[논문]A Study on Implementation of a Disaster Crisis Alert System based on National Disaster Management System

Hyong-Seop, Shim

doi:10.9708/jksci.2023.28.01.055

A Study on Implementation of a Disaster Crisis Alert System based on National Disaster Management System 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.28 no.1, 2023년, pp.55 - 63

Hyong-Seop, Shim (Div. of National S&T Data, Korea Institute of S&T Information)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 재난 위기경보 발령을 하기 위해 상황판단 기준을 자동분석하는 재난위기경보관리시스템의 기능 및 서비스와 국가재난관리정보시스템(NDMS) 체계에서 운영하기 위한 방안을 제안한다. 재난 발생시 위험수준에 따라 위기경보(관심-주의-경계-심각)를 발령하고 있다. 위기경보 수준을 자동분석 판단하기 위해 첫째, 데이터 수집, 위기경보 수준 분석, 위기경보 수준 판단, 공간규모별(시도, 시군구) 위기경보 등급을 표출하는 재난위기경보관리시스템을 구현하였다. 위기경보 수준 판단은 지능형 위기경보 수준(지역민감도, 위험수준, 위기경보 등급 판단)과 위기관리 매뉴얼의 위기경보 기준(시도 단위 기준 표준 설정)을 적용하여 두 가지 방식으로 분석하여 표출한다. 둘째, 국가재난정보관리시스템내에서 운영할 수 있도록 재난안전데이터 공유 플랫폼의 데이터 연동과 위기경보 데이터를 공동활용하기 위해 표준 메타데이터(구성항목 정의), 상황정보 연계(대상 정의), 데이터 제공을 위한 openAPI 표준을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a function and service of the Disaster Crisis Alert Management System that automatically analyzes the situation judgment criteria to issue a disaster crisis alert and a plan to operate in the National Disaster Management System(NDMS). In the event of a disaster, a crisis alert(interest-caution-alert-serious) is issued according to the crisis alert level. In order to automatically analyze and determine the crisis alert level, first, data collection, crisis alert level analysis, crisis alert level judgment, and disaster crisis alert management system that expresses the crisis alert level by spatial scale(province, city, district) were implemented. The crisis alert level was analyzed and expressed in two ways by applying the intelligent crisis alert level(determination of regional sensitivity, risk level, and crisis alert level) and the crisis alert standard of the crisis management manual(province-level standard setting). Second, standard metadata, linkage of situation information of target) and API standards for data provision are presented to jointly utilize data linkage and crisis alert data of the disaster and safety data sharing platform so that it can be operated within the NDMS.

주제어

표/그림 (24)

그림 Fig. 1. Timeline of Flood Incident
표 Table 1. Criteria for Disaster Cirisis Alert
그림 Fig. 2. Status of Crisis Alerts in 2022
표 Table 2. Pre-Disaster Cirisis Sign(ex: Forest Fire)
표 Table 3. Disaster Cirisis Alert(ex: Forest Fire)
표 Table 4. Disaster Management Primary Agencies of Disaster Types
표 Table 5. History of the NDMS
그림 Fig. 3. National Disaster Management System
그림 Fig. 4. Disaster and Safety Data Sharing Platform
표 Table 6. Disaster & Safety Information Service
표 Table 7. Implementation Roadmap
표 Table 8. Data Construction Plan
그림 Fig. 5. System Architecture
그림 Fig. 6. DB Constructure
그림 Fig. 7. Al based Crisis Alert Analysis process
그림 Fig. 8. Data Service
그림 Fig. 9. Disaster Crisis Alert System(ex, Typhoon)
그림 Fig. 10. Crisis Alert Analysis Result Visualization
그림 Fig. 11. Crisis Alert Situation Judgement Support Content
그림 Fig. 12. Crisis Alert Dashboard
그림 Fig. 13. System Installation & Linkage
그림 Fig. 14. Disaster and Safety Data Metadata
그림 Fig. 15. Crisis Alert Data openAPI
표 Table 9. Situation Information

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 행정안전부내 NDMS 체계내에서 운영하기 위해 첫째, 재난 위기경보 현황을 살펴보고, 둘째, NDMS와 재난위기경보관리시스템의 주요 기능을 분석하였으며, 마지막으로, 재난위기경보관리시스템과 NDMS 연계를 위한 데이터 현황, 표준화 및 연계 방안에 대해 제시하고자 한다.
본 연구에서는 부처/지자체간 재난 위기경보 데이터 및 판단 결과 데이터를 공유 하기 위해 메타데이터 구성요소를 정의하였으며, 동일한 상황정보를 활용하기 위한 상황 정보 표준화 가이드라인 기반 적용, NDMS내 재난안전데이터 공유 플랫폼 기반의 데이터 활용을 위한 연계 방안에 대해 제시하였다. 데이터 기반의 위기경보 판단 결과를 신속하게 판단 제공함으로써, 부처/지자체의 대응활동에 활용될 수 있을 것 판단된다.

제안 방법

데이터 분석 및 결과 표출은 Fig. 7과 같이, 위험수준 분석을 위해 데이터 수집, 전처리(결측치, 이상치 등 제거) 과정을 진행하였으며, 지역민감도(상관분석을 통한 변수 선정), 학습데이터셋 구성 및 머신러닝 모델 학습(XGBoost 등)을 통해 위험수준 분석 모델을 수립하였다.
국가 위기관리 발생시 위기경보 기준에 따라 분석하여, 신속하게 관심-주의-경계-심각 단계를 판단할 수 있도록 재난위기경보관리시스템을 개발하였다. 신속하게 재난 위기경보 판단을 위한 의사결정 지원을 위해 GIS 기반 위기 경보 상황관리를 위한 표출 시스템을 구축하였다.
본 시스템은 NDMS 내에서 운영될 수 있도록 ’23년 개발 중인 재난위기관리매뉴얼시스템과 연동하고, 재난안전데이터 공유 플랫폼 기반으로 분석 및 표출에 필요한 데이터를 제공받을 수 있게 추진된다.
국가 위기관리 발생시 위기경보 기준에 따라 분석하여, 신속하게 관심-주의-경계-심각 단계를 판단할 수 있도록 재난위기경보관리시스템을 개발하였다. 신속하게 재난 위기경보 판단을 위한 의사결정 지원을 위해 GIS 기반 위기 경보 상황관리를 위한 표출 시스템을 구축하였다.
영향변수를 반영한 위험수준 분석 모델을 통해 실시간 위험수준 분석 및 위기경보 단계를 분석 표출하였다.
재난 위기경보 수준에 따른 자동분석 기법 및 AI 기반으로 지역민감도 및 공간정보(시도/시군구) 단위에서의 위기경보 수준을 분석할 수 있는 재난위기경보관리시스템을 구현하였다.

대상 데이터

위기경보 상황판단회의 지원 콘텐츠 구성은 Fig. 11과 같이, 재난유형별 위기 상황판단회의 보고서의 제공되는 데이터를 분석하여 필요한 정보(현황 및 통계 데이터)를 시각화하여 표출하였다.
데이터는 공공데이터포털의 데이터를 openAPI 방식으로 약 100여종 데이터를 수집하였으며(산불발생 현황정보는 Web Crawling으로 수집), 분석 결과 20여종을 구축하였다.

후속연구

본 연구에서는 부처/지자체간 재난 위기경보 데이터 및 판단 결과 데이터를 공유 하기 위해 메타데이터 구성요소를 정의하였으며, 동일한 상황정보를 활용하기 위한 상황 정보 표준화 가이드라인 기반 적용, NDMS내 재난안전데이터 공유 플랫폼 기반의 데이터 활용을 위한 연계 방안에 대해 제시하였다. 데이터 기반의 위기경보 판단 결과를 신속하게 판단 제공함으로써, 부처/지자체의 대응활동에 활용될 수 있을 것 판단된다.

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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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