Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.85-97
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2021
In this paper, in order to support rapid and effective decision-making and response in disaster situations, we identified the author's organization of academic research papers and conducted a collaborative relationship analysis study based on this. For this purpose, 2,308 papers in 69 Korean academic journals classified by disaster and safety type were selected for analysis and experimental data were constructed based on the Korea Science Citation Database (KSCD) and institutional identification data provided by KISTI. Collaborative relationship analysis was conducted for each of the four units (Institution, Institution type, Institution region and University department type). First, statistical status such as frequency of appearance was compared, and basic properties and main centrality index of each co-occurrence network were calculated and analyzed using Social Network Analysis Method. In addition, a visualization map was created and presented for each network so that the collaborative relationship could be viewed and understood as a whole. The results of this study are expected to contribute to the search activities of institutions and cooperative groups that support effective disaster response and to lay the foundation for the information service system.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.35-43
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2023
This paper emphasizes that information received in disaster situations can lead to disparities in the effectiveness of communication, potentially causing damage. As a result, there is a growing demand for disaster and safety information among citizens. A user-centered disaster and safety information application service is designed to address the rapid dissemination of disaster and safety-related information, bridge information gaps, and alleviate anxiety. Through the Open API (Open Application Programming Interface), we can obtain clear information about the weather, air quality, and guidelines for disaster-related actions. Using chatbots, we can provide users with information and support decision-making based on their queries and choices, utilizing cloud APIs, public data portal open APIs, and solution knowledge bases. Additionally, through Mashup techniques with the Google Maps API and Twitter API, we can extract various disaster-related information, such as the time and location of disaster occurrences, update this information in the disaster database, and share it with users.
Jo, Myung-Hee;Park, Hyeon-Cheol;Kim, Hyoung-Sub;Choi, Yong-Ki
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.166-169
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2006
Our country's coast is vulnerable area to natural disaster which the repetitive damages occur every year including a loss of lives, the damage of facilities and erosion mostly except for the east coast because of a typhoon, tidal waves, sea water overflowing by topographic structure of low-lying gentle slope and shallow sea. However, as for prevention of natural disaster occurring every year, the situation is that it's centered on the restorationcentered measures and the general disaster prevention research to minimize damages at the time of disaster occurrence is insufficient. This study intendedlop t to devehe techniques possible for real time sampling of damage prediction areas on Web in order to support decision making for damage prevention and establishment of disaster prevention policy. For this, the thematic map was produced related to disaster based on high-resolution satellite picture, and the environmental DB similar to real world was constructed through topographic construction of three-dimension integrating the parts of land and the sea. In addition, the system was developed possible for the expression of damageable regions by real time grasp of dangerous regions at the time of disaster occurrence through over flowing simulation of three-dimension, and it's intended to prepare a basis to minimize damages to disaster situations through it.
After the hydrogen fluoride leak in Gumi in 2012, the government has been systemizing the disaster management system, such as responding to and managing chemical accidents. In particular, the Ministry of the Interior and Safety (MOIS) is in charge of evacuation of residents following chemical accidents based on the Framework Act on Management of Disaster and Safety. In this study, an application plan was presented to support and utilize the decision-making support for evacuation of residents after a chemical accident using the chemical accident investigation equipment of the National Disaster Management Research Institute (NDMI). In the equipment operation system for scientific information collection due to chemical accidents, the roles and purpose of use of long/short distance measurement equipment were presented according to regular and emergency situations. Using the data acquired through long/short distance measurement equipment, it can be used as basic data for resident evacuation decision-making by monitoring whether chemicals are detected in an emergency and managing data on detected substances by company in a regular situation. As a result of measuring chemical substances in order to verify on-site usability by equipment only for the regular operation system, it was confirmed that real-time detection of chemical substances is possible with long distance measuring equipment. In addition, it was confirmed that it was necessary to check the measurable distance and range of the equipment in the future. In the case of short distance measurement equipment, hydrocarbon-based substances were mainly detected, and it was confirmed that it was measured at a higher level in Ulsan-Mipo National Industrial Complex than in Onsan National Industrial Complex. It is expected that it can be used as basic data to support decision-making in the event of chemical accidents through continuous data construction in the future.
Damage of national infrastructures not only endangers the structural safety, but also has a direct and indirect influence on national economy and society. Since the influence of damage has been enhanced in the metropolitan areas, the infrastructures in danger should be identified and managed under disaster situations. This study suggests the importance factors for national infrastructures, calculates weights for the factors through AHP analysis, and develops the importance evaluation system for national infrastructures. The evaluation system provides the priority of infrastructures for local governments and facility managers and enables management based on the degree of importance in emergency situations. After disasters, the evaluation system will support a systematic decision-making for recovery priorities with a limited budget.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2017.11a
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pp.79-85
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2017
It is critical that passengers should be given timely and correct escape or evacuation guidance from captain and crews when there are hazardous situations in a ship. Otherwise the consequences could be disastrous as "SEWOL Ferry" the South Korean passenger ship which sank in southern coastal area on 16th April 2014. Due to the captain's delayed evacuation decision and lack of sufficient number of crews to guide passengers' evacuation, the accident recorded many casualties, most of whom were high school students (302 passengers sank down with the ship while 172 rescued). Building a passenger ship with well-designed physical escape routes is one thing and guiding passengers to those escape routes in real disaster situation is another. Passengers get panic and move to a wrong direction, bottleneck makes situation worse, and even crews get panic also - passive static escape route signage and small number of trained crews might not be enough to take care of them. SESS (Smart Escape Support System) is being developed sponsored by South Korea Ministry of Ocean and Fisheries starting from 2016 with 4 years of roadmap. SESS comprises multiple active dynamic signage devices which communicate with real-time escape routing server software via LoRa (Long Range) proprietary wireless network.
Purpose: This study aims is to provide a total care solution preventing disaster based on Big Data and AI technology and to service safety considered by individual situations and various risk characteristics. The purpose is to suggest a method that customized comprehensive index services to prevent and respond to safety accidents for calculating the living safety index that quantitatively represent individual safety levels in relation to daily life safety. Method: In this study, we use method of mixing AHP(Analysis Hierarchy Process) and Likert Scale that extracted from consensus formation model of the expert group. We organize evaluation items that can evaluate life safety prevention services into risk indicators, vulnerability indicators, and prevention indicators. And We made up AHP hierarchical structure according to the AHP decision methodology and proposed a method to calculate relative weights between evaluation criteria through pairwise comparison of each level item. In addition, in consideration of the expansion of life safety prevention services in the future, the Likert scale is used instead of the AHP pair comparison and the weights between individual services are calculated. Result: We obtain result that is weights for life safety prevention services and reflected them in the individual risk index calculated through the artificial intelligence prediction model of life safety prevention services, so the comprehensive index was calculated. Conclusion: In order to apply the implemented model, a test environment consisting of a life safety prevention service app and platform was built, and the efficacy of the function was evaluated based on the user scenario. Through this, the life safety index presented in this study was confirmed to support the golden time for diagnosis, response and prevention of safety risks by comprehensively indication the user's current safety level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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