위해 뉴스미디어에 보도된 개인정보 관련 주요 이슈를 분석하였다. 이를 통해 도출된 개인정보를 포함한 기록 관리의 주요 쟁점과 문제점에 대해 고찰하고 이에 대한 개선점을 수집 및 관리, 폐기의 기록의 생애주기 관점에서 제안하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.131-138
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• 2009

본 연구에서는 태풍과 해일에 의한 범람 피해 영역을 예보하기 위한 동적경보시스템에 대해서 서술하였다. 이 시스템은 연안 지역에 내수범람과 같은 잠재적 위기가 예상되는 태풍 발생 시기에 해안공학적 지식이 부족한 공공 재난관리자들이 직접 신속하게 운용할 수 있도록 일반 PC에서 MATLAB의 GUI(Graphical User Interface)를 이용하여 개발되었다. 신속한 예보를 위한 바람장은 기상청 태풍 예보 자료를 이용하는 단순파라메터 태풍모델로 생성된다. 조위와 수심평균된 조류를 신속하고 정확하게 모의를 하기 위하여 경계 조건을 사전에 준비하였다. 또한 임의의 시점에서도 정확하고 빠르게 수행되도록 MATLAB 수치프로그램을 벡터화하였다. 예상 태풍경로와 관련 태풍 예보 자료를 마우스 등을 이용하여 윈도우 화면에 입력하고 실행하면 마우스로 선정된 특정범람 예상 지점에 대한 실시간 수위정보를 얻을 수 있다. 이 시스템은 지역 재난관리자들에게 가능한 위험 정보를 신속히 파악하고 체계적으로 운용될 수 있도록 개발되었다. 그러나 모델결과는 태풍의 경로에 민감하게 작용하고, 또 지역 재난관리자들이 정확한 정보를 생산하기 위하여 오랜 기간 숙련과 지역에 적합한 경험 계수의 결정 과정이 필요하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권6호
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• pp.684-689
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• 2017

본 연구는 참굴(Crassostrea gigas)의 패각운동을 이용하여, 연안역에서 발생하는 저염수에 대한 조기경보가능성을 살펴보았다. 30 psu와 20 psu에서 패각운동은 각각 $7.32{\pm}3.21$회/hr와 $7.11{\pm}3.90$회/hr였으며, 파형과 횟수는 차이가 없었다(t-test, p>0.001). 하지만 10 psu와 5 psu에서는 모든 개체가 폐각상태를 지속하였다. 수온과 염분의 복합실험결과, Group 1(수온 $15^{\circ}C$ ${\times}$ 염분 15 psu)은 20~30 psu에서 보인 패각운동 후(약 2~3시간), 장시간 폐각을 하였다. Group 2(수온 $30^{\circ}C$ ${\times}$ 염분 15 psu)에서는 Group 1의 패각 개폐운동보다 더 빠르고 자주 나타나, 참굴의 생리적인 위기상황에 대한 신호를 나타내었다. 따라서 이러한 파형은 하계 저염수 출현 시 나타낼 수 있는 조기경보 신호로 충분히 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.169-172
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• 2022

재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.541-544
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• 2022

재난안전분야 연구 및 기술개발을 위한 현황분석 및 동향파악을 위해 연구개발활동의 주요 성과물인 특허정보의 활용은 매우 중요하다. 본 논문에서는 재난안전분야 국내 특허문헌을 대상으로 산업분야별 현황 및 특성을 분석하였다. 분석연구를 위해 재난안전분야 키워드를 포함하고 표준산업분류 매핑이 가능한 국내 특허정보를 식별하여 데이터셋으로 사용하였다. 분석 결과, 표준산업분류 체계의 산업분야 레벨별 특허 분포 현황 및 출원기관 분포 현황과 산업분야별 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구결과는 국가 재난대응을 위한 지능형 위기경보 체계 등을 개발하기 위한 정보 자원으로 활용이 기대되며, 향후 논문, 보고서를 통합한 포괄적인 재난안전분야 문헌 분석 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.457-466
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 코로나19의 뉴스 빅데이터를 활용하여 언론을 통해 사회적으로 형성되고 있는 주요 의제가 무엇이며 어떻게 변화하는지 파악해, 추후 언론보도의 방향성을 제안하는 것이다. 이를 위해 2019년 12월 31일부터 2020년 3월 11일까지 보도된 47,816건의 뉴스 빅데이터를 감염병 위기경보 4단계(관심-주의-경계-심각)를 기준으로 4개 시기로 구분하여 토픽모델링 분석을 실시해, 총 20개의 토픽을 도출하였다. 토픽 모델링 분석 결과를 토대로, 본 연구에서는 다음 사항들을 제안하였다. 첫째, '불안', '공포' 등의 자극적인 표현을 자제하고 중립적이고 객관적인 보도용어 사용이 필요하다. 둘째, 단순 사건보도식 뉴스제작을 탈피하여, 더욱 심층적이고 맥락적인 뉴스 제작이 요구된다. 셋째, 감염병 관련 상황별 세부 위기커뮤니케이션 매뉴얼 마련이 필요하다. 넷째, 시민주도의 위기 극복노력을 중점적으로 조명하는 보도가 필요하다. 본 연구는 코로나19 뉴스 빅데이터를 토픽모델링 분석방법을 활용하여 분석한 최초의 논문이라는 학술적 의의와 국가 위기커뮤니케이션 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있는 정책적 의의를 가진다.

• 산업공학
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• 제25권3호
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• pp.319-326
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• 2012

To effectively predict financial crisis, this paper presents an early warning system based on artificial intelligence technologies. Both Genetic Algorithms and Neural Networks are utilized for the proposed system. First, a genetic algorithm has been developed for the effective selection of economic indices, which are used for monitoring financial crisis. Then, an optimum weight of the selected indices has been determined by a neural network method. To validate the effectiveness of the proposed system, a series of experiments has been conducted by using the Korean economic indices from 2005 to 2008.