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생성형 AI를 활용한 현장지휘관 의사결정 지원 프로그램 개발 연구
A Study on the Development of a Decision Support Program for Field Commanders Using Generative AI

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회논문집 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제22권 1호 통권71호 (2026.03)바로가기
  • 페이지
    pp.71-80
  • 저자
    고영주, 구본찬, 길진혁, 박하나, 곽찬희, 함양훈, 이성민, 신동일
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A482645

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원문정보

초록

영어
Purpose: Using generative AI, we tried to develop a program that summarizes and provides expertise such as manuals and instructions to field commanders. Method: Through in-depth interviews with field commanders, decision-making obstacles and problems were analyzed, and virtual scenario answers were provided through programs that learned related manuals and guidelines to verify the applicability of the field by conducting a survey for firefighters. Result: As a result of virtual scenario analysis, it was confirmed that the AI-based decision support program has the effect of increasing the speed and accuracy of decision-making by providing key information to field commanders quickly and accurately. Conclusion: This study suggested the possibility that the Generative AI can supplement the limitations of the manual-based system, strengthen field command expertise, ensure consistency in decision-making, and contribute to the reduction of human and property damage.
한국어
연구목적: 생성형 AI를 활용하여 현장지휘관에게 매뉴얼·지침 등 전문 지식을 요약하여 제공하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 연구방법: 현장지휘관 심층 인터뷰를 통해 의사결정 장애요인과 문제점 을 분석하고, 관련 매뉴얼·지침을 학습한 프로그램을 통해 가상 시나리오 답변을 제공하여 소방공무 원 대상 설문조사를 실시하여 현장 적용 가능성을 검증하였다. 연구결과: 가상 시나리오 분석 결과, AI 기반 의사결정 지원 프로그램은 현장지휘관에게 핵심 정보를 신속·정확하게 제공하여 의사결정 속도 와 정확성을 높이는 효과가 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구는 생성형 AI가 매뉴얼 기반 현장지휘 체계의 한계를 보완하고, 전문성 강화, 의사결정 일관성 확보, 인명 및 재산 피해 경감에 기여할 수 있는 가능성을 제시하였다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
연구 배경 및 목적
선행 연구 고찰 및 생성형 AI 활용의 시사점
연구 방법
연구 범위
심층 인터뷰를 통한 지휘 분석
학습 데이터 수집 및 전처리
현장지휘관 의사결정 지원 프로그램 구성 및 설계
프로그램 적용 기술 및 구현 체계
프로그램 전체 구조 및 처리 절차
가상 시나리오 기반 실험 및 결과 분석
실험 시나리오 개요
실험 결과 분석
연구 결과
결론
References

키워드

현장지휘관 생성형 AI 의사결정 지원 LLM 재난 대응 Field Commander Generative AI Decision-making Support LLM Disaster Response

저자

  • 고영주 [ Young-joo Ko | Fire Chief, Gyeonggi-Do Ansan Fire Station, Ansan, Republic of Korea ]
  • 구본찬 [ Bon-chan Ku | Fire Chief, Gyeonggi-Do Fire and Disaster Headquarters, Suwon, Republic of Korea ]
  • 길진혁 [ Jin-hyuck Gil | Fire Captain, Gyeonggi-Do Suwon Southern Fire Station, Suwon, Republic of Korea ] Corresponding Author
  • 박하나 [ Ha-na Park | Researcher, Gyeonggi-Do Fire Services Academy, Yongin, Republic of Korea ]
  • 곽찬희 [ Chanhee Kwak | Associate Professor, Department of Artificial Intelligence Convergence Engineering, Kangnam University, Yongin, Republic of Korea ]
  • 함양훈 [ Yang-hoon Ham | BE Course, Department of Artificial Intelligence Convergence Engineering, Kangnam University, Yongin, Republic of Korea ]
  • 이성민 [ Seong-min Lee | BE Course, Department of Artificial Intelligence Convergence Engineering, Kangnam University, Yongin, Republic of Korea ]
  • 신동일 [ Dong-il Shin | Professor, Department of Disaster and Safety, Myongji University, Yongin, Republic of Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>사회복지학
  • 소개
    한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    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

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