• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.755-770
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• 2023

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.380-384
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• 2010

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.206-217
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• 2021

연구목적: 최근 대형 사회재난이 잇따라 발생하면서 자연재난 뿐만 아니라 사회재난을 예방하고 피해를 저감하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 연구 중 대부분이 일부 사회재난만을 다루고 있기 때문에 본 논문에서는 지자체에서 중점적으로 다루어야 할 사회재난 유형을 선정하여 효과적인 대책 마련을 위한 기초자료를 만들고자 하였다. 연구방법: 행정안전부에서 고시하고 있는 43종 재난 중 중복 또는 발생 이력이 없는 재난 등을 제외한 후 중점유형을 선정하기 위해 11종의 재난유형을 선정하여 데이터를 수집하였으며 위험지도로 지역별 위험유형을 도출하였다. 위험지도를 도출하기 위해서 각 세부지표를 리스케일링하여 0 ~ 1로 정규화를 하였으며 엔트로피 기법을 통해 가중치를 결정하였다. 연구결과: 그 결과 행정안전부에서 고시하고 있는 중점재난과 약 41%가 일치하였으며 나머지 중점 유형은 원자력사고, 공동구 사고 등 정보를 취득할 수 없거나 최근 20년 동안 발생하지 않은 재난이었다. 결론: 따라서 본 연구를 통해 사회재난의 효과적인 예방 및 복구계획을 수립하기 위해 지자체별 사회재난 중점재난을 제시하고자 하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.15-21
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• 2016

국민안전처에서 발행하는 재난연감에 의하면 교통사고 화재 붕괴등 사회재난을 23가지로 분류하고 있다. 과거 재난은 주로 태풍 가뭄등 자연의 영향으로 발생한 반면 사회가 도시 중심으로 집중됨에 따라 사회재난의 종류와 빈도, 규모는 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 사회재난이 가지고 있는 위해성이 어느 정도인지 객관적으로 판단할 수 있는 구체적인 기준과 평가방법이 없는 상태이다. 따라서 본 연구는 주요 사회재난 중 교통사고, 화재사고, 붕괴사고를 대상으로 최근 8년간 발생한 빈도, 인명피해규모, 재산피해규모에 관한 데이터를 활용하여 3차원 공간좌표상의 두 점간의 거리(유클리드거리)로써 재난위해지수를 산정하여 사회재난의 유형별 정량적인 평가가 가능하도록 하였다. 이 결과를 활용하여 주요 사회재난 유형별 위해성 순위를 정량적으로 평가할 수 있어 국가 재난관리체계 구축 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.258-258
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• 2016

이상기후로 인한 자연 재해의 발생규모는 점차 증가하고 있다. 이는 시민의 안전과 재산을 위협하는 요인 중 하나이며, 시민 개인의 안전 침해 뿐 아니라 국가적 재산에 해당하는 SOC 시설물의 위협 역시 심각한 피해라고 할 수 있다. 이를 위해 최근 SOC 시설물에 대한 재난 대응 측면의 모니터링 시스템을 구축 및 개발 하고 있으며, 그를 지원하는 현장 지원 모바일 시스템을 연계하는 방안을 모색하는 연구가 급증 하고 있다. 하지만 현장에 있는 시설물 담당자의 측면에서는 실시간으로 모니터링 시스템을 신속하게 활용할 수 없으며, 모듈 단위가 융합하여 구동되는 무거운 사양의 시스템이 일반 PC에서 원활이 구동될 것이라는 보장이 없다. 따라서 본 연구에서는, 재난시에 발생할 수 있는 SOC 시설물에 대한 피해정보를 시뮬레이션 해주는 3차원 표출 시스템과, 그에 대한 일반 정보를 간단하게 확인 할 수 있는 모바일 어플리케이션 간의 원활한 연계 방안을 모색하고자 한다. 재난 정보는 지리정보 뿐 아니라 지리정보와 연계되는 다양한 정보들이 융합되어 있어 그에 대한 원 데이터를 실시간으로 모바일 상에 전송할 수 없으며, 이를 단순화 시킨 정보를 전송해야할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 해당하는 정보를 영상화 및 압축 하여 보다 신속하고 효율적으로 정보를 받아볼 수 있도록 하는 체계를 수립하고, 그에 맞는 시스템을 설계하고자 한다. 이를 기반으로 효율적인 재난 정보 압축방안을 마련하며, 향후 신속한 정보 송 수신 체계를 확보할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.155-162
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• 2020

연구목적: 비축창고 현장실태조사를 통해 재난관리자원 관리 및 운영의 문제점을 파악하여 지자체 재난관리자원 관리 개선안 도출을 목적으로 하였다. 연구방법: 최근 20년간 재해연보 및 재난연감에 기록된 자연 및 사회재난의 피해사례를 선정된 재난유형에 따라 지자체별 발생횟수를 재난에 대한 과거위험성, 현재취약성 및 대응능력을 고려하여 재난 유형건수가 높은 지역을 우선적으로 도출하였다. 도출한 지역에 대해 해당 지자체의 재난관리자원 공동활용시스템(DRSS, Disaster Resource Sharing Service) 데이터를 분석하여 비축창고를 선정 후 현장조사를 실시하였다. 연구결과: 현재 지자체의 재난관리자원 비축창고 실무담당자들의 과중한 업무로 시청 및 구청 내 현행화가 다소 미흡한 것으로 분석되었으며, 실무담당자가 현행화 자료 입력 시 입력방법 및 기준이 현재로서는 명확하지 않아 실제 비축량과 DRSS 데이터가 차이를 보이거나 누락되는 경우가 다소 발생하였다. 결론: 재난관리자원 비축창고의 관리 개선을 위해 DRSS 시스템에 대한 교육 및 재난관리자원 운영에 대한 모범적 사례 교육이 절실하며 방재전문인력을 활용한 비축물자의 쳬계적인 관리가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.485-485
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• 2021

최근 세계적인 기상이변으로 자연재해의 발생빈도 증가는 물론 이로 인한 피해가 점차 다양화 및 대형화되어 가고 있는 추세이다. 재난으로 인한 피해는 발생지역 피해뿐만 아니라 국가 경제 전반에 큰 영향을 미치는 특징이 있다. 우리나라의 자연재해 중 대설은 다른 자연재해에 비해 발생빈도는 낮지만 광역적인 피해를 유발하며, 피해 면적에 비해 피해액 규모가 크다. 또한 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 취약성 분석 결과에서 보여주지만, 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 현재 사회 전반에서 다양하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 이용하여 우리나라 대설피해액을 예측하는 대설피해 예측모형을 개발하고자 하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법을 이용하였고, 모형에 사용한 변수는 기상관측자료, 사회·경제적 요소 등을 활용하여 모형을 개발하였다. 결과적으로 기존연구에서 다중회귀모형을 이용하여 개발된 예측모형과 본 연구에서 3개의 머신러닝 기법으로 개발된 예측모형의 예측력을 비교 분석하였고, 예측력이 가장 높은 모형을 제시하였다. 본 연구결과를 활용하여 모형의 개선 및 데이터 품질 개선이 이루어진다면 향후 대설피해에 대한 개략적인 대비가 가능할 것으로 기대된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권4호
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• pp.236-242
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• 2019

본 연구는 재난정보 표준화를 목표로 다양한 재난 및 사고에서 생성되는 정형, 비정형 문서를 전자화된 문서로 변환하여 환경재난 정보를 생성함으로써 데이터베이스에 저장하고 환경재난 관리에 활용할 수 있는 체계를 개발하였다. 최근 4차 산업 시대를 통해 다양한 지능화 기술들이 발전하고 있다. 이러한 기술들은 환경재난, 재난관리 등의 분야에 다양한 형태로 적용되며, 환경재난 관리 업무와 융합되어 활용되고 있다. 재난정보관리는 단순히 재난업무를 지원하는 것이 아니라 과거의 환경재난 이력정보를 활용하여 인공지능 기술을 적용한 스마트 재난관리를 지원할 수 있도록 한다. 환경재난을 관리하는 중요한 요소는 재난정보이다. 재난정보는 재난의 발생에서 진행, 대응 및 계획까지의 재난 전주기에 대한 정보를 전자화된 정보로 관리하고 처리하는 행위를 의미한다. 그러나, 자연, 사회, 환경재난에 대한 상황, 대응, 대비, 복구의 정보는 주로 보고서의 형태인 핸드아웃이나 비정형 정보로 존재하고 있다. 이러한 비정형 재난안전정보는 관리 부실에 의해 사라지거나 폐기되는 경우가 많다. 이에 따라 비정형 재난안전정보는 재난정보로서의 관리를 위해 인식기술이 필요하다. 본 연구에서는 지능화된 기술을 활용하여 인쇄되거나 스캐너에 의해 이미지 또는 문서로 생성된 재난 보고서를 전자화된 문서로 변환하는 것에 중점을 두었으며, 그 후 변환된 재난정보는 재난정보관리 코드체계에 맞추어 정리하여 재난정보관리 데이터베이스에 저장한다. 정형, 비정형 재난정보를 생성하는 것은 스마트 재난관리의 시작으로 가장 중요한 요소이며, 이렇게 생성된 환경재난 정보는 재난정보 코드체계와 연계하여 표준화된 형식으로 관리한다. 재난코드체계는 재난 별 발생 진행 상황, 피해 규모, 대처사항 등의 정보를 저장할 수 있는 표준을 구축하였으며, 향후 이러한 많은 재난 데이터와 이력정보를 기반으로 한 인공지능 기술을 접목하여 스마트 재난관리 및 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제13권2호
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• pp.163-172
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• 2017

전 세계적으로 이상기후로 인한 고위도 북반부에 폭설이 빈번하게 발생하고 있으며, 폭설로 발생하는 피해액은 국내 자연재해 피해액 중 높은 실정이다. 자연재해가 다양하게 발생하고 있다. 우리나라에서는 2004년, 2005년, 2011년 강릉 및 포항 지역에서 폭설로 인한 특별재난지역으로 선포되며, 도로 제설업무 수행요령안(안)이 개정되었다. 제설방법론과 지역별 장비보유량 및 제설담당구간이 국도별로 분류가 되어있지만, 인근 시 군별 응원체계 구축은 분류가 되어있지 않은 상태이다. 다만, 자체 제설이 불가능할 경우 군부대 및 인근 사무소에 지원 및 협조 요청이라는 내용이 담겨있다. 따라서, 본 연구에서는 대설재난 발생 시 대설재난 유형 시나리오를 개발하고, 시나리오별 지역특성을 고려한 대응체계 및 응원체계 구축하는 연구를 하였다. 시나리오 도출을 위해 지역별 일 강설데이터와 재해연보 데이터를 수집하고, 유사 과거사례를 비슷한 패턴으로 분류하여 재설 GIS지도를 도출하였다. 본 연구에서는 지역별 대설재난 유형별로 분석함으로써 5단계의 시나리오를 도출하여, 지역별 제설응원체계를 구축하였다. 5단계의 시나리오는 전국(1단계), 수도권 충청권(2단계), (3단계), 영동권 호남권(4단계), (5단계)로 유형으로 도출되었으며, 그에 따른 인근 시 군 제설 응원체계 구축을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1105-1115
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• 2015

자연재해 빅데이터 분석은 현재 소셜 미디어 데이터 등 텍스트 데이터를 중심으로 시작되고 있으며 이는 재난관리의 네 단계인 예방, 대비, 대응, 복구에서 마지막 두 단계에 주로 해당된다. 반면 기상 데이터 자체에 대한 빅데이터 분석은 사전 관리에 해당하는 예방, 대비 단계에 활용될 수 있어 이와 관련한 연구 사례에 대한 체계적인 정리가 필요하다. 본 논문은 리뷰 논문으로서, 자연재해 영역에서 텍스트 데이터 외의 빅데이터를 다루는 분석 기술들에 대해 소개한다. 이를 위해 기상 관련 분야에서 사용되고 있는 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술들을 살피고 각 기상 데이터의 특성에 맞춰 기존의 기술들이 어떻게 변형되는 지 밝힌다. 우선 2절에서 빅데이터, 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 기본 개념을 설명하고 3절에서 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술의 실제 적용 사례를 상세히 정리한다. 4절에서는 자연재해 대응에 이러한 기술들이 직접 활용되는 예를 소개하고 마지막에 결론으로 마무리한다.