[논문]안전취약계층을 위한 재난정보 및 대피지원 모델 실증

손민호; 권일룡; 정태호; 이한준

doi:10.15683/kosdi.2021.9.30.465

안전취약계층을 위한 재난정보 및 대피지원 모델 실증
Demonstration of Disaster Information and Evacuation Support Model for the Safety Vulnerable Groups 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.17 no.3 = no.53, 2021년, pp.465 - 486

손민호 (Autonomous Driving Headquarters in Podo inc.) , 권일룡 (Podo inc.) , 정태호 (National Disaster Management Research Institute) , 이한준 (Podo inc.)

초록
AI-Helper

연구목적: 대부분의 재난정보 시스템은 비장애인 중심이므로 재난대처능력이 상대적으로 취약한 장애인·노인·어린이 등 안전취약계층을 고려한 재난정보 전달 체계는 부족한 것이 현실이다. 장애인과 노인의 안전취약특성을 고려하여 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하는데 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보화의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 재난 대응을 위한 맞춤형 재난정보 서비스를 구축하여 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 재난경보 전파 모델과 대피지원 모델이며, 장애인과 노인의 재난 상황 발생 시 행동특성을 반영하여 개발하였다. 재난정보 전파 모델은 IoT 기술을 이용하여 수집된 재난상황을 전파하며, 대피지원 모델은 지구자기장 기반의 측위기술을 활용하여 사용자의 실내위치를 파악하고 실내 대피경로 데이터를 기반으로 한 경로안내 등 안전취약계층의 행동특성을 반영한 맞춤형 서비스 제공을 통해 안전하게 대피할 수 있도록 도움을 주게 된다. 연구결과: 시범모델 실증은 실제 사용자를 대상으로 개발된 서비스를 사용해보도록하여 사용자 입장에서 대피경로 안내의 적합성, 서비스의 만족도 등 실내위치 정확도에 대한 효율성 등 정성적인 평가를 도출하였다. 결론: 모델 실증을 위하여 모바일 앱 안전취약계층을 위한 재난정보와 대피지원 서비스를 구축하였다. 재난상황을 화재상황으로 한정하여 장애우와 관련 분야 전문가를 통해 실증하였다. 재난정보전달과 대피지원의 적절성에서 "만족" 평가를 받았으며 시범모델의 특성상 기능 만족도와 사용자 UI는 "보통"으로 평가되었다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 재난정보 및 대피지원 서비스는 안전취약계층에게 재난대피 골드타임을 놓치지 않고 보다 신속한 재난대피를 지원하는 것으로 평가되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: Since most disaster information systems are centered on non-disabled people, the reality is that there is a lack of disaster information delivery systems for the vulnerable, such as the disabled, the elderly, and children, who are relatively vulnerable to disasters. The purpose of the service is to improve the safety of the disabled and the elderly by eliminating blind spots of informatization and establishing customized disaster information services to respond to disasters through IoT-based integrated control technology. Method: The model at the core of this study is the disaster alert propagation model and evacuation support model, and it shall be developed by reflecting the behavioral characteristics of the disabled and the elderly in the event of a disaster. The disaster alert propagation model spreads disaster situations collected using IoT technology, and the evacuation support model uses geomagnetic field-based measuring technology to identify the user's indoor location and help the disabled and the elderly evacuate safely. Results: Demonstration model demonstration resulted in an efficient qualitative evaluation of indoor location accuracy, such as the suitability of evacuation route guidance and satisfaction of services from the user's perspective. Conclusion: Disaster information and evacuation support services were established for the safety vulnerable groups of mobile app for model verification. The disaster situation was demonstrated through experts in the related fields and the disabled by limiting it to the fire situation. It was evaluated as "satisfaction" in the adequacy of disaster information delivery and evacuation support, and its functional satisfaction and user UI were evaluated as "normal" due to the nature of the pilot model. Through this, the disaster information and evacuation support services presented in this study were evaluated to support the safety vulnerable groups to a faster disaster evacuation without missing the golden time of disaster evacuation.

주제어

표/그림 (26)

그림 Fig. 1. Indoor positioning standardization status(Sources: Trends on global LBS industry)
그림 Fig. 2. Service scheme
그림 Fig. 3. Research procedure
그림 Fig. 4. Disaster information and evacuation support system architecture
그림 Fig. 5. Demonstration data construction process(Sources: National Institute for Disaster and Safety)
표 Table 1. Indoor facility layer classification
표 Table 2. Indoor facility layer classification
표 Table 3. POI layer deployment results
표 Table 4. Build an indoor path
그림 Fig. 6. Finger print of geomagnetic in Dongdaegu station
그림 Fig. 7. Positional accuracy measurement
그림 Fig. 8. Error radius and accuracy depending on location
그림 Fig. 9. Fire information collection scheme
그림 Fig. 10. Flowchart of the process by which evacuation guidance is conducted
그림 Fig. 11. End user specific use case model
그림 Fig. 12. Use case model by administrator
표 Table 5. Scenarios by type
그림 Fig. 13. Demonstration scenarios
그림 Fig. 14. User demonstration
그림 Fig. 15. Administrator screen
그림 Fig. 16. User screen
그림 Fig. 17. Induce evacuation and provide non-moveable areas
표 Table 6. User survey results
표 Table 7. User feedback results
표 Table 8. Expert survey results
표 Table 9. Comparison with existing studies

참고문헌 (21)

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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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