KR101768953B1 - 안전 지수 산출 방법, 이를 수행하는 안전 지수 산출 장치 및 이를 저장한 기록매체 - Google Patents
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Abstract
적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출 장치는 상기 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집하는 통계 정보 수집부, 상기 수집된 통계 정보에서, 위해 사건 발생 결과 및 상기 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 결과 인자(factor)를 선별하는 통계 정보 처리부 및 상기 선별된 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출부를 포함한다.
Description
본 발명은 안전 지수 산출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출 기술에 관한 것이다.
최근까지 대형 사고가 끊임없이 발생하여 막대한 국가적 손실을 입고 있으며, 대외적으로 사고 발생으로 인한 오명을 얻는 등 국가 이미지가 추락하고 있다. 우리나라는 거의 매년 대형안전사고가 끊이지 않고 발생하였으며, 대형 안전사고가 다리 붕괴, 건물 붕괴, 도로 붕괴, 열차 사고, 지하철 사고, 항공기 사고 및 화재 등 모든 생활공간에서 발생하여 국민의 불신이 가중되고 있다. OECD 국가 중에서 어린이 교통사고 1위, 자살 사망률 10년 연속 1위 및 산재 사망률 1위 등 각종 안전사고에 대한 통계지표가 국가의 대외 신뢰도 저하로 이어지고 있다.
사고는 그 자체로도 엄청난 인명 손실과 재산상 손실을 초래하며, 직접적인 손실에만 머무르지 않고 생산차질 등으로 인한 보이지 않는 재산상, 시간상의 막대한 간접적 손실을 동반한다.
그러나, 현재 우리나라 안전수준을 종합적으로 분석하고, 지역별 또는 분야별 안전수준을 평가할 수 있는 객관적 수단이 없는 실정이다. 보다 구체적으로, 국가의 안전과 관련된 통계자료는 안전 사고 분야별로 산재되어, 이를 취합하여 유의미한 정보를 제공하는데 한계가 있으며, 또한, 수집된 통계 및 지표들의 분석을 통해 안전수준 및 안전의식을 객관적으로 판단하는데 어려움이 있다.
이에, 산재되어 있는 통계자료와 함께, 일부 분야별로 공표되고 있는 지표들을 조사하고 이들 외에도 활용 가능한 새로운 통계자료를 발견해야 할 필요성이 있다. 또한, 수집된 통계 및 지표들의 분석을 통해 안전수준 및 안전의식을 보다 객관적으로 나타낼 수 있는 새로운 표준 지표를 산출하는 기술과 이러한 표준 지표를 활용하여 지역 간 안전 수준을 비교할 수 있는 기술의 개발이 필요하다.
최근, 지역 안전도를 평가하는 기술들이 제공되고 있으며, 이와 관련된 다양한 기술들이 선행문헌을 통해 개시되고 있다.
한국등록특허 제10-0755890호는 지아이에스를 이용한 지역별 안전도 평가 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 지역별로 수집되는 각종 재난자료를 지아이에스 정보와 함께 연동시킴으로써, 지역별 안전도 평가에 있어서 보다 객관적이고 효용성 있는 자료를 제공할 수 있게 하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
선행문헌에 따르면, 지자체별 재난발생 위험과 피해규모, 피해 저감능력의 파악이 즉각적으로 가능하며, 지역별 지아이에스 자료를 이용함으로써 지자체 특성을 반영한 현실적인 재난계획 수립을 강화할 수 있다.
다만, 상기 선행문헌을 포함하는 종래 기술들은 재난 관련 안전사고에 대한 수치 정보를 단순 활용하여 지역별 안전도를 평가하는데 그치고 있어, 특정 지역에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 보다 정확하게 나타내는데 한계가 있다. 또한, 종래 기술들의 경우, 산출된 안전도의 객관성이 담보되지 않아, 지역별 안전도를 비교하기 위하여 이러한 안전도를 활용하는 것은 부적합하다.
현재, 안전사고에 관한 통계자료를 이용하여 각 지역별 안전수준 및 안전의식을 보다 객관적으로 나타낼 수 있는 안전 지수의 산출 기술이 필요한 실정이다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 보다 객관적으로 나타낼 수 있는 안전 지수를 산출하는 기술을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 객관성이 담보된 안전 지수를 통해 지역별 안전 등급을 부여하여, 지역간 안전 수준 및 안전 의식을 용이하게 비교할 수 있는 기술을 제공하고자 한다.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예들을 통하여 보다 명확해질 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 안전 지수 산출 방법은 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출한다. 여기에서, 안전 지수 산출 방법은 상기 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 통계 정보에서, 위해 사건 발생 결과 및 상기 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 결과 인자(factor)를 선별하는 단계; 및 상기 선별된 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출하는 단계;를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 위해 결과 인자를 선별하는 단계는 상기 수집된 통계 정보에서, 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보의 증감과 연관된 위해 영향 인자를 선별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 위해 영향 인자를 선별하는 단계는 상기 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하여 통계적 상관성 분석을 수행하고, 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수를 상기 위해 영향 인자로 선별하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 위해 영향 인자를 선별하는 단계는 상기 선별된 위해 영향 인자를, 상기 위해 결과 인자와 정상관 관계(positive correlation)를 가지는 위해 가중 인자 및 상기 위해 결과 인자와 부상관 관계(negative correlation)를 가지는 위해 경감 인자 중 적어도 하나로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전 지수를 산출하는 단계는 상기 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하되, 상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 상기 위해 결과 인자와의 상관도를 기초로 결정되며, 상기 위해 결과 인자에 대한 가중치 및 상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 기설정된 비율로 부여될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전 지수를 산출하는 단계는 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 지수를 산출하는 단계; 상기 위해 가중 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 가중 지수를 산출하는 단계; 상기 위해 경감 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 경감 지수를 산출하는 단계; 및 상기 위해 지수에 상기 위해 가중 지수를 가산하고 상기 위해 경감 지수를 감산하여 상기 안전 지수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전 지수를 산출하는 단계는 화재, 교통, 자연재해, 범죄, 안전사고, 자살 및 질병 중 적어도 하나로 구성되는 위해 분야 각각에 대한 안전 지수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전 지수를 산출하는 단계는 계층 구조를 가지는 복수의 지역 단위마다 상기 안전 지수를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 안전 지수를 기초로, 기설정된 임계 범위에 따라 상기 복수의 지역 단위 각각에 대한 안전 등급을 부여하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전 지수 산출 방법은 위해 분야 및 지역 단위에 대한 선택 정보를 수신하는 단계; 및 상기 수신된 선택 정보에 포함되는 위해 분야 및 지역 단위에 대한 안전 지수 및 안전 등급 중 적어도 하나를, 지도 이미지 상에 표시하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 안전 지수 산출 장치는 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출한다. 여기에서, 안전 지수 산출 장치는 상기 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집하는 통계 정보 수집부; 상기 수집된 통계 정보에서, 위해 사건 발생 결과 및 상기 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 결과 인자(factor)를 선별하는 통계 정보 처리부; 및 상기 선별된 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출부;를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 통계 정보 처리부는 상기 수집된 통계 정보에서, 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보의 증감과 연관된 위해 영향 인자를 선별할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 통계 정보 처리부는 상기 선별된 위해 영향 인자를, 상기 위해 결과 인자와 정상관 관계(positive correlation)를 가지는 위해 가중 인자 및 상기 위해 결과 인자와 부상관 관계(negative correlation)를 가지는 위해 경감 인자 중 적어도 하나로 분류할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전 지수 산출부는 상기 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자 각각에 대한 가중치를 부여하되, 상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 상기 위해 결과 인자와의 상관도를 기초로 결정되며, 상기 위해 결과 인자에 대한 가중치 및 상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 기설정된 비율로 부여될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 안전 지수 산출부는 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 지수를 산출하고, 상기 위해 가중 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 가중 지수를 산출하고, 상기 위해 경감 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 경감 지수를 산출하고, 상기 위해 지수에 상기 위해 가중 지수를 가산하고 상기 위해 경감 지수를 감산하여 상기 안전 지수를 산출할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 측면에 따르면, 안전 지수 산출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체는 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한다. 여기에서, 안전 지수 산출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체는 상기 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집하는 기능; 상기 수집된 통계 정보에서, 위해 사건 발생 결과 및 상기 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 결과 인자(factor)를 선별하는 기능; 및 상기 선별된 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출하는 기능;을 포함하는 안전 지수 산출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한다.
본 발명은 특정 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보에서, 위해 결과 인자(factor)를 선별하여 이를 기초로 안전 지수를 산출함으로써, 해당 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 보다 객관적으로 나타낼 수 있다.
또한, 본 발명은 계층 구조를 가지는 복수의 지역 단위마다 객관성이 보장된 안전 지수를 산출하고, 복수의 지역 단위 각각에 대한 안전 등급을 부여하여 지도 이미지를 통해 제공함으로써, 지역간 안전 수준 및 안전 의식을 용이하게 비교할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수 산출 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수 산출 장치를 설명하는 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 안전 지수 산출 장치에서 수행되는 안전 지수 산출 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수 산출 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 안전 지수를 제공하는 과정을 설명하기 위한 참고도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수 산출 장치를 설명하는 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 안전 지수 산출 장치에서 수행되는 안전 지수 산출 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수 산출 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 안전 지수를 제공하는 과정을 설명하기 위한 참고도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수 산출 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 안전 지수 산출 시스템(100)은 안전 지수 산출 장치(110) 및 데이터베이스(120)를 포함할 수 있다. 여기에서, 안전 지수 산출 장치(110) 및 데이터베이스(120)는 네트워크를 통하여 상호 연결될 수 있다.
안전 지수 산출 장치(110)는 본 발명에 따른 안전 지수 산출 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출 장치(110)는 각종 위해 사고에 관한 통계 정보 및 지역별 안전 지수를 관리하는 국가 기관(예 : 국가 재난 안전 기관, 국민 안전처 및 지방자치단체 등)에 구비되어, 본 발명에 따른 안전 지수 산출 방법을 수행하는 서버에 해당할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 안전 지수 산출 장치(110)는 특정 OS(Operating System)에 의해 동작하며, CPU, 하드디스크 및 램을 포함하여 본 발명에 따른 안전 지수 산출 방법에 관한 프로그램을 기록한 기록매체를 실행할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 예를 들어, 안전 지수 산출 장치(110)는 데스크톱(Desktop), 노트북(Laptop), 스마트 폰(Smart phone) 또는 태블릿 PC(Tablet Personal Computer)에 해당할 수 있다.
데이터베이스(120)는 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 저장하는 저장 장치에 해당할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(120)는 지역안전진단시스템 DB 및 지아이에스 DB 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출 장치(110) 및 데이터베이스(120)는 단일의 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 예를 들어, 단일의 데스크톱에 안전 지수 산출 장치(110) 및 데이터베이스(120)가 함께 포함되어 설계될 수 있다.
다른 일 실시예에서, 안전 지수 산출 장치(110) 및 데이터베이스(120)는 물리적으로 독립된 복수의 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 여기에서, 안전 지수 산출 장치(110) 및 데이터베이스(120)는 상호 네트워크를 통해 연결되어, 안전 지수 산출 장치(110)는 안전 지수 산출에 필요한 통계 자료를 데이터베이스(120)에 요청하고, 데이터베이스(120)는 해당 요청에 대응한 통계 자료를 안전 지수 산출 장치(110)로 전송할 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 5를 참조하여, 본 발명에 따른 안전 지수 산출 장치(110) 및 안전 지수 산출 장치(110)에서 수행되는 안전 지수 산출 방법에 대하여 보다 상세하게 설명한다.
도 2는 도 1에 있는 안전 지수 산출 장치(110)를 설명하는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 안전 지수 산출 장치(110)는 통계 정보 수집부(210), 통계 정보 처리부(220), 안전 지수 산출부(230), 안전 지수 제공부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다.
통계 정보 수집부(210)는 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집한다. 여기에서, 위해 사건은 위험 또는 재해와 관련된 사건을 의미하는 것으로, 화재 사건, 교통 사고, 자연재해, 범죄 사건, 안전사고, 의료 사고, 산업 재해 등 위험 또는 재해 등 위험 또는 재해와 관련된 각종 사건을 의미할 수 있다. 한편, 본 발명에 따른 위해 사건은 용어에 한정되지 않으며, 위험 또는 재해와 관련된 사건이라면 본 발명에 따른 위해 사건으로 해석되어야 할 것이다.
일 실시예에서, 통계 정보 수집부(210)는 화재, 교통, 자연재해, 범죄, 안전사고, 자살 및 질병 중 적어도 하나로 구성되는 위해 분야 각각에 대한 통계 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 질병은 감염병을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 통계 정보 수집부(210)는 안전 지수 산출에 필요한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 데이터베이스(120)에 요청하고, 데이터베이스(120)로부터 해당 요청에 대응한 통계 자료를 수신할 수 있다.
일 실시예에서, 위해 사건과 연관되는 통계 정보는 수량적 정보를 포함할 수 있다. 여기에서, 수량적 정보는 위해 사건의 발생 건수 그 자체, 위해 사건의 발생 건수를 기설정된 비율로 축소하여 표준화한 수치 및 위해 사건의 발생 건수를 근사화한 수치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 화재 발생건수가 1,283,243건인 경우, 화재 발생건수에 대한 수량적 정보는 위해 사건의 발생건수 그 자체(1,283,243), 1만명 당 위해 사건 발생 건수(1,283,243건/(해당 지역 인구수)*(10,000)) 또는 위해 사건의 건수의 근사치(예 : 1,283,000) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 통계 정보의 수량적 정보는 안전 지수의 산출 속도 및 편의를 고려하여, 필요에 따라 다양하게 설정될 수 있을 것이다. 한편 이러한 예시는 본 발명의 권리범위를 한정하고자 하는 것은 아니며, 위해 사건을 각종 수치 정보로 표현하는 것이라면 본 발명에 따른 수량적 정보에 해당하는 것으로 해석되어야 할 것이다.
일 실시예에서, 위해 사건과 연관되는 통계 정보는 위해 인자를 포함할 수 있다. 여기에서 위해 인자는 위해 사건과 연관된 통계 인자(항목)를 의미할 수 있다. 여기에서, 위해 인자는 위해 사건에 대한 피해 결과 및 위해 사건에 대한 직/간접적 영향을 미치는 물리적, 사회적, 경제적, 인적 요인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
하기의 표 1을 참조하여 위해 인자를 보다 상세하게 설명한다. 표 1은 분야별 위해 인자를 나타내는 예시이다. 표 1을 참조하면, 총 206개의 위해 인자는 위해 분야 및 지역 특성 분야로 구분될 수 있으며, 위해 분야는 화재, 교통, 자연재해, 범죄, 안전사고, 자살 및 감염병으로 구성되고, 지역 특성 분야는 인구, 행정, 경제, 산업, 복지 및 토지 이용 분야로 구성될 수 있다.
여기에서, 206개의 위해 인자는 모두 특정 위해 사건에 대한 피해 결과 및 위해 사건에 대한 직/간접적 영향을 미치는 물리적, 사회적, 경제적, 인적 요인 중 적어도 하나와 연관되는 통계 항목에 해당한다.
예를 들어, 하기의 표 1을 참조하면, 자연 재해에 해당하는 위해 분야의 위해 인자는 자연재해 발생 건수, 자연재해 사망자수, 자연재해 피해자수, 유지면적, 방수시설 면적 등을 포함할 수 있다.
다른 예를 들어, 화재에 해당하는 위해 분야의 위해 인자는 화재 발생건수, 화재 사망자수, 산림면적, 화재구조실적, 화재예방교육을 받은 주민 비율 등을 포함할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 자살에 해당하는 위해 분야의 위해 인자는 자살 사망자수, 우울감 경험률, 스트레스 인지율 등을 포함할 수 있다.
| 위분해야 | 위해인자 | ||||
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자연재해
(27) |
자연재해 발생건수
자연재해 사망자수 자연재해 피해자수 자연재해 피해액 하천연장 하천면적 제방면적 구거면적 |
유지면적
임야면적 방재지구 면적 하수도 설치율 하수관거 보급률 하수관거 준설률 하수처리장 시설용량 저수지 저수용량 |
방수시설 면적
배수시설 면적 방조설비 면적 사방설비 면적 |
사망설비 개소
산사태취약지역 면적 산사태 발생면적 |
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자연재해 발생건수(10년평균)
자연재해 사망자수(10년평균) 자연재해 피해자수(10년평균) 자연재해 피해액(10년평균) |
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화재
(20) |
화재 발생건수
화재 사망자수 화재 피해자수 화재 피해액 산불발생건수 산불피해면적 |
야간산불건수
야간산불면적 방화성 산불건수 방화지구 면적 건축용지 면적 산림면적 |
무허가 건물수
위험물 제조소수 화재구조실적 화재피해 경감액 |
가스공급설비 면적
열공급설비 면적 |
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|
유류저장 및 송유설비 면적
화재예방교육을 받은 주민 비율 |
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교통
(19) |
교통사고 발생건수
교통사고 사망자수 교통사고 부상자수 노인교통사고 사망자수 노인교통사고 부상자수 보행사상자수 |
자동차등록대수
도로연장 도로면적 교통안전지수 교통문화지수 운전시 안전벨트 착용률 |
어린이교통사고 사망자수
어린이교통사고 부상자수 음주교통사고 발생건수 무면허교통사고 발생건수 보행우선구역 지정면적 보행자전용?우선도로 면적 보행자전용?우선도로 연장 |
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범죄
(7) |
강력범죄 발생건수
타살 사망자수 |
성폭력 발생건수
소년범죄 발생건수 |
가로등수
아동안전지킴이집수 |
빈집수
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안전사고
(10) |
추락 사망자수
안전사고 사망자수 산업재해 사망자수 |
붕괴사고건수
산업재해 재해자수 산업재해 사망만인율 |
익사자수
산업재해 재해율 |
수영장수
연간 낙상경험률 |
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자살
(4) |
자살 사망자수 | 우울감 경험률 | 스트레스 인지율 | 월간음주율 | |
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감염병
(25) |
감염병 사망자수
감염병 발생건수 식중독 발생건수 식중독 발생자수 상수도보급률 인플루엔자 예방접종률 화학물질 배출량 대기오염물질 배출량 대기오염도 |
황사 발생현황
오존경보 발생횟수 폐기물 매립시설수 폐기물 소각시설수 폐기물 발생량 폐기물 처리시설수 소음진동 배출시설수 분뇨처리시설수 |
상수도 미급수지역 주민수
주요예방접종을 한 주민수 어린이식품안전보호구역수 식품제조가공업체 위반건수 수질오염물질 배출 사업장수 대기오염물질 배출 사업장수 폐수배출시설 점검 위반율 대기배출시설 점검 위반율 |
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지역
특성 |
인구
(25) |
주민등록인구수
주민등록인구수(14세이하) 주민등록인구수(60세이상) 주민등록인구(여자) 주민등록인구(청소년) 고령인구수 초등학생수 |
유치원생수
혼인귀화자수 장애인수 외국인수 독거노인수 소년소녀가장수 인구밀도 |
주간인구지수
야간인구수 1인가구수 총 전입자수 |
시군구내 전입자수
시도간 전입자수 순이동자수 이혼건수 |
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시도내-시군구간 전입자수
질병이환 및 사망외인으로 인한 사망자수 응급처치교육을 받은 주민 비율 |
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행정
(11) |
재정자립도
재정자주도 공무원수 구조된 사람수 |
소방공무원수
경찰수 경찰관서수 |
구조구급대원수 | 자원봉사자 등록률 | |
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공공질서 및 안전예산 비율
재난안전네트워크 구축여부 |
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경제
(4) |
실업률 | 지역별 부도업체수 | 재산세 | 지방소득세 | |
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산업
(15) |
총 사업 종사자수
건설업 종사자수 제조업 종사자수 도매 및 소매업 종사자수 건설업 업체수 음식점 및 주점업 업체수 |
보건업 및 사회복지서비스업 종사자수
숙박 및 음식점업 종사자수 음식점 및 주점업 종사자수 화학물질 및 화학제품 제조업 업체수 창고 및 운송관련 서비스업 업체수 하수폐기물처리 및 환경복원업 업체수 |
제조업 업체수
주점업 업체수 다중이용업소수 |
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복지
(28) |
의료인력수
의사수 사회복지사수 의료기관수 병원수 병상수 특수의료장비현황 재난심리지원 전문요원수 |
재난심리지원센터 현황
건강보험급여실적 건강검진 2차검진율 건강보험급여실적(외래) 건강보험급여실적(입원) 건강보험급여실적(약국) 기초수급자수 기초수급자수(65세이상) |
의료보장 적용인구
의료보장 사업장수 의료보장 공, 교 사업장수 의료보장 공, 교 가입자수 의료보험료 수납액 |
의료급여 1종세대수
의료급여 2종세대수 의료급여 1종인구수 의료급여 2종인구수 |
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의료보장 근로자 사업장수
의료보장 근로자 가입자수 양호한 주관적 건강수준 인지율 |
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토지
이용 (11) |
시가화율
주거지역 면적 일반주거지역 면적 |
상업지역 면적
공업지역 면적 도시지역 면적 |
행정구역 면적
공공문화체육시설수 초등학교수 |
중학교수
고등학교수 |
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한편, 상기 표 1에 나타난 각종 분야 및 위해 인자는 본 발명의 이해를 돕기 위한 예시에 해당하는 것으로, 본 발명의 권리범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 다만, 안전 지수의 객관성을 보장하기 위하여, 위해 인자는 위해 인자 상호 간의 상관 관계 분석에 의하여 결정되는 것이 바람직하다.
통계 정보 처리부(220)는 통계 정보 수집부(210)에 의하여 수집된 통계 정보에서 위해 결과 인자(factor)를 선별한다. 여기에서, 위해 결과 인자는 위해 사건 발생 결과 및 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 인자를 의미할 수 있다.
예를 들어, 자연 재해 분야에 대한 위해 결과 인자는 자연재해 발생건수, 자연재해 사망자수, 자연재해 피해자수 및 자연재해 피해액 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 예를 들어, 화재 분야에 대한 위해 결과 인자는 화재 발생건수, 화재 사망자수, 화재 피해자수, 화재 피해액 및 산불발생건수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 자살 분야에 대한 위해 결과 인자는 자살 사망자수를 포함할 수 있다.
안전 지수 산출부(230)는 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출한다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보의 합산을 통해 안전 지수를 산출할 수 있다. 여기에서, 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보의 합산을 통해 산출된 안전 지수는 높은 값을 가질수록 해당 지역의 안전 수준 또는 안전 의식이 낮다는 것을 의미한다.
다른 일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보를 합산하고, 기정의된 상수 값에 합산 값을 감산하여 안전 지수를 산출할 수 있다. 또 다른 일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보를 합산하고, 합산 값의 역수를 안전 지수로 결정할 수 있다. 여기에서, 산출된 안전 지수는 높은 값을 가질수록 해당 지역의 안전 수준 또는 안전 의식이 높다는 것을 의미한다.
한편, 본 발명에 따른 안전 지수는 이러한 예시에 한정되는 것은 아니며, 특정 범위(예 : 0 내지 100)를 가지는 수치 또는 단계적 등급(예 : 1 내지 5 등급) 등, 기정의된 관계식에 따라 다양한 형식으로 산출될 수 있을 것이며, 위해 결과 인자를 기초로 산출된 수치가 특정 지역의 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 것이라면, 본 발명에 따른 안전 지수로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 안전 지수 산출 방법은 위해 결과 인자를 기초로 안전 지수를 산출함으로써 해당 지역 단위의 안전 수준 또는 안전 의식을 보다 객관적으로 나타내는데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예로서, 이하, 지역별 및 분야별 안전수준 또는 의식을 보다 정확하게 진단하고 개선하는데 활용할 수 있는 안전 지수의 산출 기술을 설명한다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출 장치(110)는 위해 결과 인자 및 위해 결과 인자의 수량적 통계 정보의 증감에 영향을 미치는 위해 영향 인자를 기초로 안전 지수를 산출할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수는 위해 결과뿐만 아니라, 위해 결과에 직/간접적 영향을 미치는 물리적, 사회적, 경제적, 인적 요인 등이 함께 고려되어 산출됨으로써, 단순히 통계 시점의 안전 수준 또는 의식을 나타내는데 그치지 않고, 잠재적 위험 수준 또는 의식이 반영된 보다 객관적인 지표로서 활용될 수 있다.
상기 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.
일 실시예에서, 통계 정보 처리부(220)는 통계 정보에서 위해 영향 인자를 선별할 수 있다.
여기에서, 위해 영향 인자는 위해 사건과 연관되는 통계 정보에서 위해 결과 인자의 수량적 통계 정보를 증감시킬 수 있는 위해 인자를 의미할 수 있다.
예를 들어, 교통 사고 분야에서의 위해 영향 인자는 위해 결과 인자인 교통사고 사망자수의 증감에 영향을 미칠 수 있는 재난 약자수, 기초 수급자수, 의료보장사업장수, 자동차등록대수, 의료기관수, 인구밀도 및 구조구급대원수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 예를 들어, 자살 분야에서의 위해 영향 인자는 위해 결과 인자인 자살 사망자수의 증감에 영향을 미칠 수 있는 고령인구수, 혼인귀화자수, 음식점 및 주점업 종사자수, 기초수급자수 및 보건업 및 사회복지 서비스업 종사자수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 통계 정보 처리부(220)는 통계적 상관성 분석을 통해 위해 영향 인자를 선별할 수 있다. 여기에서, 통계 정보 처리부(220)는 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하여 통계적 상관성 분석을 수행하고, 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수를 위해 영향 인자로 선별할 수 있다.
보다 구체적으로, 통계적 상관성 분석은 위해 결과 인자와 높은 인과관계를 가지는 위해 인자를 위해 영향 인자로서 선별하기 위한 것으로, 통계 정보 처리부(220)는 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하고 복수의 위해 인자들을 독립 변수로 설정한 후, 통계적 상관성 분석을 통해 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수(위해 인자)를 위해 영향 인자로서 선별할 수 있다.
여기에서, 유의 확률은 통계적 상관성 분석에서 독립 변수와 종속 변수 간의 인과관계가 없을 확률을 의미한다. 즉, 통계 정보 처리부(220)는 유의 확률(위해 결과 인자와의 인과관계가 없을 확률)이 기설정된 임계치 이하의 값(예 : 0.05 이하)을 가지는 독립 변수(위해 인자)를 위해 영향 인자로 선별할 수 있다. 유의 확률이 낮은 값을 가진다는 것은 인과관계가 있을 확률이 높다고 해석될 수 있으며, 예를 들어, 유의확률이 0.05 이하인 위해 인자를 위해 영향 인자로 선별하는 경우, 위해 영향 인자는 95% 이상의 확률로 위해 결과 인자와 인과관계가 인정됨을 의미할 수 있다.
일 실시예에서, 통계 정보 처리부(220)는 위해 영향 인자를 위해 결과 인자와 정상관 관계(positive correlation)를 가지는 위해 가중 인자 및 위해 결과 인자와 부상관 관계(negative correlation)를 가지는 위해 경감 인자 중 적어도 하나로 분류할 수 있다.
우선, 위해 가중 인자는 위해 결과 인자의 수량적 통계 정보를 증가시킬 수 있는 위해 영향 인자를 의미할 수 있다. 예를 들어, 교통 사고 분야에서의 위해 가중 인자는 위해 결과 인자인 교통사고 사망자수의 증가에 영향을 미칠 수 있는 재난 약자수, 기초 수급자수, 의료보장사업장수 및 자동차등록대수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 자살 분야에서의 위해 가중 인자는 위해 결과 인자인 자살 사망자수의 증가에 영향을 미칠 수 있는 고령인구수, 혼인귀화자수, 음식점 및 주점업 종사자수 및 기초수급자수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다음으로, 위해 경감 인자는 위해 결과 인자의 수량적 통계 정보를 경감시킬 수 있는 위해 영향 인자를 의미할 수 있다. 예를 들어, 교통 사고 분야에서의 위해 경감 인자는 위해 결과 인자인 교통사고 사망자수의 감소에 영향을 미칠 수 있는 의료기관수, 인구밀도 및 구조구급대원수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 자살 분야에서의 위해 경감 인자는 위해 결과 인자인 자살 사망자수의 감소에 영향을 미칠 수 있는 보건업 및 사회복지 서비스업 종사자수를 포함할 수 있다.
즉, 위해 가중 인자는 위해 사건과 연관되는 통계 정보에서 재난약자수 및 기초수급자수 등과 같이 위해 결과 인자의 수량적 통계 정보를 증가시킬 수 있는 물리적, 사회적, 경제적, 인적 요인 등의 항목을 의미할 수 있으며, 위해 경감 인자는 위해 사건과 연관되는 통계 정보에서 의료기관수 및 구조구급대원수 등과 같이 위해 결과 인자의 수량적 통계 정보를 감소시키거나, 위해 사건 발생 시 대응할 수 있는 물리적, 사회적, 경제적, 인적 요인 등의 항목을 의미할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 다양한 위해 인자들 중 위해 결과 인자를 선별하고, 위해 결과 인자와 높은 인과 관계를 가지는 위해 영향 인자를 선별하여, 이를 기초로 안전 지수를 산출함으로써, 산출된 안전 지수는 단순히 통계 시점의 안전 수준 또는 의식을 나타내는데 그치지 않고, 잠재적 위험 수준 또는 의식이 반영된 보다 객관적인 지표로서 활용될 수 있다.
하기 표 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 선별된 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자를 나타내는 도표이다.
| 위해 분야 | 위해 결과 인자 | 위해 가중 인자 | 위해 경감 인자 |
| 화재 | 화재 사망자수 화재 발생건수 |
재난약자수, 음식점 및 주점업 종사자수, 창고 및 운송관련 서비스업 업체수 | 병상수, 재정자주도, 도시지역면적 |
| 교통 사고 |
교통사고 사망자수 (고속도로사망자 제외) |
재난약자수, 기초수급자수, 의료보장사업장수, 자동차등록대수 | 의료기관수, 인구밀도, 구조구급대원수 |
| 범죄 | 5대 강력범죄 발생건수 | 총전입자수, 인구밀도, 기초수급자수, 제조업 업체수, 음식점 및 주점업 업체수 | 경찰 사업체수 |
| 안전 사고 |
안전사고 발생건수 | 하천면적, 산림면적, 재난약자수, 시군구외 전입자수, 건설업 종사자수, 제조업 종사자수 | 의료보험료 수납액 |
| 자살 | 자살 사망자수 | 고령인구수, 혼인귀화자수, 음식점 및 주점업 종사자수, 기초수급자수 | 보건업 및 사회복지 서비스업 종사자수 |
| 감염병 | 감염병 사망자수 | 건강보험급여실적, 고령인구수, 기초수급자수, 도시지역면적 | 의료기관수, 인플루엔자 예방접종률 |
표 2에 나타난 각 위해 영향 인자는 각 위해 분야에 대한 위해 결과 인자를 종속변수로 하는 통계적 상관성 분석 결과, 0.05 이하의 유의 확률을 가지는 위해 인자를 선별한 것으로, 표 2에 나타나는 위해 분야 별 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자를 활용하여 분야별 안전 지수를 산출한다면 보다 객관성이 보장된 안전 지수를 산출할 수 있을 것이다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자 각각에 대한 가중치를 부여할 수 있다.
여기에서, 위해 영향 인자에 대한 가중치는 위해 결과 인자와의 상관도를 기초로 결정될 수 있고, 위해 결과 인자에 대한 가중치 및 위해 영향 인자에 대한 가중치는 기 설정된 비율로 부여할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가중치는 안전 지수를 산출함에 있어서 각 위해 인자들의 영향력을 반영하기 위한 수치로서, 위해 영향 인자에 대한 가중치는 위해 결과 인자와의 통계적 상관성 분석 결과를 기초로 배분될 수 있으며, 위해 결과 인자에 대한 가중치는 위해 영향 인자에 대한 가중치의 총합과 동일한 비율로 설정될 수 있다.
| 독립변수 | 표준화 계수 (β) |
β 절대값 | 절대값 배분 | 가중치 | 유의확률 |
| 고령인구수 | 0.422 | 0.422 | 0.180 | 0.180 | 0.000 |
| 혼인귀화자수 | 0.167 | 0.167 | 0.071 | 0.071 | 0.000 |
| 음식점 및 주점업 종사자수 | 0.255 | 0.255 | 0.109 | 0.109 | 0.000 |
| 기초 수급자수 | 0.151 | 0.151 | 0.064 | 0.064 | 0.000 |
| 보건 및 사회복지서비스업종사자수 | -0.178 | 0.178 | 0.076 | 0.076 | 0.000 |
| 합계 | 0.817 | 1.173 | 0.500 | 0.500 |
표 3은 자살 분야에 대한 위해 영향 인자의 가중치를 산출하는 과정을 설명하기 위한 참고표이다. 표 3을 참조하면, 자살 분야의 위해 가중 인자는 고령인구수, 혼인귀화자수, 음식점 및 주점업 종사자수 및 기초수급자수를 포함하며, 위해 경감 인자는 보건 및 사회복지서비스업종사자수를 포함한다. 여기에서, 표준화 계수(β)는 통계적 상관도 분석을 통하여 산출된 수치로, 각 위해 영향 인자가 위해 결과 인자(자살 사망자수)에 주는 영향력을 수치로 나타낸 것이며, 각 위해 영향 인자에 대한 가중치는 β의 절대값을 기준으로 배분될 수 있다. 이 때, 위해 결과 인자에 대한 가중치는 위해 영향 인자의 가중치의 총합(0.500)과동일한 값을 가지도록 결정될 수 있다.
한편, 자살 분야 이외의 위해 분야에서도 상술한 예시와 동일한 원리로 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 또한, 위해 결과 인자에 대한 가중치의 비율은 필요에 따라 상이한 비율로 설정될 수 있음은 자명하다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 산출된 가중치를 반영하여 안전 지수를 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 안전 지수 산출부(230)는 하기의 수학식 1에 따라, 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보에 가중치를 반영하여 위해 지수를 산출하고, 위해 가중 인자에 대한 수량적 통계 정보에 가중치를 반영하여 위해 가중 지수를 산출하며, 위해 경감 인자에 대한 수량적 통계 정보에 가중치를 반영하여 위해 경감 지수를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 하기 수학식 2에 따라, 위해 지수에 위해 가중 지수를 가산하고, 위해 경감 지수를 감산하여 안전 지수를 산출할 수 있다. 본 실시예에 따라 산출된 안전 지수는 높은 값을 가질수록 해당 지역의 안전 수준 또는 안전 의식이 낮다는 것을 의미한다.
다른 일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 하기 수학식 3에 따라, 기정의된 상수 값(예 : 100)에서, 위해 지수에 위해 가중 지수를 가산하고 위해 경감 지수를 감산한 값을 감산하여 안전 지수를 산출할 수 있다.
본 실시예에 따라 산출된 안전 지수는 높은 값을 가질수록 해당 지역의 안전 수준 또는 안전 의식이 높다는 것을 의미한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수는 산출 방식에 따라 상이한 형식을가질 수 있음은 자명하며, 위해 지수, 위해 가중 지수 및 위해 경감 지수와 각각의 가중치를 기초로 해당 지역의 안전 수준 또는 의식을 나타내는 수치를 산출하는 것이라면 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 적어도 하나로 구성되는 위해 분야 각각에 대한 안전 지수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 안전 지수 산출부(230)는 화재, 교통, 자연재해, 범죄, 안전사고, 자살 및 질병을 포함하는 위해 분야 각각에 대한 안전 지수를 산출할 수 있다. 한편, 위해 분야는 용어 및 범위에 한정되지 않으며, 예를 들어, 교통 분야은 도로 교통, 항공 교통, 선박 교통 등의 세부 분야로 한정될 수 있으며, 반대로 복수의 위해 분야가 하나의 분야로 통합될 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 계층 구조를 가지는 복수의 지역 단위마다 안전 지수를 산출할 수 있다. 여기에서, 계층 구조는 도, 특별시, 광역시 등의 제1 계층과, 제1 계층의 하위 클래스인 시군구 등의 제2 계층과, 제2 계층의 하위 클래스인 읍면동 등의 제3 계층으로 이루어진 행정 구역 분류를 의미할 수 있으며, 안전 지수 산출부(230)는 각 계층 단위로 안전지수를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 산출된 안전 지수를 기초로 기설정된 임계 범위에 따라 복수의 지역 단위 각각에 대한 안전 등급을 부여할 수 있다. 여기에서, 등급 간 비율은 전국 계층 구조를 가지는 복수의 지역 단위별 분야별 표준편차를 고려하여 1~5등급(10:25:30:25:10)으로 부여할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 지역 및 위해 분야별로 안전 등급을 부여할 수 있다. 하기 표 4를 참조하면, 안전 지수 산출부(230)는 위해 분야 마다 각 시 단위(특별시, 광역시, 특별 자치시)로 안전 지수를 산출하고, 산출된 안전 지수를 기초로 1 내지 5 범위를 가지는 안전 등급을 부여할 수 있다.
| 시도 | 화재 | 교통 | 자연재해 | 범죄 | 안전사고 | 자살 | 감염병 | |
| 1 | 서울특별시 | 1 | 1 | 2 | 4 | 4 | 3 | 2 |
| 2 | 부산광역시 | 3 | 2 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 |
| 3 | 대구광역시 | 4 | 4 | 2 | 3 | 2 | 4 | 4 |
| 4 | 인천광역시 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 4 | 3 |
| 5 | 광주광역시 | 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 2 | 3 |
| 6 | 대전광역시 | 2 | 3 | 4 | 3 | 2 | 3 | 2 |
| 7 | 울산광역시 | 4 | 4 | 3 | 2 | 5 | 2 | 1 |
| 8 | 세종특별자치시 | 5 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 |
일 실시예에서, 안전 지수 제공부(240)는 위해 분야 및 지역 단위에 대한 선택 정보를 수신하고, 수신된 선택 정보에 포함되는 위해 분야 및 지역 단위에 대한 안전 지수 및 안전 등급 중 적어도 하나를 지도 이미지 상에 표시할 수 있다. 여기에서, 선택 정보에 포함되는 위해 분야는 상술한 위해 분야 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 지역 단위 또한 상술한 계층 구조에 따른 일정 지역 단위를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 제공부(240)는 사용자가 선택한 지역 단위를 포함하는 지도 이미지를 사용자 단말(미도시)로 제공할 수 있다. 여기에서, 안전 지수 제공부(240)는 지도 이미지 상에 안전 지수 또는 안전 등급을 숫자로 표시하거나, 안전 등급별로 색을 달리하여 표시하거나, 또는 안전 지수 수치에 따라 색의 농도를 상이하게 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 제공부(240)는 사용자가 선택한 위해 분야 및 지역 단위에 대한 정보를 수신하여 도면 5a~5e와 같이 화면을 출력함으로써, 지역 간 안전 등급을 비교하기 쉽게 나타낼 수 있다.
도 5a~e는 사용자에 의하여 선택된 위해 분야 또는 지역 단위에 대한 안전 지수(또는 안전 등급)를 지도 이미지 상에 표시한 출력 화면의 예시를 나타내는 참고도이다.
도 5a~e를 참조하면, 안전 지수 제공부(240)는 각 지역 단위를 등급 분류(510)에대응한 색상으로 구분하여 표시함으로써, 지역별 안전 등급 차이를 용이하게 나타낼 수 있다.
도 5a와 도5b는 화재 분야의 안전 등급을 나타내는 출력화면으로, 5a는 전국을 도 및 특별광역시 단위로 구분하고, 도 5b는 전국을 시군구 단위로 구분하여 각 지역 단위의 안전 등급을 구분하여 표시하고 있다.
도 5c와 5d는 서울특별시를 구 단위로 구분하며 안전 등급을 표시한 출력 화면으로, 도 5c는 안전사고 분야, 도 5d는 범죄 분야의 안전 등급을 표시한 것이다.
즉, 안전 지수 제공부(240)는 사용자에 의하여 선택된 안전 분야 및 지역 단위를 기초로 지도 이미지 상에 안전 등급을 구분하여 표시함으로써, 사용자가 지역 간 안전 수준 또는 의식의 차이를 용이하게 인식할 수 있도록 함과 동시에, 안전 취약 지역을 직관적으로 확인할 수 있다.
도 5e는 인천광역시를 구 단위로 구분하여 자연재해 분야의 안전 등급 및 안전 지수를 함께 나타내는 출력 화면으로, 사용자가 위해 분야별, 지역별 안전 등급의 차이뿐만 아니라, 보다 구체적인 수치인 안전 지수를 직관적으로 인식하도록 할 수 있다.
한편, 이러한 예시는 본 발명의 권리범위를 한정하고자 하는 것은 아니며, 지역 단위마다 안전 지수 또는 안전 등급을 직관적으로 표시할 수 있는 다양한 구성으로 변경될 수 있음을 자명하다.
제어부(250)는 통계 정보 수집부(210), 통계 정보 처리부(220), 안전 지수 산출부(230) 및 안전 지수 제공부(240)의 동작 및 데이터의 흐름을 제어한다.
도 3은 본 발명에 따른 안전 지수 산출 장치에서 수행되는 안전 지수 산출 과정을 설명하는 흐름도이다.
통계 정보 수집부(210)는 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집한다(단계 S310). 여기에서, 위해 사건은 위험 또는 재해와 관련된 사건을 의미하는 것으로, 화재 사건, 교통 사고, 자연재해, 범죄 사건, 안전사고, 의료 사고, 산업 재해 등 위험 또는 재해 등 위험 또는 재해와 관련된 각종 사건을 의미할 수 있다.
일 실시예에서, 통계 정보 수집부(210)는 안전 지수 산출에 필요한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 데이터베이스(120)에 요청하고, 데이터베이스(120)로부터 해당 요청에 대응한 통계 자료를 수신할 수 있다.
일 실시예에서, 위해 사건과 연관되는 통계 정보는 수량적 정보를 포함할 수 있다. 여기에서, 수량적 정보는 위해 사건의 발생 건수 그 자체, 위해 사건의 발생 건수를 기설정된 비율로 축소하여 표준화한 수치 및 위해 사건의 발생 건수를 근사화한 수치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 위해 사건과 연관되는 통계 정보는 위해 인자를 포함할 수 있다. 여기에서 위해 인자는 위해 사건과 연관된 통계 인자(항목)를 의미할 수 있다.
예를 들어, 자연 재해에 해당하는 위해 분야의 위해 인자는 자연재해 발생 건수, 자연재해 사망자수, 자연재해 피해자수, 유지면적, 방수시설 면적 등을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 화재에 해당하는 위해 분야의 위해 인자는 화재 발생건수, 화재 사망자수, 산림면적, 화재구조실적, 화재예방교육을 받은 주민 비율 등을 포함할 수 있다.
통계 정보 처리부(220)는 통계 정보 수집부(210)에 의하여 수집된 통계 정보에서 위해 결과 인자(factor)를 선별한다(단계 S320). 여기에서, 위해 결과 인자는 위해 사건 발생 결과 및 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 인자를 의미할 수 있다.
예를 들어, 자연 재해 분야에 대한 위해 결과 인자는 자연재해 발생건수, 자연재해 사망자수, 자연재해 피해자수 및 자연재해 피해액 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 화재 분야에 대한 위해 결과 인자는 화재 발생건수, 화재 사망자수, 화재 피해자수, 화재 피해액 및 산불발생건수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
안전 지수 산출부(230)는 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출한다(단계 S330).
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보의 합산을 통해 안전 지수를 산출할 수 있다. 여기에서, 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보의 합산을 통해 산출된 안전 지수는 높은 값을 가질수록 해당 지역의 안전 수준 또는 안전 의식이 낮다는 것을 의미한다.
다른 일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보를 합산하고, 기정의된 상수 값에 합산 값을 감산하여 안전 지수를 산출할 수 있다. 또 다른 일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 복수의 위해 결과 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보를 합산하고, 합산 값의 역수를 안전 지수로 결정할 수 있다. 여기에서, 산출된 안전 지수는 높은 값을 가질수록 해당 지역의 안전 수준 또는 안전 의식이 높다는 것을 의미한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 안전 지수 산출 과정을 설명하는 흐름도이다.
통계 정보 수집부(210)는 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집한다(단계 S410).
통계 정보 처리부(220)는 통계 정보에서 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자를 선별한다(단계 S420). 여기에서, 위해 결과 인자는 위해 사건 발생 결과 및 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 인자를 의미하며, 위해 영향 인자는 위해 사건과 연관되는 통계 정보에서 위해 결과 인자의 수량적 통계 정보를 증감시킬 수 있는 위해 인자를 의미할 수 있다.
일 실시예에서, 통계 정보 처리부(220)는 통계적 상관성 분석을 통해 위해 영향 인자를 선별할 수 있다. 여기에서, 통계 정보 처리부(220)는 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하여 통계적 상관성 분석을 수행하고, 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수를 위해 영향 인자로 선별할 수 있다.
보다 구체적으로, 통계적 상관성 분석은 위해 결과 인자와 높은 인과관계를 가지는 위해 인자를 위해 영향 인자로서 선별하기 위한 것으로, 통계 정보 처리부(220)는 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하고 복수의 위해 인자들을 독립 변수로 설정한 후, 통계적 상관성 분석을 통해 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수(위해 인자)를 위해 영향 인자로서 선별할 수 있다.
여기에서, 유의 확률은 통계적 상관성 분석에서 독립 변수와 종속 변수 간의 인과관계가 없을 확률을 의미한다. 즉, 통계 정보 처리부(220)는 유의 확률(위해 결과 인자와의 인과관계가 없을 확률)이 기설정된 임계치 이하의 값(예 : 0.05 이하)을 가지는 독립 변수(위해 인자)를 위해 영향 인자로 선별할 수 있다. 유의 확률이 낮은 값을 가진다는 것은 인과관계가 있을 확률이 높다고 해석될 수 있으며, 예를 들어, 유의확률이 0.05 이하인 위해 인자를 위해 영향 인자로 선별하는 경우, 위해 영향 인자는 95% 이상의 확률로 위해 결과 인자와 인과관계가 인정됨을 의미할 수 있다.
일 실시예에서, 통계 정보 처리부(220)는 선별된 위해 영향 인자를 위해 결과 인자와 정상관 관계(positive correlation)를 가지는 위해 가중 인자 및 위해 결과 인자와 부상관 관계(negative correlation)를 가지는 위해 경감 인자로 분류할 수 있다(단계 S430).
예를 들어, 교통 사고 분야에서의 위해 결과 인자는 교통사고 사망자수를 포함하고, 위해 가중 인자는 교통사고 사망자수의 증가에 영향을 미칠 수 있는 재난 약자수, 기초 수급자수, 의료보장사업장수 및 자동차등록대수 중 적어도 하나를 포함하며, 위해 경감 인자는 교통사고 사망자수의 감소에 영향을 미칠 수 있는 의료기관수, 인구밀도 및 구조구급대원수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자 각각에 대한 가중치를 부여할 수 있다(단계 S440).
본 발명의 일 실시예에 따른 가중치는 안전 지수를 산출함에 있어서 각 위해 인자들의 영향력을 반영하기 위한 수치로서, 위해 영향 인자에 대한 가중치는 위해 결과 인자와의 통계적 상관성 분석 결과를 기초로 배분될 수 있으며, 위해 결과 인자에 대한 가중치는 위해 영향 인자에 대한 가중치의 총합과 동일한 비율로 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 안전 지수 산출부(230)는 산출된 가중치를 반영하여 안전 지수를 산출할 수 있다(단계 S450). 보다 구체적으로, 안전 지수 산출부(230)는 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보에 가중치를 반영하여 위해 지수를 산출하고, 위해 가중 인자에 대한 수량적 통계 정보에 가중치를 반영하여 위해 가중 지수를 산출하며, 위해 경감 인자에 대한 수량적 통계 정보에 가중치를 반영하여 위해 경감 지수를 산출할 수 있다. 여기에서, 안전 지수 산출부(230)는 위해 지수에 위해 가중 지수를 가산하고, 위해 경감 지수를 감산하여 안전 지수를 산출하거나, 또는 기정의된 상수 값(예 : 100)에서, 위해 지수에 위해 가중 지수를 가산하고 위해 경감 지수를 감산한 값을 감산하여 안전 지수를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 다양한 위해 인자들 중 위해 결과 인자를 선별하고, 위해 결과 인자와 높은 인과 관계를 가지는 위해 영향 인자를 선별하여, 이를 기초로 안전 지수를 산출함으로써, 산출된 안전 지수는 단순히 통계 시점의 안전 수준 또는 의식을 나타내는데 그치지 않고, 잠재적 위험 수준 또는 의식이 반영된 보다 객관적인 지표로서 활용될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 안전 지수 산출 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
100: 안전 지수 산출 시스템
110 : 안전 지수 산출 장치 120 : 데이터베이스
210 : 통계 정보 수집부 220 : 통계 정보 처리부
230 : 안전 지수 산출부 240 : 안전 지수 제공부
250 : 제어부
510 : 등급 분류
110 : 안전 지수 산출 장치 120 : 데이터베이스
210 : 통계 정보 수집부 220 : 통계 정보 처리부
230 : 안전 지수 산출부 240 : 안전 지수 제공부
250 : 제어부
510 : 등급 분류
Claims (15)
- 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출 방법에 있어서,
상기 안전 지수 산출 방법은 컴퓨팅 장치로 구현되는 안전 지수 산출 장치에 의하여 수행되며,
상기 안전 지수 산출 장치는 통계 정보 수집부, 통계 정보 처리부 및 안전 지수 산출부를 포함하고,
상기 안전 지수 산출 방법은
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 수집부가, 상기 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집하는 단계;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 처리부가, 상기 수집된 통계 정보에서, 위해 사건 발생 결과 및 상기 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 결과 인자(factor)를 선별하는 단계;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 처리부가, 상기 수집된 통계 정보에서, 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보의 증감과 연관된 위해 영향 인자를 선별하되, 상기 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하여 통계적 상관성 분석을 수행하고, 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수를 상기 위해 영향 인자로 선별하는 단계;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 처리부가, 상기 선별된 위해 영향 인자를, 상기 위해 결과 인자와 정상관 관계(positive correlation)를 가지는 위해 가중 인자 및 상기 위해 결과 인자와 부상관 관계(negative correlation)를 가지는 위해 경감 인자 중 적어도 하나로 분류하는 단계; 및
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 상기 위해 결과 인자, 위해 가중 인자 및 위해 경감 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출하는 단계;
를 포함하며,
상기 안전 지수를 산출하는 단계는
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 화재, 교통, 자연재해, 범죄, 안전사고, 자살 및 질병 중 적어도 하나로 구성되는 위해 분야 각각에 대한 안전 지수를 산출하는 단계를 포함하는 안전 지수 산출 방법.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 안전 지수를 산출하는 단계는
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 상기 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자 각각에 대한 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하되,
상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 상기 위해 결과 인자와의 상관도를 기초로 결정되며,
상기 위해 결과 인자에 대한 가중치 및 상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 기설정된 비율로 부여되는 것을 특징으로 하는 안전 지수 산출 방법.
- 제5항에 있어서, 상기 안전 지수를 산출하는 단계는
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 지수를 산출하는 단계;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 상기 위해 가중 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 가중 지수를 산출하는 단계;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 상기 위해 경감 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 경감 지수를 산출하는 단계; 및
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 상기 위해 지수에 상기 위해 가중 지수를 가산하고 상기 위해 경감 지수를 감산하여 상기 안전 지수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 지수 산출 방법.
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 안전 지수를 산출하는 단계는
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 계층 구조를 가지는 복수의 지역 단위마다 상기 안전 지수를 산출하는 단계; 및
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부가, 상기 산출된 안전 지수를 기초로, 기설정된 임계 범위에 따라 상기 복수의 지역 단위 각각에 대한 안전 등급을 부여하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 지수 산출 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 안전 지수 산출 장치는 안전 지수 제공부를 더 포함하고,
상기 안전 지수 산출 방법은
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 제공부가, 위해 분야 및 지역 단위에 대한 선택 정보를 수신하는 단계; 및
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 제공부가, 상기 수신된 선택 정보에 포함되는 위해 분야 및 지역 단위에 대한 안전 지수 및 안전 등급 중 적어도 하나를, 지도 이미지 상에 표시하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 안전 지수 산출 방법.
- 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출 장치에 있어서,
상기 안전 지수 산출 장치는 통계 정보 수집부, 통계 정보 처리부 및 안전 지수 산출부를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되며,
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 수집부는,
상기 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집하고,
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 처리부는,
상기 수집된 통계 정보에서, 위해 사건 발생 결과 및 상기 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 결과 인자(factor)를 선별하고, 상기 수집된 통계 정보에서, 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보의 증감과 연관된 위해 영향 인자를 선별하되, 상기 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하여 통계적 상관성 분석을 수행하고, 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수를 상기 위해 영향 인자로 선별하며, 상기 선별된 위해 영향 인자를, 상기 위해 결과 인자와 정상관 관계(positive correlation)를 가지는 위해 가중 인자 및 상기 위해 결과 인자와 부상관 관계(negative correlation)를 가지는 위해 경감 인자 중 적어도 하나로 분류하고,
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부는,
상기 위해 결과 인자, 위해 가중 인자 및 위해 경감 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출하되, 화재, 교통, 자연재해, 범죄, 안전사고, 자살 및 질병 중 적어도 하나로 구성되는 위해 분야 각각에 대한 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출 장치.
- 삭제
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- 제10항에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부는
상기 위해 결과 인자 및 위해 영향 인자 각각에 대한 가중치를 부여하되,
상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 상기 위해 결과 인자와의 상관도를 기초로 결정되며,
상기 위해 결과 인자에 대한 가중치 및 상기 위해 영향 인자에 대한 가중치는 기설정된 비율로 부여되는 것을 특징으로 하는 안전 지수 산출 장치.
- 제13항에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부는
상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 지수를 산출하고, 상기 위해 가중 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 가중 지수를 산출하고, 상기 위해 경감 인자에 대한 수량적 통계 정보 및 가중치를 기초로 위해 경감 지수를 산출하고, 상기 위해 지수에 상기 위해 가중 지수를 가산하고 상기 위해 경감 지수를 감산하여 상기 안전 지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 안전 지수 산출 장치.
- 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 수준 또는 안전 의식을 나타내는 안전 지수를 산출하는 안전 지수 산출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
상기 안전 지수 산출 방법은 컴퓨팅 장치로 구현되는 안전 지수 산출 장치에 의하여 수행되며,
상기 안전 지수 산출 장치는 통계 정보 수집부, 통계 정보 처리부 및 안전 지수 산출부를 포함하고,
상기 안전 지수 산출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체는
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 수집부에 의해, 상기 적어도 하나의 지역 단위에서 발생한 위해 사건과 연관되는 통계 정보를 수집하는 기능;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 처리부에 의해, 상기 수집된 통계 정보에서, 위해 사건 발생 결과 및 상기 위해 사건에 의한 인적 피해 결과 중 적어도 하나를 나타내는 위해 결과 인자(factor)를 선별하는 기능;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 처리부에 의해, 상기 수집된 통계 정보에서, 상기 위해 결과 인자에 대한 수량적 통계 정보의 증감과 연관된 위해 영향 인자를 선별하되, 상기 위해 결과 인자를 종속 변수로 설정하여 통계적 상관성 분석을 수행하고, 기설정된 임계치 이하의 유의 확률을 가지는 독립 변수를 상기 위해 영향 인자로 선별하는 기능;
상기 컴퓨팅 장치의 상기 통계 정보 처리부에 의해, 상기 선별된 위해 영향 인자를, 상기 위해 결과 인자와 정상관 관계(positive correlation)를 가지는 위해 가중 인자 및 상기 위해 결과 인자와 부상관 관계(negative correlation)를 가지는 위해 경감 인자 중 적어도 하나로 분류하는 기능; 및
상기 컴퓨팅 장치의 상기 안전 지수 산출부에 의해, 상기 위해 결과 인자, 위해 가중 인자 및 위해 경감 인자 각각에 대한 수량적 통계 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 지역 단위에 대한 안전 지수를 산출하되, 화재, 교통, 자연재해, 범죄, 안전사고, 자살 및 질병 중 적어도 하나로 구성되는 위해 분야 각각에 대한 안전 지수를 산출하는 기능;
을 포함하는 안전 지수 산출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160046199A KR101768953B1 (ko) | 2016-04-15 | 2016-04-15 | 안전 지수 산출 방법, 이를 수행하는 안전 지수 산출 장치 및 이를 저장한 기록매체 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020160046199A KR101768953B1 (ko) | 2016-04-15 | 2016-04-15 | 안전 지수 산출 방법, 이를 수행하는 안전 지수 산출 장치 및 이를 저장한 기록매체 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101768953B1 true KR101768953B1 (ko) | 2017-08-22 |
Family
ID=59757686
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020160046199A KR101768953B1 (ko) | 2016-04-15 | 2016-04-15 | 안전 지수 산출 방법, 이를 수행하는 안전 지수 산출 장치 및 이를 저장한 기록매체 |
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| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101768953B1 (ko) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190077682A (ko) | 2017-12-26 | 2019-07-04 | 부경대학교 산학협력단 | 공공 빅 데이터와 ｓｎｓ 데이터를 이용한 도시안전지수 분석 시스템 및 방법 |
| KR20190080414A (ko) | 2017-12-28 | 2019-07-08 | 부경대학교 산학협력단 | 재난안전 데이터와 관련정보 분석을 위한 사전 처리 장치 및 방법 |
| KR102247583B1 (ko) * | 2020-03-06 | 2021-05-04 | 한국수자원공사 | 사업장 안전지수 평가 시스템 및 평가 방법 |
| EP4372645A1 (en) * | 2022-11-17 | 2024-05-22 | National Disaster Management Research Institute | A system and method for deriving a customized project for improving safety capacity using regional safety index calculation |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005200972A (ja) | 2004-01-16 | 2005-07-28 | Kokusai Kogyo Co Ltd | 災害情報サービスシステム |
-
2016
- 2016-04-15 KR KR1020160046199A patent/KR101768953B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| JP2005200972A (ja) | 2004-01-16 | 2005-07-28 | Kokusai Kogyo Co Ltd | 災害情報サービスシステム |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20190077682A (ko) | 2017-12-26 | 2019-07-04 | 부경대학교 산학협력단 | 공공 빅 데이터와 ｓｎｓ 데이터를 이용한 도시안전지수 분석 시스템 및 방법 |
| KR20190080414A (ko) | 2017-12-28 | 2019-07-08 | 부경대학교 산학협력단 | 재난안전 데이터와 관련정보 분석을 위한 사전 처리 장치 및 방법 |
| KR102247583B1 (ko) * | 2020-03-06 | 2021-05-04 | 한국수자원공사 | 사업장 안전지수 평가 시스템 및 평가 방법 |
| EP4372645A1 (en) * | 2022-11-17 | 2024-05-22 | National Disaster Management Research Institute | A system and method for deriving a customized project for improving safety capacity using regional safety index calculation |
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