• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.801-801
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• 2012

최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.35-41
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• 2014

지하철과 같은 지하공간에서 재난이 발생할 경우, 신속하게 안전한 대피 경로로 승객을 유도하여 인명피해를 최소화 하여야 한다. 이를 위해서 빠르게 재난을 감지하고 중앙관리센터에서 신속한 대응이 이루어지지 않는 경우에 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 분산형 방재 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 분산 자율형 방재 시스템과 재난전조 감지에 관한 개념적인 연구를 수행하였다.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제3권2호
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• pp.13-14
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• 2010

• 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.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.1-6
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• 2017

사물 인터넷(IOT)을 기반으로 한 지하철 재난 조기경보 및 승객 대피를 위한 재난전조 시스템 개발 연구가 이미 선행연구를 통해 수행하였다. 본 논문에서는 역에 설치된 센서 데이터를 분석하여 재난을 신속 하게 감지하기 위한 후속 연구이다. 특히, 본 연구는 초기 시스템 구축 시 센서의 설치 위치에 따라 다를 수 있는 환경변화를 고려한 마할라노비스 거리를 기반으로 통계적 방법론을 개발하였다.