[논문]SNS에 제보되는 재해정보 추출 매시업 설계 및 구현

서태웅; 박만곤; 김창수

doi:10.9717/kmms.2013.16.11.1297

[국내논문] SNS에 제보되는 재해정보 추출 매시업 설계 및 구현
Design and Implementation of the Extraction Mashup for Reported Disaster Information on SNSs 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.16 no.11, 2013년, pp.1297 - 1304

서태웅 (부경대학교 IT융합응용공학과) , 박만곤 (부경대학교 IT융합응용공학과) , 김창수 (부경대학교 IT융합응용공학과)

초록
AI-Helper

급작스런 폭우로 침수피해를 예측하기 힘든 실정에서, 재해 현장에서의 신속한 제보 및 정보 전파의 중요성이 커지고 있다. 재난 상황에서 실시간으로 정보를 수집하는 수단이 많지 않은 점에 착안하여, 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스를 통한 정보 수집 시스템을 설계하였다. 그리고 현재 소셜 네트워크 서비스를 융합한 여러 매시업 시스템들이 정보 확산을 목적으로만 활용하는 점을 개선하여, 기존과는 반대로 소셜네트워크 서비스의 정보를 수집, 분석하여 재해 상황에서 최대한 활용 할 수 있도록 하는 방법을 연구하였다. 최종적으로는 트위터에 실시간으로 등록되는 재해 정보를 통해 수많은 매체 중에서 가장 신속한 재해 정보를 추출하기 위한 연구이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The quick report and propagate information are increasingly important because nowadays it is hard to predict the damages of flooding by unexpected heavy rain. In addition, there are not many ways to receive disaster information in real time. Accordingly, we designed the system which can earn information from a lot of messages on twitter. Above all, our system can extract and deploy disaster information by comparison with erstwhile social network service mash-up system as only broadcast media. Significant objective of this paper is to design the fastest extract disaster information system of mass media.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

재해정보는 신속히 전파되어야 함에도 불구하고, 기존의 재해정보 제공 서비스들은 SNS의 장점인 신속성을 살리지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 서비스 관리자의 개입을 최소화 하여 신속하게 재해정보를 취득하여 확산시키기 위한 재해정보 추출 매시업 시스템이 트위터의 재해정보를 추출하는 방법을 연구하였다. 우선 소셜미디어의 재해 글을 인식하고 추출하기 위해서 트위터에 제보되는 글인 ‘트윗’의 3가지 특성을 분석하였는데, 다음과 같이 3가지로 정리 할 수 있다[6].
기존 재난 관련 서비스들은 관리자가 확인하는 절차를 거치면서 신속성이 크게 떨어지기 때문에[10], 본 논문에서는 크라우드소싱 개념을 포함하여 재해상황을 신속하게 추출하는 연구를 수행하였다. 재해상황에서의 정보전달의 특성상 누가, 언제, 어디서, 어떤 매개체를 이용해 재해 정보를 게시하고, 이 게시 정보가 관련 부처나 불특정 다수에게 신속하고 효과적으로 전달 가능한지에 대한 계측 방법을 정의하기 어렵다.
그러나 현재 SNS는 일방향의 정보 전파 수단으로만 활용되거나, 재난상황의 실시간 중계, 보도자료활용 이후에는 유용한 정보로서의 가치를 잃는다. 따라서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스의 크라우드소싱 방식¹⁾으로 재해 발생시간, 위치, 영상 등의 다양한 재해 정보를 추출하여 활용하고자 하는 것이 목적이다[2]. 재난, 재해 목격자 혹은 피해자가 SNS를 활용하여 관련 부처에 재해 정보를 제보하고 이 정보를 모니터링 담당자가 재가공하는 방식은 이미 많이 사용되고 있다[3].

제안 방법

그림 3의 좌측 상단 ‘재해 키워드 분석 적용’의 체크박스를 선택하면 본 논문에서 제시한 재해 트윗 추출을 위한 방법들이 적용이 된다. 그리고 검색된 트윗 중에서 위치정보(좌표)가 있을 경우 우측 구글지도에 표현(지도표현-1)되도록 했다. 이 좌표를 기반으로 반경검색을 수행 할 수 있는데, 이 반경검색은 재해 인근 지역에서 발송되는 트윗을 추출하여 보다 더 정확한 재해 관련 정보를 추가적으로 추출할 수 있다.
본 논문에서는 소방 방재청의 2008년 ‘사이버 자연재해 기술정보 통합센터 구축’ 보고서의 ‘한국형 자연재해 분류방법’과 ‘행정표준코드 관리 시스템’의 재난상황 관리 항목 중에서 호우 등으로 인한 침수피해 부분을 정리하였다[7].
본 논문에서는 재해정보 검색의 정확도를 높이기 위해 최적의 검색 키워드를 선정하였고, 트위터 유력자 활용, 유용한 계정의 ‘리스트’ 기능, 트위터 확산을 통해 중요도를 가늠하는 리트윗 가중치 등을 이용하여 재해정보를 추출하는 시스템을 설계 하였다.
일반 키워드 검색과 본 연구의 재해 추출 방법의 정확도(Searching Accuracy)를 각각 수식 (1), (2)로 나타내었다. 소방방재청의 한국형 자연재해 분류방법, 행정표준코드의 피해 분류 키워드인 유실(Disaster Type : d=1), 매몰(d=2), 침몰(d=3), 전파(d=4), 반파(d=5), 소파(d=6), 붕괴(d=7), 침하(d=8), 침수(d=9), 호우(d=10) 등 10개의 키워드로 각각 100개의 트윗을 추출(General Retrieval) 하여 분석하였다. 추출 합계를 Σ(Σ)로 표현 했고, 위-아래 첨자는 10개의 검색 키워드 1-10으로 나타내었다.
우선 소셜미디어의 재해 글을 인식하고 추출하기 위해서 트위터에 제보되는 글인 ‘트윗’의 3가지 특성을 분석하였는데, 다음과 같이 3가지로 정리 할 수 있다[6].
저수준의 재해 트윗을 인식하고, 재해정보를 해석, 배포 해줄 유력자를 선정하는 것이 중요한데, 2011년 이원태 외 2명은 소셜미디어의 유력자를 구분함에 있어 다양한 기준 제시했다[8]. 이 논문에서는 단순히 많은 팔로어수, 기존 유명인사로 유력자를 구분하는 것이 아니라, 유력자가 올리는 유용 트윗의 리트윗 횟수를 고려하여 계정을 선정하였다.
일반 키워드 검색과 본 연구의 재해 추출 방법의 정확도(Searching Accuracy)를 각각 수식 (1), (2)로 나타내었다. 소방방재청의 한국형 자연재해 분류방법, 행정표준코드의 피해 분류 키워드인 유실(Disaster Type : d=1), 매몰(d=2), 침몰(d=3), 전파(d=4), 반파(d=5), 소파(d=6), 붕괴(d=7), 침하(d=8), 침수(d=9), 호우(d=10) 등 10개의 키워드로 각각 100개의 트윗을 추출(General Retrieval) 하여 분석하였다.
본 연구의 검색 시스템을 통해, 987개의 전체 일반 키워드 검색 결과 중에서 657개의 데이터를 필터링 할 수 있었다. 재해 트윗 추출 방법이 기존의 일반 키워드 검색 결과와 비교하여 얼마나 정확도가 향상 되었는지 개선도(Improvement Factor)를 수식 (3)
을 통해 나타 내었다.
한편, 일반 시민이 트위터를 사용할 때 사용되는 용어와 문장을 파악하기 위해 2011년 7월 26일 중부지역 침수 당시 트위터의 타임라인을 토대로 재해 관련 용어의 사용 정도를 분석해 보았다.

성능/효과

본 연구의 검색 시스템을 통해, 987개의 전체 일반 키워드 검색 결과 중에서 657개의 데이터를 필터링 할 수 있었다. 재해 트윗 추출 방법이 기존의 일반 키워드 검색 결과와 비교하여 얼마나 정확도가 향상 되었는지 개선도(Improvement Factor)를 수식 (3)
이러한 사례를 뒷받침하는 통계적 연구를 관련연구에서 찾아볼 수 있는데 이원태 외 2명의 논문에서는 트윗의 주제별로 리트윗 수와 리트윗 되는 주기(시간)을 분석하였다. 사건, 사고와 같은 사회적 이슈에 관한 리트윗의 주기는 평균 40분에서 약 1시간 정도에 걸쳐 짧게 나타난 반면, 기술과 정치에 관한 메시지는 평균 7시간에서 최대 1주일까지, 상대적으로 긴 주기를 나타냈다. 이러한 특징으로 볼 때, 짧은 시간동안 다발적으로 리트윗 되는 특정 트윗을 추출하여 재해 및 사건 사고의 규모를 예상 할 수도 있다[9].
유력자의 트윗은 많은 팔로워에게 타임라인을 통해 직접 전달되는 반면, 매개적 유력자는 리트윗을 통해 급속하게 전파하는데 일조를 한다. 오히려 본 연구에서 요구되는 재해 정보를 판단하기 위해서는 매개적 유력자의 리트윗 수가 더욱 유용하게 쓰일 수 있다는 결론을 낼 수 있었다.
이에 반해 ‘재해분류 키워드’를 포함한 트윗은 35%에 불과해 단순히 재해 분류에 사용된 단어를 사용 할 경우, 수많은 트윗 속에서 유용한 정보를 추출해 낼 확률이 현저하게 떨어질 것이라는 것을 예측 할 수 있었다.
추출 합계를 Σ(Σ)로 표현 했고, 위-아래 첨자는 10개의 검색 키워드 1-10으로 나타내었다. 트위터 API를 사용해 일반 검색을 수행한 결과 총 987개의 트윗이 검색되었으며, 그중 본 연구의 재해 트윗 추출 방법을 적용하여 검색된 트윗은 330개 그중 107개가 유용한 재해 정보(재해 분류, 위치, 발생시간 등)를 포함하고 있는 트윗이었다. 수식 (1)은 일반 검색 결과(987개) 중에서 유용한 재해 정보(107개)의 비율이며, 수식 (2)는 본 연구의 재해 트윗 추출 검색 결과(330개) 중에서 유용한 재해 정보(107개)의 비율이다.

후속연구

그렇기 때문에 실수든, 고의든 잘못된 정보가 한번 타임라인에 노출되면 그 글은 쉽게 퍼져나가 쉽게 혼란을 야기한다. 따라서 사용자 특성, 리트윗 가중치 등의 다양한 방법을 통해 재해정보 취득 절차에서부터 정확한 정보를 추출하는 향후 연구가 요구된다.
또한 키워드로 검색할 때 필요 없는 트윗을 제외시키기 위한 키워드 선정에 관한 연구도 필요하다. 예를 들어 표 2의 사용된 용어 중에 ‘잠겼다’라는 표현은 문이 잠긴 상황이 포함될 수 있기 때문에 이 ‘문’을 제외규칙어로 선정하면, 여닫는 물건을 열지 못하도록 잠그는 것과 같은 재해와 무관한 상황의 트윗을 제외시킬 수 있다.
이후에 추출된 재해정보, 위치정보, 영상정보 등은 시민들에게 제공할 수 있으며, 데이터베이스에 저장된 이 정보들은 다른 시스템과 연동되어 다시 소셜미디어로 재전송되거나, 국가 및 지자체의 재해이력 데이터로 활용 될 수 있을 것이다.
관련부처에 신고접수 시점, 특정 인원의 정보 수신 시점, 특정 장소 도달 시점 등 한 가지를 특정할 수 없는 현실이기 때문에 본 논문에서 결론지을 수는 없다. 하지만 제보자, 관리자 등, 재해상황에서 상황별 대응 행동에 따라 시간이 크게 지체되는 것을 고려하여 절차를 최소화 한 SNS기반의 재해정보 추출 방법은 진보된 재해 정보 시스템으로 의의 있다고 판단하며, 이 연구를 기초로 추후 연구에서는 유사 시스템과의 계량 가능한 비교 분석, 개선된 시스템의 설계, 실제 재해 상황에서의 유력자, 매개적 유력자 등의 활동으로 키워드 검색 방법을 사용한 실험, 사례 데이터 확보를 통해 재해 정보를 더 신속 정확하게 추출 해낼 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	재난상황에서의 SNS활용의 대표적인 예는 무엇이 있는가?	사진과 위치 등의 정보를 포함한 주요 재해 정보 트윗은 리트윗를 통해 수차례 전파되기도 했다. 재난상황에서의 SNS활용은 트위터가 전 세계적으로 확산된 계기이기도 한데, 그 대표적인 것이 2009년 ‘뉴욕 허드슨강’ 항공기 추락사건을 한 트위터 사용자가 제보한 경우이다. 국내에서는 해운대 고층아파트 화재사건 등 유사한 경우가 많고, 행원 풍력 발전기 화재의 경우 동영상으로 현장 상황을 전달했다[1].
	제보받은 정보를 모니터링 담당자가 재가공하는 방식의 단점은 무엇인가?	재난, 재해 목격자 혹은 피해자가 SNS를 활용하여 관련 부처에 재해 정보를 제보하고 이 정보를 모니터링 담당자가 재가공하는 방식은 이미 많이 사용되고 있다[3]. 그러나 이런 방식은 SNS를 매개체로 사용 할 뿐 기존 유선 신고 혹은 재난 어플리케이션을 통해 신고하는 것과 정보 확산 정도나 신속함이 크게 개선되지 않는다. 중요한 것은 재해지역에 있는 누군가가 SNS상에 업로드 한 재해 시간, 위치, 영상 등의 정보를 신속히 IT 기술로 판별해 내는 것인데, 이때 매일 수억 개의 트윗 중에서 재해정보만을 찾아내는 것이 본 연구의 핵심이다.
	CBS는 무엇인가?	소방방재청은 2004년부터 KTF와 함께 ‘긴급 재난 문자방송 서비스’를 제공하고 있다. CBS(Cell Broadcasting Service)방식의 이 서비스는 실시간 정보를 다수의 가입자에게 동시에 발송하는 방식으로, 휴대폰에 특정 ID를 입력해 해당 기지국 반경 내 속해있는 모든 CBS 가능 휴대폰으로 한글 60~230자의 문자 메시지를 발송한다. 이는 번호나 가입 통신사와 관계없이, 재난이 발생한 특정 지역의 휴대폰 소지자에게 발송이 되는 것이다[4].

참고문헌 (10)

김도령, 소셜 네트워크 서비스기반 어플리케이션의 인터페이스 디자인에 관한 연구, 한양대학교 석사학위논문, 2011.
서태웅, "트위터의 재난정보 자동 추출 매시업 연구," 한국해양정보통신학회 추계학술발표회, 제15권, 제2호, pp. 515-517, 2011.
강희조, "SNS를 활용한 스마트 재난관리체계에 관한 연구," 한국항행학회논문지, 제16권, 제 4호, pp. 717-722, 2012.

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한영미, 방재정보 서비스디자인 연구 : 긴급재난 커뮤니케이션 서비스 개선방안을 중심으로, 이화여자대학교 석사학위논문, 2011.
위기관리경영(前재난포커스) : 호주 재난상황 관리-일본재난정보 전파, http://www.di-focus. com/news/articleView.html?idxno2253, 2010.
김태연, 키워드 그래프를 활용한 트윗 검색 결과 요약, 성균관대학교 학위논문, 2011.
이중기, 김창수, "스마트 폰 앱기반 재난정보 서비스 및 검색기능 구현," 멀티미디어학회논문지, 제16권, 제2호, pp. 273-280, 2012.
이원태, 차미영, 양해륜, "소셜미디어 유력자의 네트워크 특성 - 한국의 트위터 공동체를 중심으로," 서울대학교 언론정보연구소 언론정보연구, 제48권, 제2호, pp. 44-79, 2011.
이범석, 김석중, 황병연, "트위터 사용자가 제공한 위치정보의 신뢰성 분석," 멀티미디어학회논문지, 제15권, 제7호, pp. 910-919, 2012.

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황현숙, 최은혜, "지리정보시스템을 활용한 재난피해자 관리시스템," 한국지리정보학회지, 제14권, 제1호, pp. 59-72, 2011.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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