Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권1호
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pp.119-128
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2016
Growing threats from environments and natural disasters cause information systems to suspend the operation of business. To assure the continuity of business, information systems should not halt in the emergency. This paper suggests an evaluation method for importance of information systems and verifies the method in a real organization. The results to the study can be utilized for establishing business continuity of organizations.
자연재해의 발생빈도 증가와 대규모화는 전 세계적 기후변화와 도심 및 인간 생활환경의 변화로 인해 발생하는 대표적인 부정적 사례라고 할 수 있다. 특히 자연재해에 의해서 일어나는 피해는 인적, 물적 등 시민의 안전 및 재산과 직결된다. 그뿐만 아니라, 그 피해는 SOC 시설물에도 직 간접적으로 발생한다. SOC 시설물의 경우 재난 발생에 의한 손상 시에 시민의 안전에 대한 권리 침해 등을 초래한다. 따라서 본 연구는 재난 발생 시에 일어날 수 있는 교량, 보, 댐 등의 SOC 시설물에 대한 피해 정보를 다루고 있는 3D 재해정보 표출시스템과 현장지원 어플리케이션간의 신속하고 효과적인 Risk Map 정보 제공 방안을 제시한다. 본 연구에서는 신속한 Risk Map 정보 제공을 동적 표현 기술이라고 정의하고, 이를 재난정보를 표출하는 시스템과 정보를 현장에서 활용할 수 있는 확산시스템, 또한 이러한 관계 정보를 구축하고 있는 DB 시스템과 유기적으로 연동할 수 있도록 모듈을 개발한다. 해당 모듈에서는 재난 정보를 가공 및 압축하여 효율적으로 정보를 제공 가능할 수 있도록 하였다. 이를 기반으로 효율적인 재난 정보 압축방안을 마련하며, 향후 신속한 정보 송 수신 체계를 확보할 수 있다.
본 연구는 재난 재해 및 안전사고와 관련된 기술개발의 수요조사를 실시하였다. 조사의 결과는 다음과 같다. 첫째, 기술개발 우선순위는 공공부문과 민간부문 모두 자연재해, 인적 사회적 재난 그리고 안전사고 순으로 높게 나타났다. 둘째, 재난 재해 관리단계별 R&D 투자는 예방, 대비 단계의 투자 비율이 높았으나 복구단계의 투자는 저조한 것으로 나타났다. 예방, 대비, 대응, 복구 전주기에 걸친 R&D사업 계획이 필요함을 시사한다. 셋째, 공공부문에서 일부 재난 재해 및 안전사고 유형에 편중되어 있으며, 산발적인 투자형태를 보이는 것으로 확인되었다. 재난 재해 및 안전사고 유형별 투자 집중현상으로 인한 부처간 중복투자 가능성이 존재하며, 부처 간 협력이 필요함을 시사한다.
근래에 이르러 우리나라의 재해, 재난으로 수많은 사상자가 나오고, 동남아 근해의 해일과 지진의 영향으로 우리나라에도 큰 영향을 미쳤다. 이에 따라 재해에 대한 대비와 재난이 발생하였을 때의 신속한 정보전달이 중요한 요인이 되었다. 따라서 재해를 감지한 관측지에서 재난의 영향이 우려되는 지역으로의 신속한 정보 전달체계를 확립하고, 더 나은 재해의 예방 시스템 개발함으로써 재해 피해로 인한 국민의 재산과 생명의 손실을 최소화 하는데 이바지 하고자 한다.
Currently, according to the climate change, the damages due to the hurricane is more increased than before. In this respect, several countries have been conducted the studies regarding the damage prediction model of buildings to minimize the damages from natural disaster. As hurricane is the complex disaster including a strong wind and heavy rain, to predict the damage of hurricane, various factors has to be considered. However, mostly research has been conducted to consider only hurricane properties. Therefore, the objective of this study is to develop the regression model for predicting damages of buildings considering geography, socio-economy, construction environment and hurricane information. In the future, this study can be utilized to developing damage prediction model for building from hurricane in South Korea.
In this paper, we propose an intelligent CCTV technology which is applied to a recent attracted attention real-time object detection technology in a disaster alarm system. Natural disasters are rapidly increasing due to climate change (global warming). Various disaster alarm systems have been developed and operated to solve this problem. In this paper, we detect object through Neuron Network algorithm and test the difference from existing SVM classifier. Experimental results show that the proposed algorithm overcomes the limitations of existing object detection techniques and achieves higher detection performance by about 15%.
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.
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.
When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.
본 연구의 목적은 최근 활발하게 연구되고 있는 클라우드 데이터 센터에 대한 최적입지 선정을 위한 요소를 분석하고, 재해로부터 안전한 지역을 분석하기 위한 GIS 기반의 입지선정 모델을 개발하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 자연재해 및 인적재해 위험지역과 지형조건을 고려하여 최적의 데이터센터 입지선정을 위한 ArcGIS 기반의 공간 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 부산시를 연구대상으로 과거 10년간 부산시 풍수해 이력정보를 고려하여 데이터 센터의 최적입지 분석에 적용하였으며, 적용결과 강서구에 위치한 6개동이 1순위의 최적입지로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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