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빅데이터 분석을 활용한 재해 분야별 안전지수 서비스 모델 연구
A Study on the Safety Index Service Model by Disaster Sector using Big Data Analysis

  • 간행물
    한국재난정보학회논문집 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제16권 4호 통권50호 (2020.12) 바로가기
  • 페이지
    pp.682-690
  • 저자
    정명균, 이석형, 김창수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A387586

원문정보

초록

영어
Purpose: This study builds a database by collecting and refining disaster occurrence data and real-time weather and atmospheric data. In conjunction with the public data provided by the API, we propose a service model for the Big Data-based Urban Safety Index. Method: The plan is to provide a way to collect various information related to disaster occurrence by utilizing public data and SNS, and to identify and cope with disaster situations in areas of interest by real-time dashboards. Result: Compared with the prediction model by extracting the characteristics of the local safety index and weather and air relationship by area, the regional safety index in the area of traffic accidents confirmed that there is a significant correlation with weather and atmospheric data. Conclusion: It proposed a system that generates a prediction model for safety index based on machine learning algorithm and displays safety index by sector on a map in areas of interest to users.
한국어
연구목적: 본 연구는 재난 발생 데이터와 실시간 기상·대기 관련 데이터를 수집하고 정제과정을 통하여 데이터베이스를 구축하고, API로 제공되는 공공 데이터와 연계하여 빅 데이터 기반의 도시안전지수의 서비스 모델을 제안하고자 한다. 연구방법: 재난 발생과 관련한 다양한 정보를 공공 데이터와 SNS를 활 용하여 수집하고, 기계학습 알고리즘으로 분석한 결과를 중심으로 이용자 관심지역의 재난상황을 실 시간 대시보드로 확인하고 대처하는 방법을 제공하고자 한다. 연구결과: 분야별 지역안전지수와 기상· 대기의 상관관계가 높은 속성을 추출하여 예측모델과 비교하면 교통사고 분야의 지역안전지수는 기 상·대기 데이터와 상당한 상관관계가 있음을 확인하였다. 결론: 기계학습 알고리즘 기반의 안전지수 예 측모델을 생성하여 이용자 관심 지역에 분야별 안전지수를 지도에 표시하는 시스템을 제안하였다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
연구방법
이론적 배경
재난의 정의
빅 데이터
기계학습(Machine Learning)
지역안전지수와 기상과의 관계
3. 안전지수서비스 시스템 제안
안전지수서비스 모델 제안
데이터 수집
데이터 전처리 과정
결측치 처리
재해 분야별 안전지수 모델 분석
시스템 설계
구성도
교통사고 발생 상관관계 분석
결론
References

저자

  • 정명균 [ Myoung Gyun Jeong | Lecturer, Information & Computer Center, Pukyong National University, Busan, Republic of Korea ]
  • 이석형 [ Seok Hyung Lee | Doctorate Completion, Department of Information Systems, Pukyong National University, Busan, Republic of Korea ]
  • 김창수 [ Chang Soo Kim | Full Professor, Department of IT Convergence and Application Engineering, Pukyong National University, Busan, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국재난정보학회논문집 [Journal of The Korean Society of Disaster Information]
    • 간기
      계간
    • pISSN
      1976-2208
    • 수록기간
      2005~2026
    • 등재여부
      KCI 등재
    • 십진분류
      KDC 338 DDC 361