• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.193-193
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• 2021

전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.215-216
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• 2017

NDMS(통합재난안전정보체계)는 재난이 발생하였을 때 필요한 상황 정보를 수집하여 제공하는 상황관리시스템이 있어서 재난 상황에 대한 판단, 지휘 등을 할 수 있게 한다. 이러한 기능을 가진 지자체를 위한 대표적 시스템인 SBB가 있지만, 이는 단순히 상황 정보를 연계해서 볼 수 있는 프레임만 제공하고 있다. 실제적으로 비상조직의 실무팀에 지시를 하고, 보고를 받고 하는 기능이 추가로 포함된 미국의 WebEOC에 해당되는 기능적 시스템이 필요한 상태이다. 본 연구는 이러한 관점에서 국내 상황에 맞는 현장 관리 모델을 제시하였다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.351-362
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• 2017

최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.245-246
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• 2018

시민생활의 안전을 위협하는 자연재난, 사회재난, 사이버재난 등에 대해 재난정보를 수집, 저장 및 지능적인 분석을 통해 사전에 대응책을 제시하는 만족할 만한 수준의 능동적인 생활안전 플랫폼이 부재하였다. 본 연구에서는 시민생활의 안전을 능동적으로 서비스하는 생활안전 플랫폼 설계를 통해 과학기술의 발전에 따른 삶의 질 향상에 기여하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.38-46
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• 2019

본 연구는 간호학생들의 재난인식, 재난준비도 및 자아탄력성을 확인하고, 변수들간의 상관관계를 확인하기 위한 서술적 상관관계 연구이다. 연구대상자는 국내 2개 도시의 4개 대학에 재학 중인 간호학생 300명이었다. 자료수집은 2019년 4월 1일부터 4월 30일까지 시행되었고, 구조화된 자가보고식 설문지 작성을 통해 수집하였다. 자료분석은 SPSS 22.0 windows program을 이용하여, T-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient를 이용하였다. 연구결과, 재난인식, 재난준비도 및 자아탄력성 간의 유의한 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 간호학생들의 재난인식, 재난준비도 및 자아탄력성을 향상시키고, 재난 관리 역량을 증진시킬 수 있는 융합 교육 프로그램의 개발을 제안한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.260-261
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• 2017

최근 사회구조의 복잡화, 산업구조의 다변화, 기후변화 등에 의해 자연재해 및 산업재해, 도시재난이 급증하고, 그 규모 또한 대형화하고 있다. 이로 인해 에너지, 통신, 교통, 금융 등 공공 인프라의 피해가 급증하면서 작은 재해도 큰 재난으로 변하는 예가 늘어나고 있다. 한편 현대사회에 대한 IT의 관여도가 급속도로 늘어나면서 IT 서비스의 궁극적인 형태이자, 모든 산업을 수용하는 개념의 플랫폼(Platform)이 IT를 넘어서 글로벌 사회의 절대적 지배자로 등장했다. 또한 전 세계 유저들의 관점에서 보면 개개인들이 손에 든 스마트폰이 생활의 모든 분야에 걸쳐 소통, 정보, 쇼핑, 제보, 오락 등 모든 활동의 수단으로 절대적 가치를 창출하고 있다. 이는 스마트폰이 가진 스마트 데이터 생산 및 공유 기능에서 비롯된다. 이처럼 스마트 데이터를 기반으로 한 IT플랫폼이 중요한 위치를 점하지만, 아직 재난관리 분야에서 이를 본격적으로 도입, 활용하지 못하고 있다는 점은 큰 문제이다. 국내의 사정을 보면 다행히 벤처기업들을 중심으로 이 같은 플랫폼 구축 움직임이 시작되었으며, 여기에 활용될 데이터 자원을 창출할 수 있는 솔루션 및 특허기술들 역시 속속 등장하고 있다. 시민들이 재난현장을 스마트폰으로 실시간 공유하면 이 스마트 데이터들이 이미지 및 음향정보, 위치기반(GPS)정보, 시각정보, 3D정보, 빅데이터 정보, 센서정보 등으로 분류되어 플랫폼 안에서 인공지능(AI) 딥러닝 방식에 의해 분석되고, 이를 즉시 재난당국 및 시민들에게 재난긴급문자 등 자동으로 경보로 전해주는 것이 이 플랫폼의 핵심 기능이다. 몇몇 벤처기업이 보유한 특허기술을 기반으로 공공자본이 투입되어 이러한 플랫폼이 구축될 경우 국내 재난관리 수준의 획기적 발전은 물론 전 세계를 시장으로 한 플랫폼 수출 또는 글로벌 재난정보 수집능력에서도 엄청난 힘을 발휘할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.393-393
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• 2018

본 연구에서는 자연재해 발생 시 신속하고 효율적인 재난 대응 의사결정을 지원하기 위하여 재난 재해 정보와 시설물 정보, 공간정보 등이 융합된 통합 인벤토리를 구축하고자 한다. 재난대응 의사결정 지원을 위하여 시설물의 중요도, 위험도, 피해액 산정에 필요한 원천 데이터를 공공데이터포털(data.go.kr)에서 제공하는 공공데이터를 활용하였다. 공공데이터포털의 데이터셋은 파일데이터와 오픈 API, 표준데이터와 국가중점데이터를 제공하고 있다. 파일데이터는 22,306건, 오픈 API는 2,505건, 표준데이터는 58건의 정보를 제공하고 있으며, 국민, 기업 등 수요 중심으로 개방의 효과성과 시급성 등이 높은 41개 분야의 국가중점데이터를 제공하고 있다. 또한 공공데이터를 활용하여 개발된 국내외 다양한 사례와 가공데이터를 공공데이터 활용사례를 통하여 공유하고 있다. 인벤토리 구축을 위하여 국가중점데이터와 데이터카테고리의 국토관리, 재난안전, 산업고용, 공공행정 등 다양한 공공데이터를 검토하여, SOC 시설물과 건축물의 정보를 수집하여 시설물의 중요도와 위험도, 피해액 평가 등 필요 목적에 맞게 최적화 하여 구축하였다. 또한 구축된 다양한 정보와 시설물 평가 모듈간의 원활한 데이터 수급을 위한 연계 모듈과 관리 모듈을 개발하여 구축된 데이터 정보를 표준화하여 유지 관리 할 수 있도록 인벤토리를 구축하였다. 이러한 재난대응 의사결정 지원 통합 인벤토리는 재난대응 의사결정을 신속하고도 효율적으로 가능하게 함으로써 방재업무 지원 및 대국민 서비스를 가능하게 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.455-455
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• 2023

본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.