[국내논문]Beacon 위치측위 기술과 행정주소를 연계한 재난재해 상황 전파 연구 A Study on the Diffusion of Emergency Situation Information in Association with Beacon Positioning Technology and Administrative Address원문보기
최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.
최근 전세계적으로 지진, 홍수, 화재 등 재난재해로 인한 인명피해가 늘어나면서 골든타임을 확보하기 위한 기술연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 골든타임 확보를 위해 IoT 기술들을 사용해 재난 재해 발생 시 실제 발생원의 사용자를 최우선으로 찾아 전파하며, 주변지역 사용자로 차츰 범위를 확산시켜 전파하는 모델을 연구하였다. 국가 재난 재해 정보는 기상청 OPEN API를 사용하였으며, 해당지역의 세밀한 정보획득을 실시간 수집하기 위해 Crowd Sensing 기술과 BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon 기술을 통합 연계한 시스템을 구축하였다. 특히 기존까지 기지국 기반 CBS를 사용하였다면 본 논문에서는 Beacon을 이용한 사용자 위치와 국가행정주소체계 네가지를 통합한 DB를 설계하여 맵핑함으로써 지역 사용자를 추정할 수 있게 되었다. 실험은 사용자의 수를 1천명씩 증가하는 방식을 통해 정보 확산 알고리즘의 정확도와 속도를 측정하였으며, 최종 2만명의 인원까지 1초 이내 연산하여 위험 전파 알림이 가능함을 확인하였다.
Worldwide casualties caused by earthquakes, floods, fire or other disaster has been increasing. So many researchers are being actively done technical studies to ensure golden-time. In this paper if a disaster occurs, use the IoT technologies in order to secure golden-time and transmits the message a...
Worldwide casualties caused by earthquakes, floods, fire or other disaster has been increasing. So many researchers are being actively done technical studies to ensure golden-time. In this paper if a disaster occurs, use the IoT technologies in order to secure golden-time and transmits the message after to find the user of the accident area first. When the previous job is finished, gradually finds a user of the surrounding area and transmits the message. For national emergency information, OPEN API of Korea Meteorological Administration was used. To collect detailed information on a relevant area in real time, this study established the system that connects and integrates Crowd Sensing technology with BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon technology. Up to now, the CBS based on base station has been applied. However, this study designed and mapped DB in the integration of Beacon based user positioning and national administrative address system in order to estimate local users. In this experiment, the accuracy and speed of information dif6fusion algorithm were measured with a rise in the number of users. The experiments were conducted in a manner that increases the number of users by one thousand and was measured the accuracy and speed of the message spread transfer algorithm. Finally, became operational in less than one second in 20,000 users, it was confirmed that the notification message is sent.
Worldwide casualties caused by earthquakes, floods, fire or other disaster has been increasing. So many researchers are being actively done technical studies to ensure golden-time. In this paper if a disaster occurs, use the IoT technologies in order to secure golden-time and transmits the message after to find the user of the accident area first. When the previous job is finished, gradually finds a user of the surrounding area and transmits the message. For national emergency information, OPEN API of Korea Meteorological Administration was used. To collect detailed information on a relevant area in real time, this study established the system that connects and integrates Crowd Sensing technology with BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon technology. Up to now, the CBS based on base station has been applied. However, this study designed and mapped DB in the integration of Beacon based user positioning and national administrative address system in order to estimate local users. In this experiment, the accuracy and speed of information dif6fusion algorithm were measured with a rise in the number of users. The experiments were conducted in a manner that increases the number of users by one thousand and was measured the accuracy and speed of the message spread transfer algorithm. Finally, became operational in less than one second in 20,000 users, it was confirmed that the notification message is sent.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
대부분의 선행 연구와 시스템들을 살펴보면 예측, 분석, 의사결정에 집중되어 운영되고 있으며, 상황 전파의 범위가 광범위하게 적용되는 문제들이 있었다. 그리하여 본 논문에서는 앞선 선행 구축된 시스템들의 활동 영역이 아닌 각 시스템이 제공하는 데이터를 통해 재난·재해 발생 시 신속하고 정확하게 위험 지역을 기점으로 주변에 확산 전파되는 모델을 수립하고 연구를 수행하였다. 이를 위해 사용자 참여형 기술인 Crowd Sensin과 기반기술로 IoT(Internet of Things)에서 각광받는 Beacon을 사용하여 데이터를 수집하였다.
가설 설정
4) GCM 요청하게 된다.
제안 방법
이를 해결하고자 데이터 수집에는 사용자 참여형 기술인 Crowd Sensing과 기반기술로 Beacon 사용하여 통합·연계한 시스템을 구축하였다. 그리고 국가 재난·재해 정보를 획득하기 위해 기상청에서 제공하는 OPEN API를 JSON 방식으로 처리하도록 하였다.
기존의 선행 연구들은 관제센터를 중심으로 정보가 중앙에서 산하기관으로 전파되는 형태였다면, 본 논문에서는 실제 문제가 발생된 근원에 존재하는 사용자를 우선 검출하여 골든타임이 필요한 사용자부터 주변 사용자로 확산 전파되는 시스템을 제안하였다.
사용자에게 수집되는 정보이외에도 OPEN API를 통해 기상청의 데이터를 이용하여 재난을 판단한다. 폭염, 폭우 등의 기후 변화에 따른 재난과 지진 정보는 OPEN API를 통해 제공되는 데이터로 신뢰도를 높였다.
사용자의 위치정보와 지리정보는 행정주소체계 중 세밀한 단위로 지역을 구분할 수 있는 새 우편번호를 중점으로 이용하였으며, 기상청 OPEN API와의 연계를 위해 법정동-행정동과 도로명주소를 모두 통합한 DB를 설계·구축하였다.
우리나라의 재난문자방송시스템 역시 기지국 기반으로 해당 반경이 넓어 실제 물리적 거리상 위험지역이 아닌 사람들에게까지 상황이 동시에 전파될 수 있어 혼란을 야기할 수 있다. 이를 해결하고자 데이터 수집에는 사용자 참여형 기술인 Crowd Sensing과 기반기술로 Beacon 사용하여 통합·연계한 시스템을 구축하였다. 그리고 국가 재난·재해 정보를 획득하기 위해 기상청에서 제공하는 OPEN API를 JSON 방식으로 처리하도록 하였다.
대상 데이터
1) 위험 발생원은 대전광역시 대덕구 한남대학교(lng: 127. 421145, lat:36.354705)로 한다.
시스템은 크게 데이터 수집, 데이터 분석(재난 판단), 상황전파 3단계로 구성되어 있다. 데이터 수집에는 사용자 참여형 기술인 Crowd Sensing 과 기반기술로 Beacon을 사용하였다.
그리하여 본 논문에서는 앞선 선행 구축된 시스템들의 활동 영역이 아닌 각 시스템이 제공하는 데이터를 통해 재난·재해 발생 시 신속하고 정확하게 위험 지역을 기점으로 주변에 확산 전파되는 모델을 수립하고 연구를 수행하였다. 이를 위해 사용자 참여형 기술인 Crowd Sensin과 기반기술로 IoT(Internet of Things)에서 각광받는 Beacon을 사용하여 데이터를 수집하였다. 또한 데이터의 신뢰도를 높이기 위해 국가에서 제공하는 OPEN API를 접합하여 사용하였다.
이론/모형
시스템은 크게 데이터 수집, 데이터 분석(재난 판단), 상황전파 3단계로 구성되어 있다. 데이터 수집에는 사용자 참여형 기술인 Crowd Sensing 과 기반기술로 Beacon을 사용하였다. 또한 사용자를 통해 수집되는 데이터 외에도 국가에서 제공하는 OPEN API데이터를 추가적으로 수집하여 신뢰도를 높였다.
성능/효과
실험을 통해 확인한 특징으로는 첫째, 통합 설계한 주소 DB의 영향으로 사용자 수가 증가되는 것과 상관없이 주소 정보를 검색하는데 소요되는 시간은 크게 변화가 없다는 점이다. 둘째, 주소 DB를 기준으로 범위 내 사용자를 추정하는 시간 역시 사용자 수가 증가되는 것과 크게 영향이 없다는 것을 확인하였다. 셋째, 사용자 위치측위를 위한 Beacon정보 처리의 경우 5천명까지와 다르게 1만 명 이상으로 증가 될 시 사용자 수의 1/4정도로 비례하여 시간소요가 되는 특징을 확인할 수 있었다.
매 차수 사용자를 증가시키며 수행한 실험 결과 본 논문에서 사용한 시스템 정도의 성능만으로도 서비스를 원활히 제공하기에 문제가 없었음을 확인하였다.
둘째, 주소 DB를 기준으로 범위 내 사용자를 추정하는 시간 역시 사용자 수가 증가되는 것과 크게 영향이 없다는 것을 확인하였다. 셋째, 사용자 위치측위를 위한 Beacon정보 처리의 경우 5천명까지와 다르게 1만 명 이상으로 증가 될 시 사용자 수의 1/4정도로 비례하여 시간소요가 되는 특징을 확인할 수 있었다. 본 실험을 통해 확인한 특징을 통해 다음에 수행해야 할 실험으로 5천명에서 1만 명 사이 구간을 세분화하여 속도 변화폭을 측정할 필요가 있음을 알았다.
8과 같다. 실험 시나리오에서 정의한대로 매 차수 증가한 각 사용자에게 상황전파가 되기 위한 필요시간이며, 최종 실험인원인 2만 명을 기준으로 구글 GCM에게 전달되기 위해서는 약 1초 가량의 처리 시간이 필요한 것으로 확인되었다.
실험을 통해 확인한 특징으로는 첫째, 통합 설계한 주소 DB의 영향으로 사용자 수가 증가되는 것과 상관없이 주소 정보를 검색하는데 소요되는 시간은 크게 변화가 없다는 점이다. 둘째, 주소 DB를 기준으로 범위 내 사용자를 추정하는 시간 역시 사용자 수가 증가되는 것과 크게 영향이 없다는 것을 확인하였다.
특히 실험을 통해 파악한 3가지의 특징 중 첫 번째와 두 번째를 통해 본 논문에서 설계한 통합 DB와 시스템 구조에 문제가 없음을 알 수 있었으며, 대량의 데이터와 사용자가 발생되더라도 문제가 없음을 확인하였다. 이는 고밀도의 인구밀집지역을 가정하였을 시 일정 반경원 안에 사용자가 1～2만 명 혹은 유사한 그 이상의 사용자가 있다고 하더라도 충분히 빠른 시간 내 상황 전파가 이루어져 골든타임을 확보할 수 있으리라 예상할 수 있다.
후속연구
다만 실험의 세 번째 특징은 향후 실험을 통해 5천명 이상부터 각 구간 사용자수를 세분화할 필요가 있음을 알 수 있었으며, 현재 처리하는 Beacon 데이터 구조와 처리 알고리즘의 개선이 필요함을 확인하였다. 추후 각 구간별 사용자 수 증가폭을 낮추고 Beacon 정보 처리 방안에 대한 연구가 필요하다.
다만 실험의 세 번째 특징은 향후 실험을 통해 5천명 이상부터 각 구간 사용자수를 세분화할 필요가 있음을 알 수 있었으며, 현재 처리하는 Beacon 데이터 구조와 처리 알고리즘의 개선이 필요함을 확인하였다. 추후 각 구간별 사용자 수 증가폭을 낮추고 Beacon 정보 처리 방안에 대한 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
법정동-행정동과의 연계는 반드시 필요한 이유는 무엇인가?
법정동-행정동과의 연계는 OPEN API 활용 외에도 반드시 필요한 작업으로 이는 새 우편번호 일련번호 증가방식의 특징 때문이다. 새 우편번호는 시군구(3)-일련번호(2)의 5자리 숫자를 사용하며 시군구 내에서도 일정한 기준에 의해 일련번호가 부여된다.
우리나라의 재난문자방송시스템으로 말미암은 혼란이 야기할 수 있는 문제를 해결하기 위해 무엇을 사용하였는가?
우리나라의 재난문자방송시스템 역시 기지국 기반으로 해당 반경이 넓어 실제 물리적 거리상 위험지역이 아닌 사람들에게까지 상황이 동시에 전파될 수 있어 혼란을 야기할 수 있다. 이를 해결하고자 데이터 수집에는 사용자 참여형 기술인 Crowd Sensing과 기반기술로 Beacon 사용하여 통합·연계한 시스템을 구축하였다. 그리고 국가 재난·재해 정보를 획득하기 위해 기상청에서 제공하는 OPEN API를 JSON 방식으로 처리하도록 하였다.
우리나라의 재난·재해 상황전파 시스템은 어떻게 구분할 수 있는가?
우리나라의 재난·재해 상황전파 시스템은 국가재난정보센터의 메신저 기반 상황전파와 기지국 기반인 재난문자방송 시스템(CBS: Cell Broadcastion Service)으로 구분할 수 있다. 메신저기반 상황전파의 경우 중앙에서 각 기관(중앙부처, 지자체, 유관기관)까지 2단계를 기준으로 전파되어 실제 상황전파는 각 기관 혹은 지자체의 내규를 따른다.
참고문헌 (9)
National Emergency Management Agency, "Mid-and-Long- Term R&D Project Planning Research for Responding to Tsunami," National Emergency Management Agency, 2013.
Ministry of Public Safety and Security, "Smart Emergency Management, Begin with Big Data!" Press Release of Ministry of Public Safety and Security, Apr., 2016.
National Disaster Management Institute, "A Study on Quantitative Standards of Evacuation System in Tsunami Risk Areas," National Disaster Management Institute, 2009.
National Disaster Management Institute, "Flood Forecast Chart by the Analysis on Tsunami Flooding Characteristics (I)," National Disaster Management Institute, 2010.
National Disaster Management Institute, "Flood Forecast Chart by the Analysis on Tsunami Flooding Characteristics (II)," National Disaster Management Institute, 2011.
National Emergency Information Center, "SAFE KOREA National Emergency Management Information System," Ministry of Public Safety and Security, 2014.12.
Yoon Mi-young, "Global Big Data Best Practices of Data Analysis for Better Future II," National Information Society Agency, 2013.
IBM INFORMATION SERVERnformation_server [Internet], http://www.md2net.com.br/ibm_information_server.asp.
Choi Ho-jin, "A Study on IT based Enhanced Communication and Cooperation between Organizations relating to National Emergency Management," The Korea Institute of Public Administration, 2013.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.