KR102191763B1 - Scenario based Disaster Prediction System and the Method - Google Patents

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KR102191763B1
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Abstract

본 발명은 복합 재난 확산 예측을 수행하는 재난 확산 예측 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 복합 재난 확산 예측 방법은 재난 관련 정보를 제공 받는 단계, 상기 재난 관련 정보에 해당 지역 특성 및 재난간 연계성을 적용하여, 재난 연계 시나리오를 생성하는 단계, 상기 재난 연계 시나리오를 구성하는 각 재난별 모델링을 수행하는 단계, 및 상기 각 재난별 모델링을 통합하여, 복합 재난 확산을 예측하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예에 따르면 단일 재난 상황에서 파생되는 복합 재난확산을 사전에 실시간으로 예측하여 제공하는 것이 가능하게 된다. 또한, 본 발명의 실시예에 따르면 실시간으로 예측된 복합 재난 상황을 확인하고 미리 자연 재난 및 복합 재난에 대비하는 것이 가능하게 된다. The present invention relates to a disaster spread prediction method, apparatus, and system for performing complex disaster spread prediction. The method for predicting the spread of a complex disaster of the present invention includes receiving disaster-related information, applying the regional characteristics and disaster-to-disaster linkage to the disaster-related information, generating a disaster linkage scenario, and each disaster constituting the disaster linkage scenario. And performing star modeling, and predicting the spread of a complex disaster by integrating the modeling for each disaster. According to an embodiment of the present invention, it is possible to predict and provide in real time the spread of a complex disaster derived from a single disaster situation in advance. In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to check the predicted complex disaster situation in real time and prepare for natural and complex disasters in advance.

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Figure 112018074630531-pat00001

Description

시나리오 기반의 재난 확산 예측 방법, 재난 확산 예측 장치 및 재난 확산 예측 시스템 {Scenario based Disaster Prediction System and the Method}Scenario based Disaster Prediction System and the Method, Disaster Prediction Prediction System and Disaster Prediction System

본 발명은 복합 재난 확산 예측을 수행하는 재난 확산 예측 장치 및 방법에 관한 것이다. 또한, 복합 재난 확산 예측을 수행하는 재난 확산 예측 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a disaster spread prediction apparatus and method for performing complex disaster spread prediction. In addition, it relates to a disaster spread prediction system that performs complex disaster spread prediction.

국내외에서 발생하고 있는 국가적 재난의 양상은 갈수록 복합화, 대형화, 다양화 되어가고 있는 추세이다. 따라서 과거 재난 이력에 대한 정보를 기반으로 재난을 대비하던 것만으로는 미래의 재난을 예측, 예방하기에 한계가 있다. 대표적인 예로, 2017년 7월에 있었던 청주 지역의 집중호우 경우에도 50년 빈도를 기반으로 호우 예방 시설 구축하였으나 100년 빈도의 호우로 인해 침수뿐만 아니라 산사태, 지반 침하,철도 및 통신망 유실과 같은 다양한 피해를 발생시킨 바 있다.National disasters occurring at home and abroad are becoming more complex, larger, and diversified. Therefore, there is a limit to predicting and preventing future disasters simply by preparing for disasters based on information on the past disaster history. As a representative example, even in the case of the concentrated heavy rain in Cheongju in July 2017, heavy rain prevention facilities were built based on the frequency of 50 years, but due to the heavy rain of 100 years, not only flooding, but also various damages such as landslides, ground subsidence, loss of railway and communication networks Has occurred.

또한, 기후 변화 및 도시의 복잡화 과밀화로 인해 재난 발생에 있어서 재난간 연계가 증가하여 연쇄적 재난 형태로 발생하는 경우가 증대하고 있다. 특히, 최근엔 지진대의 활성화에 따른 대규모 재난 발생 가능성이 증가하고 있어서 이를 사전에 예측하고 대응하는 국가 차원의 필요성과 요구가 높아지고 있다.In addition, due to climate change and urban complexity and overcrowding, the linkage between disasters increases in the occurrence of disasters, resulting in an increasing number of cases that occur in the form of a cascading disaster. In particular, in recent years, the possibility of large-scale disasters due to the activation of earthquake zones is increasing, so the necessity and demand of the national level to predict and respond in advance are increasing.

관련하여, 지자체별로 또는 국가차원에서 모든 자연재난과 사회재난이 발생 가능하다고 가정하고 예측 및 대비하기에는 그 종류와 경우의 수가 너무 다양하여 한계가 있기에 개연성 있는 시나리오를 기반으로 한 재난 예측과 이를 통한 사전 대비책이 요구되고 있으며, 이를 수행하는 재난 확산 예측 시스템의 중요성 및 필요성이 확대되고 있는 실정이다.In relation to this, it is assumed that all natural and social disasters can occur by local government or at the national level, and the types and number of cases are too diverse to predict and prepare. There is a demand for countermeasures, and the importance and necessity of a disaster spread prediction system that performs this is expanding.

즉, 기존에는 태풍, 호우, 지진 등과 같은 단일 재난에 대해서만 사전 예측했으나, 다수의 자연재난간 또는 자연재난으로 인해 연계되는 사회재난에 대해서는 예측하는 방식 및 시스템이 존재하지 않았다.That is, in the past, only single disasters such as typhoons, heavy rains, earthquakes, etc. were predicted in advance, but there was no method and system for predicting social disasters linked to multiple natural disasters or natural disasters.

특히, 도시화 및 인구 밀집 현상으로 인하여 자연재난에서 시작한 재난은 연쇄적으로 다른 자연재난 및 사회재난으로 연계되고 있으며, 이로 인한 경제적, 사회적 피해 역시 급속하게 증가하는 추세이다. 때문에, 대형 재난에 대해 예방하는 단계로서, 재난의 예측, 예방, 대비, 대응, 복구, 평가의 6단계 중에서 예측의 중요성이 증대하고 있으며, 따라서 재난 예측 단계에 활용되는 실시간 시스템이 요구되는 실정이다.In particular, disasters starting from natural disasters due to urbanization and population density are linked to other natural disasters and social disasters in series, and the economic and social damages caused by this are also increasing rapidly. Therefore, as a step to prevent large-scale disasters, the importance of prediction is increasing among the six steps of disaster prediction, prevention, preparation, response, recovery, and evaluation, and therefore, a real-time system used in the disaster prediction step is required. .

또한, 개별 자연재난 및 사회재난 모델링은 격자 크기 및 입력 데이터의 종류에 따라 결과값을 산출하는데 짧게는 수 시간에서 길게는 일주일 이상이 소요된다(예: 지진해일 및 폭풍해일 모의에 사용되는 Deft3D는 보통 3일 소요). 따라서 모델링 처리 속도를 단축시키는 재난 확산 예측 시스템이 요구되는 실정이다. In addition, individual natural and social disaster modeling takes a few hours to a week or more to calculate the result according to the grid size and the type of input data (e.g., Deft3D used for tsunami and storm tsunami simulations It usually takes 3 days). Therefore, there is a demand for a disaster spread prediction system that shortens the modeling processing speed.

따라서, 본 발명의 목적은, 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 실시간으로 복합 재난 확산 예측을 수행하는 재난 확산 예측 장치 및 방법을 제공하는 데 있다. 또한, 본 발명의 목적은, 실시간으로 복합 재난 확산 예측을 수행하는 재난 확산 예측 시스템을 제공하는 데 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide an apparatus and method for predicting the spread of a disaster in real time, in order to solve the problems of the prior art. It is also an object of the present invention to provide a disaster spread prediction system that performs complex disaster spread prediction in real time.

또한, 본 발명은 단일 자연재난에서 시작하여 다른 재난으로 연계되는 개연성 있는 시나리오를 기반으로 재난 확산 예측을 수행하는 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 데 있다. In addition, the present invention is to provide a method, apparatus and system for predicting the spread of a disaster based on a probable scenario that starts from a single natural disaster and is linked to another disaster.

또한, 본 발명의 목적은 국가 차원에서 관리해야 할 재난 (개별 자연재난, 개별 사회재난 및 복합재난 포함)을 사전에 확인하고 재난을 예측하는 재난 확산 예측 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 데 있다.In addition, an object of the present invention is to provide a method, apparatus, and system for predicting the spread of disasters that identify and predict disasters in advance (including individual natural disasters, individual social disasters, and complex disasters) to be managed at the national level.

또한, 본 발명의 목적은 해당 지역의 특성(시설물, 인구, 산업 구조, 농업 및 축산업 참여 형태 등)과 과거 재난 이력을 반영하여 개연성 있는 재난 시나리오를 생성한 후, 재난 확산 상황을 지역별 특성에 맞추어 예측함으로써 사전 재난 대비 및 재난 대응 단계에서 활용 가능하도록 하는 재난 확산 예측 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 데 있다.In addition, an object of the present invention is to create a probable disaster scenario by reflecting the characteristics of the region (facilities, population, industrial structure, participation patterns in agriculture and livestock industry, etc.) and past disaster history, and then tailor the disaster spread situation to the characteristics of each region. It is to provide a method, apparatus, and system for predicting the spread of a disaster that can be used in the stage of disaster preparedness and disaster response by predicting.

또한, 본 발명의 다른 목적은, 하나의 자연재난에서 연계할 수 있는 다른 자연재난 및 사회재난으로의 흐름으로 연계하는 시나리오 생성 기능을 포함하는 재난 확산 예측 시스템을 제공하고, 재난 확산 예측 시스템이 효율적으로 활용 및 사용하기 위한 모델링 결과 관리 기법을 제공하는 데 있다. In addition, another object of the present invention is to provide a disaster spread prediction system including a scenario generation function linking the flow from one natural disaster to another natural disaster and social disaster that can be linked, and the disaster spread prediction system is efficient. It is to provide a modeling result management technique for use and use.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은, 상기 모델링 결과 관리 기법을 통해 기존에 수행했던 동일한 환경의 모델링이 서로 다른 재난 연계 시나리오에 의해 재 수행되지 않도록 재난 모델링 결과에 대한 이력을 관리하고, 저장된 재난 모델링 결과 이력을 통해서 모델링 수행 시간을 단축시킬 수 있는 재난 확산 예측 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 데 있다. In addition, another object of the present invention is to manage the history of disaster modeling results so that the modeling of the same environment previously performed through the modeling result management technique is not re-executed by different disaster linkage scenarios, and stored disaster modeling It is to provide a method, apparatus, and system for predicting the spread of a disaster that can shorten the time to perform modeling through result history.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Other objects and advantages of the present invention can be understood by the following description, and will be more clearly understood by examples of the present invention. In addition, it will be easily understood that the objects and advantages of the present invention can be realized by the means shown in the claims and combinations thereof.

상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법은, 재난 관련 정보를 제공 받는 단계, 상기 재난 관련 정보에 해당 지역 특성 및 재난간 연계성을 적용하여, 재난 연계 시나리오를 생성하는 단계, 상기 재난 연계 시나리오를 구성하는 각 재난별 모델링을 수행하는 단계, 및 상기 각 재난별 모델링을 통합하여, 복합 재난 확산을 예측하는 단계를 포함한다. In order to achieve the above object, the scenario-based disaster spread prediction method of the present invention includes the steps of receiving disaster-related information, applying a corresponding regional characteristic and disaster-related linkage to the disaster-related information, and generating a disaster linkage scenario, And performing modeling for each disaster constituting the disaster linkage scenario, and predicting the spread of a complex disaster by integrating the modeling for each disaster.

또한, 상기 재난 연계 시나리오를 생성하는 단계는, 과거 재난 사례 이력 및 과거 재난 시나리오 이력을 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다. In addition, generating the disaster linkage scenario may further include checking a past disaster case history and a past disaster scenario history.

또한, 상기 재난별 모델링을 수행하는 단계는, 자연재난별 모델링을 수행하는 단계 및 사회재난별 모델링을 수행하는 단계를, 포함한다.In addition, performing the modeling for each disaster includes performing modeling for each natural disaster and performing modeling for each social disaster.

또한, 상기 재난별 모델링을 수행하는 단계는, 과거 각 재난별 모델링 수행 이력을 확인하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, performing the modeling for each disaster may further include checking a history of performing modeling for each disaster in the past.

또한, 상기 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법은 상기 생성된 재난 연계 시나리오 결과, 재난별 모델링 수행 결과 및 복합 재난 통합 모델링 수행 결과를 각각 저장하는 단계를 포함한다.In addition, the scenario-based disaster spread prediction method includes storing a result of the generated disaster linkage scenario, a result of performing a modeling for each disaster, and a result of performing an integrated complex disaster modeling, respectively.

또한, 상기 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법은 상기 복합 재난 확산 예측 결과를 시각적 화면으로 제공하는 단계를 포함한다.In addition, the scenario-based disaster spread prediction method includes providing a result of the composite disaster spread prediction on a visual screen.

또한, 본 발명에 따른, 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치는, 사용자로부터 재난 관련 정보를 제공 받는 정보 수신부, 제공된 재난 관련 정보에 해당 지역 특성 및 재난간 연계성을 적용하여, 재난 연계 시나리오를 생성하는 시나리오 생성부, 상기 재난 연계 시나리오를 구성하는 각 재난별 모델링 및 각 재난별 모델링 결과를 통합하여 복합 재난 확산을 예측하는 복합 재난 통합 모델링부, 및 상기 예측된 복합 재난 결과를 저장하는 저장부를 포함한다.In addition, the scenario-based disaster spread prediction apparatus according to the present invention is an information receiver that receives disaster-related information from a user, and generates a scenario that generates a disaster-linked scenario by applying the regional characteristics and disaster-to-disaster linkage to the provided disaster-related information. And a composite disaster integrated modeling unit that predicts the spread of a complex disaster by integrating modeling for each disaster constituting the disaster linkage scenario and modeling results for each disaster, and a storage unit for storing the predicted composite disaster result.

또한, 상기 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치는, 상기 예측된 복합 재난 결과를 시각적 화면으로 제공하는 디스플레이 수단을 더 포함한다. In addition, the scenario-based disaster spread prediction apparatus further includes a display means for providing the predicted composite disaster result on a visual screen.

또한, 상기 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치는, 상기 재난 연계 시나리오 결과를 저장하는 시나리오 이력 데이터베이스(DB)와, 상기 재난별 이력을 저장하는 개별 재난 이력 데이터베이스(DB), 및 복합 재난 예측 결과를 저장하는 재난 확산 예측 결과 데이터베이스(DB)를 포함한다.In addition, the scenario-based disaster spread prediction apparatus stores a scenario history database (DB) for storing the disaster-linked scenario result, an individual disaster history database (DB) for storing the disaster-specific history, and a composite disaster prediction result. It includes a disaster spread prediction result database (DB).

또한, 상기 저장부는, 상기 지역별 특성을 저장하는 지역계수 데이터베이스(DB)를 더 포함할 수 있다.In addition, the storage unit may further include a region coefficient database (DB) that stores the region-specific characteristics.

또한, 상기 정보 수신부는, 사용자 재난 관련 정보를 제공받는 사용자 인터페이스(UI) 또는 원격 사용자로부터 재난 관련 정보를 제공받는 무선 통신수단을 포함할 수 있다. In addition, the information receiving unit may include a user interface (UI) for receiving user disaster-related information or a wireless communication means for receiving disaster-related information from a remote user.

또한, 본 발명에 따른, 시나리오 기반 재난 확산 예측 시스템은, 재난 관련 정보를 유무선 통신수단을 통해 제공하는 사용자 단말기, 및 제공된 재난 관련 정보에 해당 지역 특성 및 재난간 연계성을 적용하여, 재난 연계 시나리오를 생성하고, 상기 재난 연계 시나리오를 구성하는 각 재난별 모델링 및 각 재난별 모델링 결과를 통합하여 복합 재난 확산을 예측하고, 상기 예측된 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 복합 재난 예측 서버를 포함한다. In addition, the scenario-based disaster spread prediction system according to the present invention applies a user terminal that provides disaster-related information through a wired or wireless communication means, and a corresponding regional characteristic and disaster-to-disaster linkage to the provided disaster-related information. And a composite disaster prediction server that predicts the spread of a composite disaster by integrating the modeling for each disaster and each modeling result for each disaster constituting the disaster linkage scenario, and transmitting the predicted result to the user terminal.

또한, 상기 시나리오 기반 재난 확산 예측 시스템은, 상기 복합 재난 예측 서버 의해 생성된 재난 연계 시나리오 및 각 재난별 모델링 결과를 저장하는 데이터베이스를, 상기 복합 재난 예측 서버내에 구비하는 것을 특징으로 한다. In addition, the scenario-based disaster spread prediction system is characterized in that a database for storing a disaster linkage scenario generated by the composite disaster prediction server and a modeling result for each disaster is provided in the composite disaster prediction server.

또한, 상기 시나리오 기반 재난 확산 예측 시스템은, 상기 복합 재난 예측 서버에 의해, 생성된 재난 연계 시나리오 및 각 재난별 모델링 결과를 저장하는 데이터베이스를, 상기 복합 재난 예측 서버와 유무선 통신이 가능한 외부 기관에 구비하는 것을 특징으로 한다. In addition, the scenario-based disaster spread prediction system includes a database for storing the disaster linkage scenario generated by the composite disaster prediction server and modeling results for each disaster, in an external organization capable of wired or wireless communication with the composite disaster prediction server. Characterized in that.

본 발명의 실시예에 따르면 단일 재난 상황에서 파생되는 복합 재난확산을 사전에 실시간으로 예측하여 제공하는 것이 가능하게 된다. 또한, 본 발명의 실시예에 따르면 실시간으로 예측된 복합 재난 상황을 확인하고 미리 자연재난에 대비하는 것이 가능하게 된다. According to an embodiment of the present invention, it is possible to predict and provide in real time the spread of a complex disaster derived from a single disaster situation in advance. In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to check the predicted complex disaster situation in real time and prepare for natural disasters in advance.

도 1은 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 장치의 구성을 예를 들어 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 방법의 흐름도를 예를 들어 도시한 것이다.
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 방법 중, 연계 시나리오를 자동 생성하는 단계의 흐름도를 예를 들어 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따라 생성된 복합 재난 확산 연계 시나리오를 예를 들어 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 방법 중, 개별 재난별 모델링을 수행하는 단계의 흐름도를 예를 들어 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른, 과거 시나리오 이력 및/또는 과거 개별 재난 이력을 활용한 복합 재난 확산 예측 방법의 흐름도를 예를 들어 도시한 것이다.
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른, 과거 시나리오 이력 및 개별 재난 이력 확인 과정 및 데이터베이스 업데이트 과정을 활용한 복합 재난 예측 방법을 예를 들어 도시한 것이다.
도 10은 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 시스템의 또 다른 사용예를 예시적으로 도시한 것이다. 1 is an example of a configuration of a complex disaster spread prediction apparatus according to the present invention.
2 is an example of a flowchart of a method for predicting the spread of a complex disaster according to the present invention.
3 and 4 are flowcharts illustrating a step of automatically generating a linkage scenario in a method for predicting the spread of a complex disaster according to the present invention.
5 is an example of a scenario for linking a complex disaster spread generated according to the present invention.
6 is an example of a flowchart of a step of performing modeling for each disaster in a method for predicting the spread of a complex disaster according to the present invention.
7 is an example of a flowchart of a method for predicting the spread of a complex disaster using a past scenario history and/or a past individual disaster history according to the present invention.
8 and 9 illustrate a method of predicting a complex disaster using a process of checking past scenario history and individual disaster history and a process of updating a database according to the present invention.
10 is a diagram illustrating another example of use of the complex disaster spread prediction system according to the present invention.

이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present invention. However, the present invention may be implemented in various different forms, and is not limited to the embodiments described herein.

본 발명의 실시 예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 발명에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.In describing an embodiment of the present invention, when it is determined that a detailed description of a known configuration or function may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In the drawings, parts not related to the description of the present invention are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts.

본 발명에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시 예도 본 발명의 범위에 포함된다. In the present invention, components that are distinguished from each other are intended to clearly describe each characteristic, and do not necessarily mean that the components are separated. That is, a plurality of components may be integrated to be formed in one hardware or software unit, or one component may be distributed in a plurality of hardware or software units. Therefore, even if not stated otherwise, such integrated or distributed embodiments are also included in the scope of the present invention.

본 발명에 있어서, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시 예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시 예도 본 발명의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시 예도 본 발명의 범위에 포함된다. In the present invention, the components described in various embodiments do not necessarily mean essential components, and some may be optional components. Accordingly, an embodiment comprising a subset of components described in the embodiment is also included in the scope of the present invention. In addition, embodiments including other components in addition to the components described in the various embodiments are included in the scope of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들에 대해서 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 복합 재난 확산 예측 장치(10)의 구성을 예를 들어 도시한 것이다. 1 is an example of a configuration of a composite disaster spread prediction apparatus 10 according to the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 복합 재난 확산 예측 장치(10)는, 자연재난 모델링부(110), 사회재난 모델링부(120) 및 통합 모델링 가속기(130)를 포함하는 복합 재난 통합 모델링부(100)와, 복합 재난 시나리오를 생성하는 연계 시나리오 생성부(140)를 포함한다. 관련하여, 상기 복합 재난 통합 모델링부(100) 및 연계 시나리오 생성부(140)는 설명의 편의상 구분하여 도시하였으나, 실제 구현에 있어서는 하나의 프로세서내에 프로그램되어 동작되도록 구현하는 것이 가능하다. 또한, 상기 복합 재난 통합 모델링부(100)내의 자연재난 모델링부(110), 사회재난 모델링부(120) 및 통합 모델링 가속기(130)도 설명의 편의상 구분하여 도시하였으나, 실제 구현에 있어서는 하나의 프로세서내에 프로그램되어 동작되도록 구현하는 것이 가능하다.Referring to FIG. 1, the apparatus 10 for predicting the spread of a complex disaster of the present invention includes a natural disaster modeling unit 110, a social disaster modeling unit 120, and an integrated modeling accelerator 130 ( 100) and a linked scenario generating unit 140 for generating a complex disaster scenario. In connection with the complex disaster integrated modeling unit 100 and the linkage scenario generation unit 140 are shown separately for convenience of explanation, but in actual implementation, it is possible to implement the program to be operated in one processor. In addition, the natural disaster modeling unit 110, the social disaster modeling unit 120, and the integrated modeling accelerator 130 in the complex disaster integrated modeling unit 100 are also shown separately for convenience of explanation, but in actual implementation, one processor It is possible to implement to be programmed and operated within.

또한, 본 발명의 복합 재난 확산 예측 장치(10)는, 사용자 인터페이스(161, UI, User Interface), 외부 사용자와의 유무선 통신이 가능한 통신부(162) 및 시각적인 예측 결과 및 관련 정보를 제공하는 디스플레이 수단(163)을 포함하는 가시화 및 외부연동 수단(160)을 포함한다. 관련하여, 상기 사용자 인터페이스(161) 및 통신부(162)는 사용자의 재난 관련 정보를 수신하는 '정보 수신부' 기능으로 명명할 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 복합 재난 확산 예측 장치(10)를 사용자가 동일한 물리적 공간에서 직접 활용하는 경우에는 사용자 인터페이스(161)를 통한 정보 입력이 가능하게 되고, 또한 사용자가 분리된 공간에서 원격적으로 활용하는 경우에는 사용자 단말기(예, 도 10의 1600, 1700)와 상기 통신부(162)간의 유무선 통신을 통해 재난 정보를 제공하거나, 제공받는 것이 가능하게 된다. 또한, 상기 사용자 인터페이스(161)는 구체적으로 그래픽 유저 인터페이스(GUI)로 구성하는 것이 가능하다. In addition, the composite disaster spread prediction apparatus 10 of the present invention includes a user interface 161 (UI, User Interface), a communication unit 162 capable of wired/wireless communication with an external user, and a display providing visual prediction results and related information. Visualization and external linkage means 160 including means 163 are included. In relation to this, the user interface 161 and the communication unit 162 may be referred to as a'information receiving unit' function that receives disaster-related information of a user. For example, when a user directly utilizes the complex disaster spread prediction apparatus 10 of the present invention in the same physical space, information can be input through the user interface 161, and the user can remotely input information in a separate space. In the case of utilization, it is possible to provide or receive disaster information through wired or wireless communication between a user terminal (eg, 1600 and 1700 in FIG. 10) and the communication unit 162. In addition, the user interface 161 may be specifically configured as a graphic user interface (GUI).

또한, 본 발명의 복합 재난 확산 예측 장치(10)는, 재난 연계 시나리오 결과를 저장하는 시나리오 이력 데이터베이스(DB, 170)와, 상기 재난별 이력 및 복합 재난 예측 결과를 저장하는 재난 확산 예측 결과 데이터베이스(DB, 150) 및 지역별 특성을 저장하는 지역계수 데이터베이스(DB, 180)를 포함하는 저장부를 포함한다. 단, 도 1에서 상기 저장부의 각 데이터베이스(150, 170, 180)는 설명의 편의상 분리하여 도시하였으나, 반드시 물리적으로 분리된 공간에 위치하는 것을 의미하지 않으며, 하나의 데이터베이스내의 구획된 공간에 집합적으로 구성되는 경우를 포함한다. In addition, the composite disaster spread prediction apparatus 10 of the present invention includes a scenario history database (DB, 170) for storing a disaster-linked scenario result, and a disaster spread prediction result database for storing the disaster-specific history and a composite disaster prediction result ( It includes a storage unit including a DB 150 and an area coefficient database (DB, 180) for storing regional characteristics. However, in FIG. 1, each of the databases 150, 170, and 180 of the storage unit is shown separately for convenience of description, but does not necessarily mean that they are located in a physically separated space, and are collectively located in a partitioned space in one database. Includes a case consisting of.

관련하여, 상기 복합 재난 확산 예측 장치(10)내 각 구성의 독립성을 고려하여, 도 1의 복합 재난 확산 예측 장치(10)는 '복합 재난 확산 예측 시스템'으로 구성하는 것도 가능하다. 예를 들어, 전술한 복합 재난 확산 예측 장치(10)내 각 구성들은 복합 재난 확산 예측 시스템(10)을 구성하는 독립적 개별 시스템으로 물리적으로 분리된 원격상에 각각 구성하는 것도 가능하다. 이에 대해서는 도 10을 참조하여 상세히 후술하고자 한다. In relation to this, in consideration of the independence of each component in the complex disaster spread prediction apparatus 10, the complex disaster spread prediction apparatus 10 of FIG. 1 may be configured as a “complex disaster spread prediction system”. For example, each of the components in the above-described composite disaster spread prediction apparatus 10 is an independent individual system constituting the composite disaster spread prediction system 10 and may be configured on a physically separated remote site. This will be described in detail later with reference to FIG. 10.

도 2는 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 방법의 흐름도를 예를 들어 도시한 것이다. 이하, 도 1의 구성 및 도 2의 흐름도를 참조하여 설명한다. 2 is an example of a flowchart of a method for predicting the spread of a complex disaster according to the present invention. Hereinafter, it will be described with reference to the configuration of FIG. 1 and the flowchart of FIG. 2.

본 발명의 복합 재난 확산 예측 장치 또는 시스템을 활용하는 사용자/관리자는 사용자 권한에 따라 관리자와 사용자로 구분할 수 있으며, 상기 사용자/관리자는 상기 가시화 및 외부연동수단(160)에서 제공하는 UI (161), 예를 들어, 그래픽 유저 인터페이스(GUI)를 통해서 재난 확산 예측 시스템에 접근하여 시나리오를 생성하고 모델링된 결과를 제공받게 된다.A user/manager using the complex disaster spread prediction apparatus or system of the present invention can be classified into a manager and a user according to user authority, and the user/manager is a UI 161 provided by the visualization and external interworking means 160 , For example, a scenario is generated by accessing the disaster spread prediction system through a graphical user interface (GUI) and modeled results are provided.

우선, 사용자/관리자에 의해 선택된 지역, 재난 종류, 재난 정도와 관련된 재난 관련 정보를 수신한다(210). First, disaster-related information related to the area selected by the user/manager, the type of disaster, and the degree of the disaster is received (210).

상기 수신된 재난 관련 정보에 따라 연계 시나리오 생성부(140)는 제공된 재난 관련 정보와 연계된 재난 시나리오를 자동으로 생성하게 된다(220). 단, 자동 생성이 아니고 관리자/사용자에 의한 일부 직접 수동 시나리오 생성도 가능할 수 있다.예를 들어, 재난 관련 정보를 특정 분류 기준으로 분류한 후, 관리자/사용자에 의해 입력된 단계별 정보를 제공받아 연계 시나리오 생성부(140)에서 단계적으로 재난 연계 시나리오를 생성하는 것이 가능하다. 상기 재난 연계 시나리오 생성 단계(220)는 도 3 내지 도 5에서 상세히 후술하고자 한다.According to the received disaster-related information, the linked scenario generating unit 140 automatically generates a disaster scenario linked with the provided disaster-related information (220). However, it is not automatically generated, but it may be possible to create some manual scenarios directly by the administrator/user. For example, after categorizing disaster-related information according to specific classification criteria, it is provided with step-by-step information input by the administrator/user and linked. It is possible to generate a disaster linkage scenario step by step in the scenario generating unit 140. The disaster linkage scenario generation step 220 will be described in detail later in FIGS. 3 to 5.

상기 재난 연계 시나리오가 생성되면, 해당 시나리오를 기반으로 개별 재난 모델링을 수행한다(230). 상기 개별 재난 모델링 수행 단계(230)는 전술한 도 1의 자연재난 모델링부(110) 및 사회재난 모델링부(120)에 의해, 각각 자연재난별 모델링 수행 및 사회재난별 모델링 수행이 이루어진다. 상기 개별 재난별 모델링 수행 단계(230)는 도 6에서 상세히 후술하고자 한다.When the disaster linkage scenario is generated, individual disaster modeling is performed based on the scenario (230). The individual disaster modeling performing step 230 is performed by the natural disaster modeling unit 110 and the social disaster modeling unit 120 of FIG. 1, respectively, performing modeling for each natural disaster and modeling for each social disaster. The step 230 of performing the modeling for each disaster will be described in detail later in FIG. 6.

상기 개별 재난별 모델링 수행이 완료되면, 상기 통합 모델링 가속기(130)를 상기 개별 재난별 모델링 수행 결과를 통합하는 복합 재난확산 예측을 수행하게 된다(240). 관련하여, 상기 개별 재난별 모델링 수행 단계(230) 및 복합 재난확산 예측 단계(240)는 복합 재난 모델링부(100)에 의해 통합적으로 구현하는 것이 가능하다. 또는, 도 1에서 자연재난 모델링부(110)와 사회재난 모델링부(120)는 그 특성에 따라 직접 물리적인 시스템내에 통합될 수도 있고, 외부에 존재하면서 인터페이스 연계를 통해 정보를 교환하는 형태로도 구성 가능하다.When the individual disaster-specific modeling is completed, the integrated modeling accelerator 130 performs a composite disaster spread prediction in which the individual disaster-specific modeling performance results are integrated (240). In connection, the individual disaster-specific modeling execution step 230 and the composite disaster spread prediction step 240 may be implemented integrally by the composite disaster modeling unit 100. Alternatively, in FIG. 1, the natural disaster modeling unit 110 and the social disaster modeling unit 120 may be directly integrated into a physical system according to their characteristics, or exist outside and exchange information through interface connection. Configurable.

또한, 상기 연계 시나리오 생성 단계(220), 상기 개별 재난별 모델링 수행 단계(230) 및 복합 재난확산 예측 단계(240)를 수행함에 있어, 과거 이력을 참조하는 것이 가능하다. 예를 들어, 상기 통합 모델링 가속기(130)를 통해 기존 시나리오 이력 및 해당 개별 재난 모델링이 수행된 적이 있는지 확인하는 과정을 거칠 수 있다.이를 통해 불필요하게 같은 모델링이 반복 처리되는 것을 예방할 수 있으며,시스템 사용 기간이 증가할수록 누적된 모델링 결과로 인해 모의 결과를 사용자와 관리자에게 빠르게 제공할 수 있다는 장점을 가지게 된다. 관련하여, 과거 이력을 확인하는 모델링 방법 및 데이터베이스 관리 기법에 대해서는 도 7 내지 도 9에서 상세히 후술하고자 한다.In addition, in performing the linkage scenario generation step 220, the individual disaster-specific modeling step 230, and the complex disaster spread prediction step 240, it is possible to refer to the past history. For example, through the integrated modeling accelerator 130, a process of checking the history of existing scenarios and whether corresponding individual disaster modeling has been performed may be performed. Through this, it is possible to prevent unnecessary repetitive processing of the same modeling, and the system As the period of use increases, it has the advantage that simulation results can be quickly provided to users and managers due to the accumulated modeling results. In connection with this, a modeling method for checking past history and a database management technique will be described in detail later with reference to FIGS. 7 to 9.

상기 복합 재난확산 예측이 완료되면, 예측된 결과는 재난 확산 예측 결과 데이터베이스(150)에 저장되고, 아울러 가시화 및 외부연동 수단(160)내의 디스플레이 수단(163)을 통해 관리자/사용자에게 시각적인 화면으로 제공된다. 여기서, 디스플레이 수단(163)은 사운드를 출력하는 스피커를 포함할 수 있으며, 필요시 재난 상황별 또는 위급도에 따라 경고음을 달리하여 관리자/사용자에게 제공하는 것도 가능하다. When the complex disaster spread prediction is completed, the predicted result is stored in the disaster spread prediction result database 150, and visualized to the manager/user through the display means 163 in the visualization and external interworking means 160. Is provided. Here, the display means 163 may include a speaker that outputs sound, and if necessary, it is possible to provide a different warning sound to the administrator/user according to a disaster situation or an emergency level.

도 3 및 도 4는 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 방법 중, 연계 시나리오를 자동 생성하는 단계(220)의 흐름도를 상세히 도시한 것이다. 또한, 도 5는 본 발명에 따라 생성된 복합 재난 확산 연계 시나리오의 일 예를 예시적으로 도시한 것이다.3 and 4 are detailed flowcharts of a step 220 of automatically generating a linkage scenario in a method for predicting the spread of a complex disaster according to the present invention. In addition, FIG. 5 exemplarily shows an example of a complex disaster spread linkage scenario generated according to the present invention.

예를 들어, 관리자 또는 사용자가 재난 대책 수립 및 재난 예방을 위한 목적으로 지역 특성에 맞는 재난 예측을 수행하고자 하면, 사용자는 확인하고자 하는 재난 관련 정보를 입력한다(210). 구체적으로, 집중호우가 발생했을 경우 특정 지역 (예, 대전 유성구)에서 발생 가능한 상황과 연계될 수 있는 재난 정보를 확인하고자 하면, 지역 정보에 해당 지역명(예, 대전 유성구), 재난 정보에 예상 재난 상황 (예, 시간당 호우 100ml)를 입력할 수 있다. 도 1의 재난 확산 예측 장치 또는 시스템(10)은, 상기 제공 받은 재난 관련 정보를 재난 종류, 재난 강도, 지역정보 등으로 분류한 후(221), 예상 재난 상황 (예, 집중호우)에 따른 선택 지역의 특성 정보를 확인하고(223), 집중호우로 인해 발생할 수 있는 해당 지역의 재난 연계성을 계산한다(225). 이 때 재난 연계성은 지역의 특성, 재난 이력, 개별 재난 간의 기본 연계를 활용한 가중치 기반으로 계산되어 적용될 수 있다.For example, if a manager or a user wants to perform a disaster prediction suitable for local characteristics for the purpose of establishing disaster countermeasures and preventing disasters, the user inputs disaster-related information to be checked (210). Specifically, if you want to check disaster information that can be linked to a situation that may occur in a specific area (eg, Yuseong-gu, Daejeon) in the event of a torrential rain, the name of the area (eg Yuseong-gu, Daejeon) in the area information, and disaster information are expected You can enter a disaster situation (eg, 100 ml of heavy rain per hour). The disaster spread prediction apparatus or system 10 of FIG. 1 classifies the provided disaster-related information into disaster type, disaster intensity, local information, etc. (221), and then selects it according to the expected disaster situation (eg, torrential rain). Check the regional characteristic information (223), and calculate the disaster linkage of the region that may occur due to torrential rain (225). At this time, the disaster linkage can be calculated and applied based on weights using basic linkages between regional characteristics, disaster history, and individual disasters.

여기서 지역 특성은 인구규모 및 구성, 주요 시설물 정보, 산업 정보, 축산업 및 농업 활용 정보, 토지 활용도 등을 포함할 수 있다. 특히, 상기 각 지역 특성은 지역계수로 수치화하여 지역계수 데이터베이스(180)에 저장된 후 활용될 수 있다. 예를 들어, 전국 226개 지방자치 지역을 도농복합형, 대도시형, 소도시형, 공원도시형, 중소도시형 등으로 분류하여 데이터베이스에 저장하여 활용하는 것이 가능하다. Here, the regional characteristics may include population size and composition, information on major facilities, industrial information, livestock and agricultural use information, and land utilization. In particular, each of the regional characteristics may be numerically converted into regional coefficients and stored in the regional coefficient database 180 before being utilized. For example, it is possible to classify 226 local autonomous regions nationwide into urban and rural complex type, metropolitan city type, small city type, park city type, small and medium city type, etc. and store them in a database for use.

상기 지역 특성 및 재난간 연계 지수를 적용하여, 최종적으로 재난 연계 시나리오를 생성하게 된다(227). 상기 생성된 재난 연계 시나리오 결과는 도 1의 시나리오 이력 데이터베이스(170)에 저장된 후, 활용된다. By applying the regional characteristics and the interdisaster linkage index, a disaster linkage scenario is finally generated (227). The generated disaster linkage scenario result is stored in the scenario history database 170 of FIG. 1 and then used.

여기서, 재난 연계 시나리오를 생성함에 있어, 과거에 발생한 재난 이력을 더 참고할 수도 있다. 예를 들어, 도 4에 의하면, 재난 정보가 분류되고, 이후 지역 특성이 적용되면, 상기 재난 정보와 관련되어 해당 지역에서 과거에 발생한 재난 이력을 확인하는 과정을 더 포함할 수 있다(224). 예를 들어, 특정 지역(예, 대전 유성구)에서 과거 집중호우 발생 이력을 확인함에 따라, 더욱 지역 특성에 적합한 재난 연계 시나리오 생성이 가능하게 된다. 단, 본 발명의 복합 재난 예측 장치 또는 시스템(10)의 설계 운용 방식을 고려하여, 상기 과거 재난 이력 확인 과정(224)을 시나리오 생성 단계에서는 생략하고, 상기 개별 재난별 모델링에서 적용하도록 하는 것도 가능하다. Here, in generating a disaster linkage scenario, a disaster history that has occurred in the past may be further referred to. For example, according to FIG. 4, if disaster information is classified and regional characteristics are applied thereafter, a process of confirming a history of a disaster occurring in the past in a corresponding region in relation to the disaster information may be further included (224). For example, by checking the history of the past torrential rains in a specific area (eg, Yuseong-gu, Daejeon), it is possible to create a disaster linkage scenario that is more suitable for the characteristics of the region. However, in consideration of the design and operation method of the complex disaster prediction apparatus or system 10 of the present invention, it is possible to omit the past disaster history check process 224 in the scenario generation step and apply it in the individual disaster-specific modeling. Do.

도 5는, 상기 과정을 통해 생성된 재난 연계 시나리오(220)의 일 예를 예시적으로 도시한 것이다. 도 5 (a)는 ①'집중호우 발생'-> ②'강풍'-> ③'홍수'-> ④'사외인프라유실'-> ⑤'화학공장 폭발'순으로 재난 시나리오가 생성된 경우를 예를 들어 도시한 것이다. 구체적으로, 태풍 또는 허리케인에 의한 ①집중호우 발생이 예상되면, 이후 ②강풍에 의한 자연재난, ③홍수에 의한 자연재난, 정수시설 및 폐수유입으로 인한 수질오염(④사회인프라 유실)에 의한 사회재난, 상기 자연재난에 따라 지역내 존재하는 ⑤화학공장 폭발과 같은 사회재난이, 연속적 또는 독립적으로 발생 가능한 복합 재난 연계 시나리오로 예측 생성될 수 있다. 5 illustrates an example of a disaster linkage scenario 220 generated through the above process. Figure 5 (a) shows an example of a case where a disaster scenario is generated in the order of ①'concentrated heavy rain'-> ②'strong wind'-> ③'flood'-> ④'outside infrastructure loss'-> ⑤'chemical plant explosion' It is shown for example. Specifically, if ① concentrated torrential rain is expected due to a typhoon or hurricane, then ② natural disasters due to strong winds, ③ natural disasters due to floods, water pollution due to inflow of water purification facilities and wastewater (4 social disasters due to loss of social infrastructure) According to the above natural disasters, social disasters such as ⑤ chemical plant explosions existing in the region can be predicted and generated as a complex disaster linkage scenario that can occur continuously or independently.

또한, 도 5 (b)는 ①'집중호우 발생'-> ②'홍수'-> ③'산사태'-> ④'지반침하'-> ⑤'사회재난'순으로 재난 시나리오가 생성된 경우를 예를 들어 도시한 것이다. 구체적으로 ①집중호우 발생이 예상되면, 이후 지역적 특성에 의한 ②홍수 발생에 의한 자연재난, 산사태 위험 지역으로 분류된 지역 특성에 따른 ③산사태에 의한 자연재난, 도로 환경의 지역 특성에 따른 ④지반침하에 의한 자연재난, 상기 자연재난에 따라 지역내 철도 및 통신망 유실(⑤사회인프라 유실)등과 같은 사회재난이, 연속적 또는 독립적으로 발생 가능한 복합 재난 연계 시나리오로 생성될 수 있다. In addition, Figure 5 (b) shows a case where a disaster scenario is generated in the order of ①'concentrated heavy rain'-> ②'flood'-> ③'landslide'-> ④'ground subsidence'-> ⑤'social disaster' It is shown for example. Specifically, ① if concentrated torrential rain is expected, then according to regional characteristics ② natural disasters due to flooding, according to regional characteristics classified as landslide risk areas ③ natural disasters due to landslides, and ④ ground subsidence according to regional characteristics of road environment Social disasters such as loss of railways and communication networks in the region (5 loss of social infrastructure) according to the above natural disasters can be generated as a complex disaster linkage scenario that can occur continuously or independently.

관련하여, 일반적으로는 개별 자연재난 발생 후, 사회재난이 발생되는 경우가 대부분이나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 자연재난과 사회재난간의 상호 연계성에 따라, 상호 종속적 또는 독립적으로 재난 연계 시나리오가 생성될 수 있다.Regarding, in general, social disasters occur after individual natural disasters, but are not limited thereto. Therefore, depending on the mutual linkage between natural disasters and social disasters, disaster linkage scenarios may be generated independently or mutually dependently.

도 6은 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 방법 중, 개별 재난별 모델링을 수행하는 단계의 흐름도를 예를 들어 도시한 것이다.6 is an example of a flowchart of a step of performing modeling for each disaster in a method for predicting the spread of a complex disaster according to the present invention.

우선, 도 1에서 전술한 바와 같이, 재난 연계 시나리오가 생성된 후(220), 시나리오내 개별 재난별 모델링을 수행하게 된다(230). 여기서 개별 재난 모델링은 자연재난 모델링 (231)과 사회재난 모델링 (235)으로 구분되어, 순차적 또는 병렬적으로 수행될 수 있다.First, as described above in FIG. 1, after the disaster linkage scenario is generated (220), modeling for each individual disaster within the scenario is performed (230). Here, the individual disaster modeling is divided into a natural disaster modeling 231 and a social disaster modeling 235, and may be performed sequentially or in parallel.

예를 들어, 상기 생성된 시나리오내 개별 재난 중, 자연재난에 해당하는 재난에 대해, 각 자연재난 모델링을 수행하고(231), 그 모델링 결과를 상기 재난 확산 예측 결과 데이터베이스(150)내에 개별 재난으로 저장한다(233). 또한, 상기 생성된 시나리오내 개별 재난 중, 사회재난에 해당하는 재난에 대해서, 각 사회재난 모델링을 수행하고(237), 그 모델링 결과를 상기 재난 확산 예측 결과 데이터베이스(150)내에 개별 재난으로 저장한다(233). 여기서, 상기 재난 확산 예측 모델링 결과는 데이터베이스(150)에 저장하고, 생성된 시나리오에 대한 이력은 데이터베이스(170)내에 저장한다.For example, among individual disasters in the created scenario, each natural disaster modeling is performed (231) for a disaster corresponding to a natural disaster, and the modeling result is converted into an individual disaster in the disaster spread prediction result database 150. Save (233). In addition, among the individual disasters in the generated scenario, each social disaster modeling is performed (237) for a disaster corresponding to a social disaster, and the modeling result is stored as an individual disaster in the disaster spread prediction result database 150. (233). Here, the disaster spread prediction modeling result is stored in the database 150, and the history of the generated scenario is stored in the database 170.

즉, 상기 재난별 모델링 수행은, 생성된 재난 연계 시나리오에 존재하는 각 자연재난과 사회재난의 개수만큼 순차적 또는 병렬적으로 반복 수행된다. 또한, 상기 재난 모델링 수행(231, 235)이 완료되고, 그 결과를 저장한 후에는(233, 237), 해당 결과를 전술한 도 1의 디스플레이 수단(163)을 통해 바로 가시화하는 것도 가능하다. 예를 들어, 개별 재난에 대한 예측 모델링 결과를, GIS (Geographic Information System)기반으로 피해 범위, 시계열 기반의 피해 확산 정도, 예측되는 피해액 등의 정보를 사용자에게 제공해 줄 수 있다. 이 때 제공되는 정보에는 개별 재난에 대한 정보뿐만 아니라 생성된 재난 연계 시나리오에 의해 발생하는 통합된 정보를 포함할 수 있다. That is, the modeling for each disaster is repeatedly performed sequentially or in parallel as the number of each natural disaster and social disaster existing in the generated disaster-linked scenario. In addition, after the disaster modeling execution (231, 235) is completed and the result is stored (233, 237), it is possible to immediately visualize the result through the display means 163 of FIG. 1. For example, information such as predictive modeling results for individual disasters, damage range based on GIS (Geographic Information System), damage spread based on time series, and predicted damage can be provided to users. The information provided at this time may include not only information on individual disasters, but also integrated information generated by a generated disaster linkage scenario.

도 7은 본 발명에 따른, 과거 시나리오 이력 및/또는 과거 개별 재난 이력을 활용한 복합 재난 확산 예측 방법의 흐름도를 예를 들어 도시한 것이다. 특히, 도 7은 재난 연계 시나리오가 생성된 이후에 재난 모델링 수행시 기존에 수행했던 이력이 있는지를 확인하여 처리하는 방법에 대해 상세히 도시한 것이다. 이를 통해 재난 확산 예측을 위한 반복적인 개별 모델링 수행을 제거함으로써 전체 재난 확산 예측 시간을 감소시키고 시스템 운영 기간이 늘어날수록 축적되어 저장된 결과를 이용하여 빠른 재난 확산 예측이 가능하도록 지원하는 효과가 있다. 이를 상세히 설명하면 다음과 같다.7 is an example of a flowchart of a method for predicting the spread of a complex disaster using a past scenario history and/or a past individual disaster history according to the present invention. In particular, FIG. 7 is a detailed diagram of a method of processing by checking whether there is a history of performing disaster modeling after a disaster linkage scenario is generated. Through this, it is effective to reduce the overall disaster spread prediction time by eliminating repetitive individual modeling for disaster spread prediction, and to enable rapid disaster spread prediction using the accumulated and stored results as the system operation period increases. This will be described in detail as follows.

우선 사용자 또는 관리자가 예측하고자 하는 재난 관련 정보를 입력(310)하면 전술한 도2 내지 도 5에서 언급한 과정을 거쳐 재난 연계 시나리오가 생성된다(320). 이후 개별 재난 모델링을 수행하기 앞서 시나리오 이력을 확인한다(330). 즉, 생성된 재난 연계 시나리오가 기존에 수행한 적이 있는지 여부를 저장된 시나리오 이력 DB(170)를 통해 검색한다. 만약 동일한 재난 연계 시나리오가 존재하면, 재난 확산 예측 결과 DB(150)에서 해당 결과 내용을 추출하여(340), 이를 시각적으로 가시화하는 디스플레이 수단(163)으로 전달하여(350), 시각적 화면으로 사용자에게 바로 제공하는 것이 가능하게 된다(360). 따라서, 기존 시나리오 이력이 존재하는 경우에는 불필요하게 같은 작업이 반복되는 것을 방지하고, 결과를 확인하기 위한 처리 시간을 향상시킬 수 있게 된다. 만약 시나리오 이력을 확인 결과(330), 동일한 재난 연계 시나리오가 존재하지 않는다면, 대신 해당 생성된 재난 연계 시나리오를 시나리오 이력 DB(170)에 업데이트하여(370) 추후 활용 가능하도록 한다.First, when a user or an administrator inputs 310 information related to a disaster to be predicted, a disaster linking scenario is generated through the process described in FIGS. 2 to 5 (320). Thereafter, before performing individual disaster modeling, the scenario history is checked (330). That is, whether or not the generated disaster linkage scenario has been previously performed is searched through the stored scenario history DB 170. If the same disaster linkage scenario exists, the content of the corresponding result is extracted from the disaster spread prediction result DB 150 (340), transmitted to the display means 163 for visually visualizing it (350), and sent to the user through a visual screen. It becomes possible to provide immediately (360). Therefore, when there is an existing scenario history, it is possible to prevent unnecessary repetition of the same task, and to improve the processing time for confirming the result. If the scenario history is checked 330 and the same disaster-linked scenario does not exist, instead, the generated disaster-linked scenario is updated to the scenario history DB 170 (370) so that it can be used later.

또한, 개별 재난 모델링을 수행하기 앞서, 전체 시나리오가 동일하지 않더라도 개별 재난 모델링이 동일한 재난 이력이 존재하는지 여부를, 재난 확산 예측 결과 DB 또는 재난 이력 DB를 검색하여 확인하는 작업을 수행한다. 즉, 단계적으로 자연재난 모델링을 수행하기 앞서 동일한 개별 자연재난 이력이 존재하는지를 확인한다(380). 이는 동일한 시나리오는 아니더라도 동일한 개별 자연재난 이력은 존재할 수 있음을 활용하여 처리시간을 단축하고자 하는 것이다. In addition, prior to performing individual disaster modeling, even if the entire scenario is not the same, whether the individual disaster modeling has the same disaster history is performed by searching the disaster spread prediction DB or disaster history DB. That is, before performing the natural disaster modeling step by step, it is checked whether the same individual natural disaster history exists (380). This is to shorten the processing time by utilizing that the same individual natural disaster history may exist even if not in the same scenario.

여기서, 만약 상기 단계 380 확인 결과, 기존에 저장된 동일한 개별 자연재난이 존재하면, 해당 예측 결과를 추출하여(390) 이를 시각적으로 가시화하는 디스플레이 수단(163)으로 전달하여(350) 시각적 화면으로 사용자에게 바로 제공한다(360). 따라서 처리 시간을 향상시킬 수 있게 됨에 따라, 사용자에게 실시간으로 예측 결과를 제공하는 것이 가능하게 된다.Here, if, as a result of the step 380 check, there is the same individual natural disaster previously stored, the prediction result is extracted (390) and transmitted to the display means 163 for visually visualizing it (350) to the user as a visual screen. Provides immediately (360). Accordingly, as the processing time can be improved, it is possible to provide a prediction result in real time to a user.

반면, 상기 단계 380 확인 결과, 동일한 개별 자연재난 이력이 존재하지 않으면, 개별 자연재난 모델링을 수행한 후(381), 해당 개별 재난 모델링 결과를 저장하고(382), 이를 시각적으로 가시화하는 디스플레이 수단(163)으로 전달하여(350) 시각적 화면으로 사용자에게 제공한다(360). On the other hand, as a result of checking the step 380, if the same individual natural disaster history does not exist, after performing the individual natural disaster modeling (381), the display means for storing the individual disaster modeling result (382) and visually visualizing it ( 163) and provides it to the user as a visual screen (360).

동일한 방식으로, 자연재난 이력을 확인한 후에는, 사회재난 이력 정보를 확인하는 작업을 수행한다. 즉, 사회재난을 모델링하기 앞서 동일한 개별 사회재난 이력이 존재하는지를 확인한 후(383), 기존에 저장된 동일한 개별 사회재난이 존재하면, 해당 예측 결과를 추출하여(391), 이를 시각적으로 가시화하는 디스플레이 수단(163)으로 전달하여(350) 시각적 화면으로 사용자에게 바로 제공한다(360). 반면, 상기 단계 383 확인 결과, 동일한 개별 사회재난 이력이 존재하지 않으면, 개별 사회재난 모델링을 수행한 후(384), 재난 확산 예측 결과를 저장하고(382), 이를 시각적으로 가시화하는 디스플레이 수단(163)으로 전달하여(350) 시각적 화면으로 사용자에게 제공한다(360).In the same way, after checking the history of natural disasters, the task of checking the history of social disasters is performed. In other words, a display means that checks whether the same individual social disaster history exists before modeling a social disaster (383), then extracts the prediction result (391) if the same individual social disaster previously stored exists, and visualizes it. It is transmitted to 163 (350) and directly provided to the user as a visual screen (360). On the other hand, as a result of checking the step 383, if the same individual social disaster history does not exist, after performing individual social disaster modeling (384), the display means (163) for storing the disaster spread prediction result (382) and visually visualizing it. ) And provides it to the user as a visual screen (360).

도 8 및 도 9는 본 발명에 따른, 과거 시나리오 이력 및 개별 재난 이력 확인 과정 및 데이터베이스 업데이트 과정을 활용한 복합 재난 예측 방법을 예를 들어 도시한 것이다. 특히, 본 발명의 이해를 위해, 도 9의 과정은 시간적으로 도 8의 과정 이후에 수행되는 경우를 예를 들어 도시한 것이다. 8 and 9 illustrate a method of predicting a complex disaster using a process of checking past scenario history and individual disaster history and a process of updating a database according to the present invention. In particular, for the sake of understanding the present invention, the process of FIG. 9 is an example of a case where the process of FIG. 9 is temporally performed after the process of FIG. 8.

도 8을 참고하면, 예를 들어, 재난 연계 시나리오가 A->B->C->D->E 로 생성되면(410), 기존 시나리오 이력 DB(170)에 상기 시나리오 A->B->C->D->E 이력이 존재하는 지를 확인한다(420). 만약 상기 시나리오 이력 DB(170-1)에는 아무런 시나리오가 저장되지 않은 상태라면, 상기 생성된 시나리오 A->B->C->D->E 를 상기 시나리오 이력 DB(170-2)에 업데이트 한다. Referring to FIG. 8, for example, if a disaster linkage scenario is generated as A->B->C->D->E (410), the scenario A->B-> is added to the existing scenario history DB 170. It is checked whether the C->D->E history exists (420). If no scenario is stored in the scenario history DB 170-1, the generated scenario A->B->C->D->E is updated to the scenario history DB 170-2. .

이후, 생성된 시나리오를 재난별 이력 A, B, C, D, E 로 각각 분류하고(430), 상기 각 개별 재난 이력이 기존 재난 확산 예측 결과 DB 또는 개별 재난 이력 DB(150)내에 존재하는 지를 확인한다(440). 만약 상기 개별 재난 이력 DB(150-1)에 개별 재난중, A 및 B만이 존재하는 경우에는, 해당 A 및 B 재난 이력을 활용하고, 존재하지 않는 개별 재난 이력 C, D, E 는, 개별 재난 모델링 후, 해당 모델링 결과를 상기 개별 재난 이력 DB(150-2)에 업데이트 한다. 이후, 상기 모델링된 개별 재난 이력을 통합하여 최종적인 복합 재난 확산 예측 결과를 생성하고 이를 사용자에게 제공한다. Thereafter, the generated scenarios are classified into disaster-specific history A, B, C, D, and E respectively (430), and whether each individual disaster history exists in the existing disaster spread prediction result DB or individual disaster history DB 150 Confirmation (440). If only A and B exist in the individual disaster history DB (150-1), the corresponding A and B disaster history is used, and the individual disaster history C, D, E that does not exist is an individual disaster. After modeling, the modeling result is updated in the individual disaster history DB 150-2. Thereafter, the modeled individual disaster history is integrated to generate a final composite disaster spread prediction result, and the result is provided to the user.

도 9는 전술한 도 8의 과정에 의해, 상기 시나리오 이력 DB(170-2) 및 상기 개별 재난 이력 DB(150-2)가 업데이트된 상태에서, 동일한 복합 재난 예측 과정을 예를 들어 도시한 것이다.9 is an example of the same complex disaster prediction process in a state where the scenario history DB 170-2 and the individual disaster history DB 150-2 are updated by the process of FIG. 8 described above. .

도 9를 참고하면, 만약, 예를 들어, 재난 연계 시나리오가 A->B'->C->D'->F 로 생성되면(510), 상기 시나리오 이력 DB(170-2)에 상기 시나리오 A->B'->C->D'->F 이력이 존재하는 지를 확인한다(520). 만약 상기 시나리오 이력 DB(170-2)에는 A->B->C->D->E 시나리오 이력 만이 저장된 상태라면, 상기 생성된 시나리오 A->B'->C->D'->F 를 시나리오 이력 DB(170-3)에 업데이트 한다. Referring to FIG. 9, if, for example, a disaster linkage scenario is generated as A->B'->C->D'->F (510), the scenario history DB 170-2 It is checked whether the history A->B'->C->D'->F exists (520). If only the scenario history A->B->C->D->E is stored in the scenario history DB 170-2, the generated scenario A->B'->C->D'->F Is updated in the scenario history DB 170-3.

이후, 생성된 시나리오를 재난별 이력 A, B', C, D', F 로 각각 분류하고(530), 상기 각 개별 재난 이력이 기존 재난 확산 예측 결과 DB 또는 개별 재난 이력 DB(150)내에 존재하는 지를 확인한다(540). 여기서, 개별 재난 이력 중 B' 또는 D'는 개별 재난 이력 B 또는 D와는 동일하지는 않으나 유사한 개별 재난 이력을 의미한다. Thereafter, the generated scenarios are classified into disaster-specific history A, B', C, D', and F respectively (530), and each individual disaster history exists in the existing disaster spread prediction result DB or individual disaster history DB 150 It is checked whether or not (540). Here, B'or D'of the individual disaster history is not the same as the individual disaster history B or D, but it means a similar individual disaster history.

만약 기존 개별 재난 이력 DB(150-2)에 개별 재난중 A, B, C, D, E가 저장되어 있는 경우에는, 동일한 개별 재난 이력 A 및C는 저장된 DB(150-2) 로부터 그대로 추출하여 활용하되, 상기 개별 재난 이력 DB(150-2)에 저장되지 않은, 개별 재난 이력 B', D', F 는 새로 모델링한 후, 해당 모델링된 결과를 상기 개별 재난 이력 DB(150-3)에 업데이트 한다. 이후, 상기 모델링된 개별 재난 이력을 통합하여 최종적인 복합 재난 확산 예측 결과를 생성하고 이를 사용자에게 제공한다. If A, B, C, D, E during individual disasters are stored in the existing individual disaster history DB (150-2), the same individual disaster history A and C are extracted from the stored DB (150-2) as it is. However, the individual disaster history B', D', and F, which are not stored in the individual disaster history DB 150-2, are newly modeled, and the modeled results are then added to the individual disaster history DB 150-3. Update. Thereafter, the modeled individual disaster history is integrated to generate a final composite disaster spread prediction result, and the result is provided to the user.

또 다른 대안으로, 본 발명의 복합 재난 예측 장치 또는 시스템(10)의 운용 방식에 따라서는, 개별 재난 이력 간의 유사 정도를 판단하여, 관련 유사성이 매우 높은 경우에는, 개별 재난 이력을 새로 모델링하지 않고 기존 개별 재난 이력 DB(150-2)에 저장된 모델링 결과를 그대로 추출하여 활용하는 것도 가능하다. 예를 들어, 개별 재난 이력 B와 B' 및 D와 D'간에는 동일하지는 않으나 상호 유사성이 높은 경우에 해당되므로, 이 경우 기존 개별 재난 이력 DB(150-2)에 저장된 모델링 결과 B 및 D를 그대로 또는 보완적으로 활용하는 것이 가능하다. As another alternative, depending on the operating method of the complex disaster prediction apparatus or system 10 of the present invention, the degree of similarity between individual disaster histories is determined, and if the similarity is very high, the individual disaster history is not newly modeled. It is also possible to extract and utilize the modeling result stored in the existing individual disaster history DB 150-2 as it is. For example, since individual disaster history B and B'and D and D'are not identical but have high similarity, in this case, the modeling results B and D stored in the existing individual disaster history DB (150-2) are Or it is possible to use it complementarily.

도 10은 본 발명에 따른, 복합 재난 확산 예측 시스템의 또 다른 사용예를 예시적으로 도시한 것이다. 특히 도 10은 사용자 또는 관리자 등이 원격으로 분리된 경우를 상정한 것이다. 10 is a diagram illustrating another example of use of the complex disaster spread prediction system according to the present invention. In particular, FIG. 10 is an assumption that a user or an administrator is separated remotely.

우선, 전술한 도 1의 복합 재난 예측 장치 또는 시스템(10)은 도 10의 복합 재난 예측 서버(1100)에 대응될 수 있다. 전술한 바와 같이, 상기 복합 재난 예측 서버(1100)는 적어도 도 1의 복합 재난 통합 모델링부(100) 및 연계 시나리오 생성부(140)를 포함할 수 있다. 반면, 전술한 다양한 데이터베이스를 포함하는 저장부(150, 170, 180) 및 가시화 및 외부 연동수단(160)은 필요에 따라 서버(1100)내에 구비하거나 또는 외부 다른 기관(예, 1200, 1300, 1400) 및 사용자 단말기(1600, 1700)를 활용하는 것이 가능하다. First, the complex disaster prediction apparatus or system 10 of FIG. 1 may correspond to the complex disaster prediction server 1100 of FIG. 10. As described above, the complex disaster prediction server 1100 may include at least the integrated complex disaster modeling unit 100 and the linkage scenario generation unit 140 of FIG. 1. On the other hand, the storage unit 150, 170, 180 including the above-described various databases and the visualization and external interworking means 160 are provided in the server 1100 or external other organizations (e.g., 1200, 1300, 1400) as necessary. ) And user terminals 1600 and 1700 may be used.

사용자는 사용자 단말기(1600, 1700)에 저장된 복합 재난 예측 어플리케이션 프로그램(예, 재난예측App)을 실행하여, 재난 관련 정보를 입력하여 통신 네트워크(1500)을 통해 상기 서버(1100)에 제공할 수 있다. 또한, 사용자 단말기(1600, 1700)는 상기 서버(1100) 로부터 제공되는 재난 예측 결과를 포함한 각종 재난 관련 출력 정보를 통신 네트워크(1500)을 통해 제공받을 수 있다. 또한, 상기 제공 받은 정보는 상기 사용자 단말기(1600, 1700)내 디스플레이 화면을 통해 사용자에게 제공하게 된다. A user may execute a complex disaster prediction application program (e.g., a disaster prediction app) stored in the user terminals 1600 and 1700, input disaster-related information, and provide it to the server 1100 through the communication network 1500. . In addition, the user terminals 1600 and 1700 may receive various types of disaster-related output information including a disaster prediction result provided from the server 1100 through the communication network 1500. In addition, the provided information is provided to the user through a display screen in the user terminals 1600 and 1700.

상기 복합 재난 예측 서버(1100)는 상기 사용자로부터 재난 관련 정보를 제공 받으면, 전술한 도2 내지 도9 에서 설명한 복합 재난 예측 흐름도 및 데이터베이스 업데이트 방법을 통해 복합 재난 예측을 수행하고 저장할 수 있다. 또한 생성된 재난 연계 시나리오 및 재난 이력 모델링 결과를 포함하는 복합 재난 예측 결과를 다른 외부기관 예를 들어, 경찰서, 학교, 소방서 등 (1200, 1300, 1400)에 제공하여 예상 재난에 대비하도록 할 수 있다. 이 때, 생성된 재난 연계 시나리오 및 재난 이력 모델링 결과는 상기 서버(1100)내에 직접 저장하거나, 또는 외부 다른 기관에 저장한 후 호출하여 활용하는 것이 모두 가능하다. When receiving disaster-related information from the user, the composite disaster prediction server 1100 may perform and store the composite disaster prediction through the composite disaster prediction flow chart and the database update method described in FIGS. 2 to 9. In addition, a composite disaster prediction result including the generated disaster linkage scenario and disaster history modeling result can be provided to other external organizations, such as police stations, schools, fire stations, etc. (1200, 1300, 1400) to prepare for expected disasters. . In this case, the generated disaster linkage scenario and the disaster history modeling result may be directly stored in the server 1100 or stored in another external organization and then called and utilized.

반면, 상기 복합 재난 확산 예측 장치 또는 시스템을 구성하는 각 블록은 설명의 편의를 위해 개별적인 블록으로 도시하였으나, 소프트웨어가 프로그램된 하나의 매체에서 구현하는 것도 가능하다. 상기 프로그램된 매체는, ROM 메모리를 포함할 수 있다. On the other hand, each block constituting the complex disaster spread prediction apparatus or system is shown as a separate block for convenience of description, but may be implemented in a single medium programmed with software. The programmed medium may include a ROM memory.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.The present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention for those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs. It is not limited by the drawings.

100 : 복합 재난 통합 모델링부
140 : 연계 시나리오 생성부
150 : 재난 확산 예측 결과 DB100: Complex disaster integrated modeling unit
140: linkage scenario generation unit
150: Disaster spread prediction result DB

Claims (15)

재난 관련 정보를 제공 받는 단계,
상기 재난 관련 정보에 해당 지역 특성 및 재난간 연계성을 적용하여, 재난 연계 시나리오를 생성하는 단계,
상기 재난 연계 시나리오를 구성하는 각 재난별 모델링을 수행하는 단계, 및
상기 각 재난별 모델링을 통합하여, 복합 재난 확산을 예측하는 단계를 포함하되,
상기 재난간 연계성은 지역의 특성, 재난 이력, 개별 재난 간의 기본 연계를 활용한 가중치 기반으로 계산되는 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법.
Steps to receive information on disaster,
Generating a disaster linkage scenario by applying the regional characteristics and the linkage between the disasters to the disaster-related information,
Performing modeling for each disaster constituting the disaster linkage scenario, and
Comprising the step of predicting the spread of a complex disaster by integrating the modeling for each disaster,
The disaster-to-disaster linkage is a scenario-based disaster spread prediction method that is calculated based on weights using basic linkages between regional characteristics, disaster history, and individual disasters.
 제 1항에 있어서,
상기 재난 연계 시나리오를 생성하는 단계는, 과거 재난 시나리오 이력을 확인하는 단계를 더 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법.
The method of claim 1,
The generating of the disaster linkage scenario further comprises checking a past disaster scenario history.
 제 1항에 있어서,
상기 재난별 모델링을 수행하는 단계는, 자연재난별 모델링을 수행하는 단계 및 사회재난별 모델링을 수행하는 단계를, 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법.
The method of claim 1,
The performing of the disaster-specific modeling includes performing modeling for each natural disaster and performing modeling for each social disaster.
 제 1항에 있어서,
상기 재난별 모델링을 수행하는 단계는, 과거 각 재난별 이력을 확인하는 단계를 더 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법.
The method of claim 1,
The performing of the disaster-specific modeling further includes checking a history of each disaster in the past.
 제 1항에 있어서,
상기 생성된 재난 연계 시나리오 결과, 재난별 모델링 수행 결과 및 복합 재난 통합 모델링 수행 결과를 각각 저장하는 단계를 더 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법.
The method of claim 1,
The scenario-based disaster spread prediction method further comprising storing the generated disaster-linked scenario result, the disaster-specific modeling result, and the composite disaster integrated modeling result, respectively.
 제 1항에 있어서,
상기 복합 재난 확산 예측 결과를 시각적 화면으로 제공하는 단계를 더 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 방법.
The method of claim 1,
A scenario-based disaster spread prediction method further comprising the step of providing the composite disaster spread prediction result on a visual screen.
 사용자로부터 재난 관련 정보를 제공 받는 정보 수신부,
제공된 재난 관련 정보에 해당 지역 특성 및 재난간 연계성을 적용하여, 재난 연계 시나리오를 생성하는 시나리오 생성부,
상기 재난 연계 시나리오를 구성하는 각 재난별 모델링 및 각 재난별 모델링 결과를 통합하여 복합 재난 확산을 예측하는 복합 재난 통합 모델링부, 및
상기 예측된 복합 재난 결과를 저장하는 저장부를 포함하되,
상기 재난간 연계성은 지역의 특성, 재난 이력, 개별 재난 간의 기본 연계를 활용한 가중치 기반으로 계산되는 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치.
Information receiver that receives disaster-related information from users,
A scenario generation unit that creates a disaster-linked scenario by applying the characteristics of the region and the linkage between disasters to the provided disaster-related information,
A composite disaster integration modeling unit that predicts the spread of a composite disaster by integrating modeling for each disaster and modeling results for each disaster constituting the disaster linkage scenario, and
Including a storage unit for storing the predicted composite disaster result,
The disaster spread predictor is calculated based on the weights using the basic linkage between regional characteristics, disaster history, and individual disasters.
 제 7항에 있어서,
상기 예측된 복합 재난 결과를 시각적 화면으로 제공하는 디스플레이 수단을 더 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치.
The method of claim 7,
A scenario-based disaster spread prediction apparatus further comprising a display means for providing the predicted composite disaster result on a visual screen.
 제 7항에 있어서, 상기 저장부는,
상기 재난 연계 시나리오 결과를 저장하는 시나리오 이력 데이터베이스(DB)와, 상기 재난 연계 시나리오 결과를 기반으로 생성된 재난별 이력을 저장하는 개별 재난 이력 데이터베이스(DB), 및 복합 재난 예측 결과를 저장하는 재난 확산 예측 결과 데이터베이스(DB)를 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치.
The method of claim 7, wherein the storage unit,
A scenario history database (DB) that stores the disaster-linked scenario results, an individual disaster history database (DB) that stores the disaster-specific history generated based on the disaster-linked scenario results, and a disaster spread that stores the composite disaster prediction results. Scenario-based disaster spread prediction device including a prediction result database (DB).
 제 7항에 있어서, 상기 저장부는,
상기 지역별 특성을 저장하는 지역계수 데이터베이스(DB)를 더 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치.
The method of claim 7, wherein the storage unit,
A scenario-based disaster spread prediction apparatus further comprising an area coefficient database (DB) for storing the regional characteristics.
 제 7항에 있어서, 상기 정보 수신부는,
사용자 재난 관련 정보를 제공 받는 사용자 인터페이스(UI)를 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치.
The method of claim 7, wherein the information receiving unit,
Scenario-based disaster spread prediction device including a user interface (UI) that receives user disaster-related information.
 제 7항에 있어서, 상기 정보 수신부는,
원격 사용자로부터 재난 관련 정보를 제공 받는 무선 통신수단을 포함하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 장치.
The method of claim 7, wherein the information receiving unit,
Scenario-based disaster spread prediction apparatus including a wireless communication means receiving disaster-related information from a remote user.
 재난 관련 정보를 유무선 통신수단을 통해 제공하는 사용자 단말기, 및
제공된 재난 관련 정보에 해당 지역 특성 및 재난간 연계성을 적용하여, 재난 연계 시나리오를 생성하고, 상기 재난 연계 시나리오를 구성하는 각 재난별 모델링 및 각 재난별 모델링 결과를 통합하여 복합 재난 확산을 예측하고, 상기 예측된 결과를 상기 사용자 단말기로 전송하는 복합 재난 예측 서버를 포함하되
상기 재난간 연계성은 지역의 특성, 재난 이력, 개별 재난 간의 기본 연계를 활용한 가중치 기반으로 계산되는 시나리오 기반 재난 확산 예측 시스템.
A user terminal that provides disaster-related information through wired or wireless communication means, and
By applying the regional characteristics and the linkage between disasters to the provided disaster-related information, a disaster linkage scenario is generated, and the spread of a complex disaster is predicted by integrating the modeling for each disaster and the modeling result for each disaster constituting the disaster linkage scenario, Including a complex disaster prediction server for transmitting the predicted result to the user terminal,
The disaster-to-disaster linkage is a scenario-based disaster spread prediction system that is calculated based on weights using basic linkages between regional characteristics, disaster history, and individual disasters.
 제 13항에 있어서,
상기 복합 재난 예측 서버에 의해, 생성된 재난 연계 시나리오 및 각 재난별 모델링 결과를 저장하는 데이터베이스를, 상기 복합 재난 예측 서버내에 구비하는 것을 특징으로 하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 시스템.
The method of claim 13,
A scenario-based disaster spread prediction system comprising, in the composite disaster prediction server, a database for storing the disaster-linked scenario generated by the composite disaster prediction server and the modeling results for each disaster.
 제 13항에 있어서,
상기 복합 재난 예측 서버에 의해, 생성된 재난 연계 시나리오 및 각 재난별 모델링 결과를 저장하는 데이터베이스를, 상기 복합 재난 예측 서버와 유무선 통신이 가능한 외부 기관에 구비하는 것을 특징으로 하는 시나리오 기반 재난 확산 예측 시스템.The method of claim 13,
Scenario-based disaster spread prediction system, characterized in that a database for storing the disaster-linked scenario generated by the composite disaster prediction server and modeling results for each disaster is provided in an external organization capable of wired or wireless communication with the composite disaster prediction server. .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102310315B1 (en) * 2019-10-17 2021-10-06 국민대학교산학협력단 Method and apparatus for providing scenarios for supporting decision to respond to environmental facilities disaster
KR20210116101A (en) 2020-03-17 2021-09-27 케이아이티밸리(주) Customized Disaster Information Provision System and Method
KR102338616B1 (en) * 2020-08-26 2021-12-10 한국기술교육대학교 산학협력단 Electronic device to verify the disaster spread prediction model
KR102569665B1 (en) * 2022-11-17 2023-08-24 (주)아이디엠 Complex disaster scenario analysis apparatus and method
KR102559307B1 (en) * 2023-04-24 2023-07-25 제온시스 주식회사 Method, device and system for processing and utilizing images and video data generated at disaster sites

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100756265B1 (en) * 2007-05-16 2007-09-06 (주)지오시스템리서치 System and method for predicting a coastal inundation using a scenario of a storm surge
KR101248936B1 (en) 2012-10-04 2013-04-02 주식회사 스펙엔지니어링와이엔피 Management system for disaster occurrence of bridge considering deterioration
US9569739B2 (en) 2013-03-13 2017-02-14 Risk Management Solutions, Inc. Predicting and managing impacts from catastrophic events using weighted period event tables
KR101797179B1 (en) * 2017-01-18 2017-11-13 주식회사 제이비티 Hazard potential evaluation method for complex disasters

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100756265B1 (en) * 2007-05-16 2007-09-06 (주)지오시스템리서치 System and method for predicting a coastal inundation using a scenario of a storm surge
KR101248936B1 (en) 2012-10-04 2013-04-02 주식회사 스펙엔지니어링와이엔피 Management system for disaster occurrence of bridge considering deterioration
US9569739B2 (en) 2013-03-13 2017-02-14 Risk Management Solutions, Inc. Predicting and managing impacts from catastrophic events using weighted period event tables
KR101797179B1 (en) * 2017-01-18 2017-11-13 주식회사 제이비티 Hazard potential evaluation method for complex disasters

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