• 제목/요약/키워드: 재난전조정보

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인적재난사고사례기반의 새로운 재난전조정보 등급판정 연구 (Developing an Intelligent System for the Analysis of Signs Of Disaster)

  • 이영재
    • 한국재난관리표준학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.29-40
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    • 2011
  • 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.

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재난 전조 정보 추출 알고리즘 연구 (A Study of the extraction algorithm of the disaster sign data from web)

  • 이창열;김태환;차상열
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제7권2호
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    • pp.140-150
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    • 2011
  • 지구 온난화로 생활 환경이 급격히 변화하고 있으며, 대형 재난이 증가하고 있다. 이러한 재난 발생시 복구에 많은 자원을 투입하고 있지만, 재난의 예방 만큼 효과적인 대책은 없을 것이다. 재난전조 정보란 하인리히 법칙에 따라 예고되는 재난에 대한 전조이며, 이에 대한 정보를 자동으로 추출하여 대비할 수 있게 하는 것이 본 논문의 초점이다. 웹에 산재된 정보로부터 전조 정보를 정확히 추출하기 위한 기반이 되는 단어(명사)를 구축하고 이를 기반으로 정확한 데이터를 추출할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 본 연구의 결과물로 도출된 단어는 분석적인 연구결과이기 때문에 장기적으로 실제 데이터를 적용하면서 지속적으로 보완되어야 할 것이다.

온톨로지 기반 재난 전조 정보 분석 기술 연구 (A Study of the Disaster Sign Data Analysis Technologies Based on Ontology)

  • 이창열;김태환
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제7권3호
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    • pp.220-228
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    • 2011
  • 재난전조정보란 웹으로부터 재난이 예상되는 정보를 자동으로 수집하거나, 관련자가 재난전조정보 사이트의 신고를 통하여 제공하는 데이터에 대하여 자동 또는 수동으로 확인을 거친 정보이다. 이렇게 수집된 데이터에 대하여 자동으로 분석 정보를 제공하는 기술에 연구의 초점을 맞추었다. 정보를 분석하기 위하여 가장 대표적인 재난 유형 4가지(교량, 공사장, 건축물, 축대 및 옹벽)에 대하여 온톨로지 구조를 정의하였다. 온톨로지 구조에 따라 과거 유사 사례 DB를 구축하였으며, 해당 사례로부터 재난 발생에 대한 규칙을 도출하고, 규칙 사이에 가중치 적용을 통하여 규칙 정보를 일반화하였다. 도출된 규칙은 재난 전조 정보에 적용하였으며, 규칙의 가중치를 통하여 해당 정보를 점수화 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법에 대하여 실제적인 구현을 통하여 실용성을 검증하였다. 재난 전조정보에 대한 점수는 사건 사례의 품질에 의존적이기 때문에, 시스템의 성능은 데이터 업그레이드에 따라 계속 증가할 것이다. 또한 규칙에 대한 지속적인 품질 보정이 필요할 것이다.

재난 정보 검색 및 해석을 위한 인공지능 기법의 인지 특성 (Cognitive characteristics of artificial intelligence techniques for searching and interpreting disaster information)

  • 황석환;이정하;오병화
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.450-450
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    • 2023
  • 인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.

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소셜 빅데이터의 감성과 재난전조의 연관성에 관한 연구 (The Study on the Relationship between Disaster Signs and Sentimental of the Social Bigdata)

  • 배병걸;이보람;최선화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.898-899
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    • 2014
  • 여러 가지 예측하기 힘든 요소에 의해서 발생되는 재난을 미리 감지하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 일부라도 예측할 수가 있는 자연재난이 아닌 복합재난의 경우, 측정될 수가 있는 정형적인 데이터가 존재하지 않기 때문에 재난을 예측하기 위한 데이터가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 재난에 대한 전조를 감지하기 위해 소셜미디어에서 사람들이 직접 생성하는 소셜 빅데이터를 활용하여 재난과 관련된 메시지의 감성이 재난전조와 연관성이 있다는 것을 알아보고자 한다. 그래서 실제 사람들이 작성한 재난과 관련된 트윗을 수집하고 감성분석하여 재난발생 전후의 감성변화를 분석하였다.

M2M기반 지하공간 재난대응 EL 디스플레이 통합 보드 개발 (Development of M2M-based Underground Space (subway) for Disaster Response EL Display Integrated Board)

  • 박은천;박완순;박미연;나용현;이정훈
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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    • pp.280-281
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    • 2017
  • 사물 인터넷을 기반으로 지하철역사의 재난 전조를 조기에 발견하고 승객들에게 피난을 유도하는 지하철 재난전조 감지 시스템 개발에 있어서 재난 발생시 상황대피 유도방법과 정확한 재난 위치 알림 및 대피경로 안내는 재난 상황에 빠른 대피와 인명피해를 최소화 할수 있는 매우 적극적인 대안이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대피를 가장 효율적으로 유도할 수 있는 재난대응 EL Display 통합 보드를 개발하였으며 이를 현장 실험을 통해 실제 활용성에 대한 검토를 실험하였다. 특히, EL패널을 재난 대피유도용으로 활용한 사례가 없어 현장적용테스트를 거쳐 그 활용 가능성을 검증하였다.

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M2M기반 지하공간(지하철) 재난대응 네트워크 및 EL 디스플레이 통합 보드 개발 (Development of M2M-based Underground Space (subway) Disaster Response Network and EL Display Integrated Board)

  • Park, Miyun;Kwon, Segon;Park, EunChurn;Lee, Jeonhun
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.422-441
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    • 2017
  • 사물 인터넷을 기반으로 지하철역사의 재난 전조를 조기에 발견하고 승객들에게 피난을 유도하는 지하철 재난전조 감지 시스템 개발에 있어서 재난 발생시 상황대피 유도방법과 정확한 재난 위치 알림 및 대피경로 안내는 재난 상황에 빠른 대피와 인명피해를 최소화 할수 있는 매우 적극적인 대안이 될 수 있다. 좁은 출구밖에 없는 지하공간 구조상 소방 시설 및 장비들의 완벽한 작동을 담보하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 대피를 가장 효율적으로 유도할 수 있는 재난대응 EL Display 통합 보드를 개발하였으며 이를 현장 실험을 통해 실제 활용성에 대한 검토를 실험하였다. 특히, EL패널을 재난 대피유도용으로 활용한 사례가 없어 현장적용테스트를 거쳐 그 활용 가능성을 검증하였다.

임베디드 기반의 모바일 119 재난 장치 개선 연구 (A Study of Improvement for embedded-based mobile device 119)

  • 장기혁;민들레
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.315-318
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    • 2014
  • 재난은 사전 경고도 없이 빈번하게 발생하는 자연 재해, 교통사고, 그리고 범죄와 같은 사회적 재난이다. 재난을 충분히 대비 할 수 있고 피해를 줄일 수 있는 한 방안으로 통신기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 허버트 윌리엄 하인리히는, 큰 사고는 우연히 또는 어느 순간 갑작스럽게 발생하는 것이 아니라 그 이전에 반드시 경미한 사고들이 반복되는 과정 속에서 발생한다는 것을 실증적으로 밝힌 것으로, 큰 사고가 일어나기 전 일정 기간 동안 여러 번의 경고성 징후와 전조들이 있다는 사실을 입증하였다. 때문에 언제 어디서나 일어날지 예상 할 수 없는 상황에서 재난 재해를 대비하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 특정 건물이나 위치에서 재난감지장치 센서를 배치하여 현재 상황을 정보를 표현하고, 임베디드 상황 정보 분석과 해석을 통해 구현 하고자 한다.

비정형 데이터 분석을 통한 재난예방체계 발전방안 (A Plan of Developing the Disaster Preparedness System through Text Analysis)

  • 최선화;최우정
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.13-15
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    • 2012
  • 최근 모바일 인터넷과 소셜미디어 등장으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측의 중요성이 날로 증가하고 있다. 특히 모바일 기기의 이동성 위치기반 실시간 등의 특징은 재난안전 관리에 유용한 수단이 되고 있으며, 재난발생시 비상정보 획득 및 공유의 매체로 활용되고 있다. 본 논문은 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보 등의 비정형 데이터를 분석하여 재난전조(前兆)를 사전에 파악하고 위험요소를 제거하는 체계에 대해 소개하고 이 체계를 효과적으로 운영하기 위해 도입되어야 할 정보기술과 발전방안을 제안한다.