빅데이터 기반 재난 전조감지 모델

• 영문명: The Model for Sensing of Disaster Signs Based on Big Data
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 최선화 Choi, Seon Hwa
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』14권2호, 149~158쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.04.30

국문 초록

최근 소셜미디어는 사회적 소통과 자료공유를 위해 언제어디서나 사용되는 중요한 통신매체가 되고 있다. 특히, 재난분야에서 소셜미디어는 다른 방법으로 얻기 힘든 집단지성과 정제된 종합정보를 광역적으로 소통할 수 있는 비공식 통신채널이다. 아이티와 동일본 대지진 당시, 소셜미디어는 피해를 파악하고 경고 및 정보를 교환하는 채널로 적극 활용되었다. 본 논문에서는 정부의 빅데이터 마스터 플랜의 활용가능성을 검증하기 위해 개발된 파일럿 모델을 소개하고 재난관리에 실제 적용하기 위한 방안 및 국립재난안전연구원의 관련기술 개발 현황을 설명하고자 한다. 이 모델은 최근 피해가 급증하고 있는 도시 내수침수 전조를 조기에 감지하여 위험지역을 분석하고 신속한 경보를 위해 강우정보와 침수예상도 등 정형데이터와 소셜네트워크서비스(SNS) 및 뉴스 등 비정형데이터를 연계하여 도시 내수침수 전조를 감지할 수 있는 모델이다. 2011년 발생한 두 개 분구의 침수사례를 통해 모델의 활용 가능성을 검토하였으며, 향후 국지적 폭우, 지역적 특수상황 등에 기인하는 예측되지 못한 침수 전조를 감지하고 예측된 침수 위험에 대한 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 예 경보체계로 활용 가능할 것이 기대한다.

영문 초록

In recent years, social media has become ubiquitous and important for social networking and content sharing. Especially, in the disaster area, social media supports backchannel communications, allowing for wide-scale interaction that can be collectively resourceful, self-policing, and generative of information that is otherwise hard to obtain. At the time of great Japan and Haiti earthquake, social media channels actively were utilizing to grasp the damage, to warn, and to exchange information. This paper is to introduce the model for sensing the signs of inundation and detecting inundation risk areas by analyzing big data related to disasters. This model is comprised of three steps: a sign sensing step through monitoring and analyzing unstructured data such as social media, a risk detecting step through comparing and analyzing structured data such as precipitation, inundation hazard maps, and so forth, and a disaster status dissemination step to disaster related organizations, local governments, and the public. By applying our model to Gangnam inundation damage, 2011, in Korea, we substantiated that there is the potential for utilization on our model.

키워드

빅데이터 재난 전조 소셜미디어 Big data Disaster signs Social media