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국가재난관리 시스템과 민간 방재IT기술의 지능정보기술 적용 사례고찰을 통한 상호 연계에 관한 연구
A Study on the Interconnection between National Disaster Management System and Private Disaster Prevention IT Technology through Application 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.8, 2020년, pp.15 - 22  

김재표 (한성대학교 스마트융합컨설팅학과 제품분야) ,  김승천 (한성대학교 IT융합학과)

초록
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재난예방단계와 사회재난분야의 관리강화를 위해 지능정보기술(ICBMA, IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI) 활용하여 상호 연계한 To-Be 재난관리시스템 제안을 고찰하고자 한다. 민간Moble, IoT등에서 생성되는 재난발생 전후시기에 재난징후의 Big Data와 분석 결과로 초지능 인프라를 구축함으로써 현재 재난관리 시스템을 고도화할 수가 있다. 재난징후의 Big Data를 AI의 지도, 비지도 강화훈련 학습으로 사용자에게 적시에 맞춤식 제공이 가능하고 장기적으로 재난대처 능력이 향상될 뿐 만 아니라 예방단계 중심의 관리 능력이 높아질 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to strengthen the disaster prevention phase and the management of social disasters, we will examine the plan of To-Be disaster management system interconnected by using intelligent information technologies such as IoT, Cloud, Big Data, Mobile and AI. The disaster management system can be up...

주제어

#재난관리시스템   #지능정보기술   #재난예방기술   #재난예방 IT기술   #스마트 IT기술  

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  • 2) Explosion accidents are mostly gas leakage accidents. IoT devices are installed in specific spaces to monitor and analyze signs before gas leakage(facility corrosion etc.
  • 2) The earthquake damage is going to prevent itself. the result of the earthquake information analysis is transmitted quickly to the citizens and the infrastructure of the risk area using IoT technology.
  • 4) Green algae damage occurs because the algae grow in large quantities above a certain temperature. Thermal Line Sensing (TLS) technology maximizes the detection of temperature changes inside the water with a compact sensor on the line that has fallen into the water.
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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
초지능 인프라는 무엇으로 구축하는가? 재난예방단계와 사회재난분야의 관리강화를 위해 지능정보기술(ICBMA, IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI) 활용하여 상호 연계한 To-Be 재난관리시스템 제안을 고찰하고자 한다. 민간Moble, IoT등에서 생성되는 재난발생 전후시기에 재난징후의 Big Data와 분석 결과로 초지능 인프라를 구축함으로써 현재 재난관리 시스템을 고도화할 수가 있다. 재난징후의 Big Data를 AI의 지도, 비지도 강화훈련 학습으로 사용자에게 적시에 맞춤식 제공이 가능하고 장기적으로 재난대처 능력이 향상될 뿐 만 아니라 예방단계 중심의 관리 능력이 높아질 것으로 예상된다.
고도화된 재난관리 시스템으로 무엇이 가능할 것으로 예상되는가? 민간Moble, IoT등에서 생성되는 재난발생 전후시기에 재난징후의 Big Data와 분석 결과로 초지능 인프라를 구축함으로써 현재 재난관리 시스템을 고도화할 수가 있다. 재난징후의 Big Data를 AI의 지도, 비지도 강화훈련 학습으로 사용자에게 적시에 맞춤식 제공이 가능하고 장기적으로 재난대처 능력이 향상될 뿐 만 아니라 예방단계 중심의 관리 능력이 높아질 것으로 예상된다.
재난예방단계와 사회재난분야의 관리강화를 위해 무엇을 하였는가? 재난예방단계와 사회재난분야의 관리강화를 위해 지능정보기술(ICBMA, IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI) 활용하여 상호 연계한 To-Be 재난관리시스템 제안을 고찰하고자 한다. 민간Moble, IoT등에서 생성되는 재난발생 전후시기에 재난징후의 Big Data와 분석 결과로 초지능 인프라를 구축함으로써 현재 재난관리 시스템을 고도화할 수가 있다.
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참고문헌 (15)

  1. J. P. Kim. (2019). A Study on smart IT technology application to national disaster management system. The 9th International Conference on Convergence Technology, 539-540. 

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  3. B. G. Lee. (2018). A Study on the Disaster Safety Management of Local Governments in Smart Society. Wonju Korean Research Institute for Local Administration, 81-113. 

  4. S. J. Choi. (2015). A Study of Operation Plan for Efficient Public Warning. KCC, 12-13. 

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  11. KOREA CC. https://m.blog.naver.com/kcc1335/220884055370 

  12. S. I. Myong. (2018). IoT Based Disaster Mitigation and Monitoring Technologies. Electronic and Telecommunications Trends, 103-108. DOI:10.22648/ETRI.2018.J.330110 

  13. J. G. An et al. (2010). Status of Pollutants Through Clean SYS (Smoke Stack Tele Monitoring System). Korean Society for Atmospheric Environment, 235. 

  14. J. G. Kim et al. (2013). Development of Hydrologic Hydrodynamic Flood Coupling Model (1). National Disaster Management Research Institute, 11-1312184-000048-01 

  15. O. H. Oh et al. (2016). Water purification apparatus having multistage model. KIPO, 10-2016-0020644 

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