Earticle

본 연구의 목적은 미국의 주요 재난안전 모범사례 관리체계 구축과 활용의 전반적인 과정을 분석하여 한국의 상황에 맞는 부합하는 사례 중심의 지식정보 플랫폼 구축 방향을 제시하는 것이다. 이에 미국의 연방 재난관리청(FEMA)과 연방총무청(GSA) 등에서 운영하는 재난안전 사례관리 시스템을 중심으로 재난 발생 현황, 복구 과정, 성공사례를 공유하는 관리체계를 중점적으로 살펴보았다. 이를 통해 데이터 베이스 구축과정과 정보수집, 활용 및 확산 방법을 파악하고, 한국의 스토리 중심의 재난안전 우수사례 발굴 및 관리, 활용 플랫폼에 적용할 수 있는 시사점을 도출하였다. 연구 결과, 한국에서는 재난안전 분야에서 우수사례 발굴, 관리, 홍보 및 활용에 있어 실효성 있는 변화가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 미국의 성공적인 재난안전 모범사례 관리 시스템을 한국에 적용할 수 있는 방안을 선험적으로 제시함으 로써, 재난안전 정책의 실효성을 높이고 체계적인 정보 및 지식 관리 플랫폼 구축에 기여하고자 한다.

The aim of this study is to examine the development and use of key disaster safety case management systems in the United States and propose a model for creating a case-based knowledge platform suited to South Korea. The analysis focuses on U.S. systems operated by agencies like FEMA and the GSA, which are designed to share data on disaster occurrences, recovery efforts, and success stories. By reviewing the processes of database development, information gathering, and methods for utilizing and disseminating this data, the study draws insights that can be applied to South Korea’s platform for identifying, managing, and promoting exemplary disaster safety cases. The findings suggest that Korea needs more effective strategies for discovering, managing, and leveraging best practices in disaster safety. This study aims to offer a forward-looking strategy for adapting the successful U.S. disaster safety case management systems to the Korean context, thereby enhancing the effectiveness of disaster safety policies and supporting the creation of a structured knowledge and information management platform.

This study explored the factors contributing to the activation of residential space user management platforms through a multiple case study approach. Twenty platforms that existed from 2012 to April 2024 were analyzed, focusing on 11 key features, with 8 selected as variables. Service activation was measured based on Play Store downloads and ratings, classifying 10 platforms as successful and 10 as needing development. Using an inductive reasoning approach with the ID3 algorithm, supported by GPT-4's Advanced Data Analytics, the analysis identified the "Neighbor Communication Function" as the most influential variable, followed by the "Newsletter Function" and "Facility Status Check Function." The study found that platforms including a neighbor communication function are more likely to be activated. Platforms without both the neighbor communication and newsletter functions are less likely to succeed. Even without the neighbor communication function, platforms with both the newsletter and facility status check functions tend to be activated. Platforms lacking the neighbor communication function will not be activated unless both the newsletter and facility status check functions are present. These findings provide strategic insights for the commercial success of residential space user management services. The results suggest that interaction services, such as the neighbor communication function, are crucial for success. However, success can still be achieved with robust monitoring and information services, even in the absence of user interaction features.

Categorized, itemized energy consumption model of buildings is established using energy consumption data of campus energy efficiency management platform; existing categorized, itemized energy consumption evaluation indices of buildings are summarized; and a mathematical model of building energy consumption indices is established, providing the basis for the quantitative evaluation of building energy consumption. The scope of application of each index is summed up; and the methods and steps for evaluation of building energy consumption using categorized, itemized energy consumption indices of buildings are elaborated through case study. The results show that the categorized energy consumption indices of buildings can be used to analyze the whereabouts and proportion of various energy consumptions of buildings, grasp the energy structure of buildings, and help analyze the power consumption trends of buildings and the proportion of various sub items, providing the basis for the formulation of energy efficiency management plan.

국제적으로 지속적인 이슈가 되고 있는 에너지 절감에 대한 대책으로 다양한 에너지 절감 기술들이 연구 개발되고 있다. 특히 전체 에너지 사용량의 약 20%이상을 차지하는 건물(가정/상업/공공)부문에서는 에너지 진단 및 분석을 수행하기 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)과 건물 자동화 시스템(BAS: Building Automation System) 그리고 다양한 환경정보들을 수집하여 활용한다. 하지만 기존 분석 방식은 결과의 신뢰성에 최소한의 영향을 주면서 데이터 관리 효율을 높이는 방법에 초점을 맞춰 연구가 진행되었으며, 이를 위해 기존에 수집된 데이터를 압축하거나 샘플링하는 사전 정제 과정을 거치게 되었다. 하지만 빅데이터 플랫폼을 활용하면 더 이상 신뢰성을 낮추면서까지 데이터를 정제할 필요가 없어지고, 수집되는 모든 데이터에 대한 다차원 분석을 빠르게 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어의 한계로 기존 건물에너지 진단 및 분석 시스템에서 제공하지 못했던 다양한 분석 및 진단 서비스들을 빠르고 정확하게 제공하도록 하는 빅데이터 플랫폼 기반 건물 에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.

국제적으로 지속적인 이슈가 되고 있는 에너지 절감에 대한 대책으로 다양한 에너지 절감 기술들이 연구 개발되고 있다. 특히 전체 에너지 사용량의 약 20%이상을 차지하는 건물(가정/상업/공공)부문에서는 에너지 진단 및 분석을 수행하기 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)과 건물 자동화 시스템(BAS: Building Automation System) 그리고 다양한 환경정보들을 수집하여 활용한다. 하지만 기존 분석 방식은 결과의 신뢰성에 최소한의 영향을 주면서 데이터 관리 효율을 높이는 방법에 초점을 맞춰 연구가 진행되었으며, 이를 위해 기존에 수집된 데이터를 압축하거나 샘플링하는 사전 정제 과정을 거치게 되었다. 하지만 빅데이터 플랫폼을 활용하면 더 이상 신뢰성을 낮추면서까지 데이터를 정제할 필요가 없어지고, 수집되는 모든 데이터에 대한 다차원 분석을 빠르게 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어의 한계로 기존 건물에너지 진단 및 분석 시스템에서 제공하지 못했던 다양한 분석 및 진단 서비스들을 빠르고 정확하게 제공하도록 하는 빅데이터 플랫폼 기반 건물 에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.