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초록

영어

Life Environment is rapidly changing and large scale disasters are increasing from the global warming. Although the disaster repair resources are deployed to the disaster fields, the prevention of the disasters is the most effective countermeasures. the disaster sign data is based on the rule of Heinrich. Automatic extraction of the disaster sign data from the web is the focused issues in this paper. We defined the automatic extraction processes and applied information, such as accident nouns, disaster filtering nouns, disaster sign nouns and rules. Using the processes, we implemented the disaster sign data management system. In the future, the applied information must be continuously updated, because the information is only the extracted and analytic result from the some disaster data.

한국어

지구 온난화로 생활 환경이 급격히 변화하고 있으며, 대형 재난이 증가하고 있다. 이러한 재난 발생 시 복구에 많은 자원을 투입하고 있지만, 재난의 예방 만큼 효과적인 대책은 없을 것이다. 재난전조 정보란 하인리히 법칙에 따라 예고되는 재난에 대한 전조이며, 이에 대한 정보를 자동으로 추출하여 대비할 수 있게 하는 것이 본 논문의 초점이다. 웹에 산재된 정보로부터 전조 정보를 정확히 추출하기 위한 기반이 되는 단어(명사)를 구축하고 이를 기반으로 정확한 데이터를 추출할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 본 연구의 결과물로 도출된 단어는 분석적인 연구결과이기 때문에 장기적으로 실제 데이터를 적용하면서 지속적으로 보완되어야 할 것이다.

목차

Abstract
 요지
 1. 서론
 2. 재난전조정보 추출
  2.1. 전체 프로세스
  2.2. 사건 명사 도출
  2.3. 필터링 명사
  2.4. 전조 명사
  2.5. 재난 전조 데이터 분류
  2.6. 순위 부여
 3. 재난전조정보 관리시스템 운영
  3.1 시스템
  3.2 사전 정보 보완
 4. 결론
 참고문헌

키워드

재난 재난전조정보 사건 명사 필터링 명사 전조 명사 재난 추출 Disaster Disaster Sign Data Accident Nouns Disaster Filtering Nouns Disaster Sign Nouns Disaster Extraction

저자

• 이창열 [ Lee, Changyeol | 정회원, 동의대학교 컴퓨터공학과 교수 ] 교신저자
• 김태환 [ Kim, Taehwan | 정회원 용인대학교 경호학과 교수 ]
• 차상열 [ Cha, Sangyeul | 정회원 메타라이츠(주) 연구개발부 부장 ]

참고문헌

발행기관

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