KR20220095034A - 재난위기수준표출장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하는 재난위기수준표출장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

Description

재난위기수준표출장치 및 그 동작 방법{EXPRESSION APPARATUS FOR LEVEL OF DISASTER CRISIS, AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 발명은 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하기 위한 방안에 관한 것이다.
재난유형 별 위기경보는 관련 법령 및 「재난 위기관리 표준매뉴얼」의 위기경보 수준에 따라 의거 발령하고 있는데, 이처럼, 재난유형 별 위기경보를 발령하기 위해서는 그에 앞서 정량적 기준을 정의하여 재난위기수준을 분석할 필요가 있다.
그러나, 아직까지 재난위기수준을 분석할 수 있는 정량적 기준의 마련이 미진한 실정이며, 더욱이 재난위기수준의 분석에 있어서 정성적 분석이 요구되는 경우에는 정량적 기준에 따른 분석 결과를 효율적으로 참조할 수 방안의 부재로 인해 담당자의 의사 결정에 어려움이 있었다.
뿐만 아니라, 기존의 재난유형 별 위기경보는 전국단위로 발령되고 있어, 지역 단위의 위기경보 대응 활동에 한계가 있는 것이 현실이다.
이에, 본 발명에서는 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 그에 따른 분석 결과를 가시화하여 표출하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은, 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치는, 기 설정된 재난위기수준 분석조건에 기초하여 실시간 수집되는 실측재난데이터 중 적어도 일부를 재난위기수준 분석에 필요한 분석대상데이터로 결정하는 결정부; 상기 분석대상데이터를 재난위기수준 분석알고리즘에 대한 입력데이터로 입력하여, 상기 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 출력데이터를 재난위기수준에 대한 정량적 분석 결과로서 획득하는 획득부; 및 상기 정량적 분석 결과의 분석 기준인 재난위기수준 분석요소가 재난위기수준에 대한 정성적 분석에 참조되도록 상기 정량적 분석 결과로부터 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 가시화시켜 표출하는 표출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 재난위기수준 분석조건은, 재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역, 및 재난위기수준의 분석이 요구되는 재난유형인 분석대상재난유형을 포함하며, 상기 결정부는, 상기 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터 중 상기 분석대상재난유형과 매칭되는 적어도 일부를 상기 분석대상데이터로 결정할 수 있다.
구체적으로, 상기 결정부는, 상기 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터가 상기 적어도 일부 실측재난데이터 상에 존재하지 않는 경우, 상기 적어도 일부 실측재난데이터 각각과 상기 특정 실측재난데이터 간의 연관도를 기초로 상기 특정 종류의 실측재난데이터의 데이터 값을 추정하여, 추정된 데이터 값의 상기 특정 실측재난데이터를 상기 분석대상데이터에 포함시킬 수 있다.
구체적으로, 상기 획득부는, 상기 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우, 상기 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하여, 변경된 설정 값을 통해 상기 특정 실측재난데이터가 재난위기수준 분석에 반영되는 반영률을 감소시키고, 감소된 반영률만큼 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값 추정에 이용된 나머지 실측재난데이터의 반영률을 증가시킬 수 있다.
구체적으로, 상기 재난위기수준 분석조건은, 현재 시점을 기준으로 상기 현재 시점과 이웃한 과거시점 및 미래 시점을 포함하는 기간인 재난위기수준 분석기간을 포함하며, 상기 표출부는, 상기 재난위기수준 분석기간 동안에 변화되는 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 시계열 트랜드를 가시화시켜 표출하며, 상기 재난위기수준 분석기간 중 특정 시점이 선택되는 경우에는 선택된 시점에 대해 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 표출할 수 있다.
구체적으로, 상기 정량적 분석 결과는, 상기 분석대상재난유형과 연관된 재난유형인 연관재난유형에 대한 분석 결과를 포함하며, 상기 표출부는, 상기 연관재난유형에 대해 상기 분석대상유형과의 연관도, 및 재난위기수준에 대한 분석 결과를 가시화시켜 표출할 수 있다.
구체적으로, 상기 연관도는, 상기 분석대상재난유형, 및 상기 연관재난유형 각각에서 재난위기수준 분석에 필요한 실측재난데이터 중, 상기 분석대상재난유형과 상기 연관재난유형 간에 서로 일치되는 실측재난데이터 개수로부터 판별될 수 있다.
구체적으로, 상기 재난위기수준표출장치는, 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 표출에 따라 상기 정성적 분석 결과가 입력되는 경우, 기 정의된 처리 절차에 따라 상기 정성적 분석 결과를 특정 수신처로 전송하거나, 또는 특정 포맷의 문서로 출력하는 처리부를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치의 동작 방법은, 기 설정된 재난위기수준 분석조건에 기초하여 실시간 수집되는 실측재난데이터 중 적어도 일부를 재난위기수준 분석에 필요한 분석대상데이터로 결정하는 결정단계; 상기 분석대상데이터를 재난위기수준 분석알고리즘에 대한 입력데이터로 입력하여, 상기 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 출력데이터를 재난위기수준에 대한 정량적 분석 결과로서 획득하는 획득단계; 및 상기 정량적 분석 결과의 분석 기준인 재난위기수준 분석요소가 재난위기수준에 대한 정성적 분석에 참조되도록 상기 정량적 분석 결과로부터 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 가시화시켜 표출하는 표출단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 재난위기수준 분석조건은, 재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역, 및 재난위기수준의 분석이 요구되는 재난유형인 분석대상재난유형을 포함하며, 상기 결정단계는, 상기 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터 중 상기 분석대상재난유형과 매칭되는 적어도 일부를 상기 분석대상데이터로 결정할 수 있다.
구체적으로, 상기 결정단계는, 상기 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터가 상기 적어도 일부 실측재난데이터 상에 존재하지 않는 경우, 상기 적어도 일부 실측재난데이터 각각과 상기 특정 실측재난데이터 간의 연관도를 기초로 상기 특정 종류의 실측재난데이터의 데이터 값을 추정하여, 추정된 데이터 값의 상기 특정 실측재난데이터를 상기 분석대상데이터에 포함시킬 수 있다.
구체적으로, 상기 획득단계는, 상기 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우, 상기 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하여, 변경된 설정 값을 통해 상기 특정 실측재난데이터가 재난위기수준 분석에 반영되는 반영률을 감소시키고, 감소된 반영률만큼 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값 추정에 이용된 나머지 실측재난데이터의 반영률을 증가시킬 수 있다.
구체적으로, 상기 재난위기수준 분석조건은, 현재 시점을 기준으로 상기 현재 시점과 이웃한 과거시점 및 미래 시점을 포함하는 기간인 재난위기수준 분석기간을 포함하며, 상기 표출단계는, 상기 재난위기수준 분석기간 동안에 변화되는 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 시계열 트랜드를 가시화시켜 표출하며, 상기 재난위기수준 분석기간 중 특정 시점이 선택되는 경우에는 선택된 시점에 대해 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 표출할 수 있다.
상기 정량적 분석 결과는, 상기 분석대상재난유형과 연관된 재난유형인 연관재난유형에 대한 분석 결과를 포함하며, 상기 표출단계는, 상기 연관재난유형에 대해 상기 분석대상유형과의 연관도, 및 재난위기수준에 대한 분석 결과를 가시화시켜 표출할 수 있다.
구체적으로, 상기 연관도는, 상기 분석대상재난유형, 및 상기 연관재난유형 각각에서 재난위기수준 분석에 필요한 실측재난데이터 중, 상기 분석대상재난유형과 상기 연관재난유형 간에 서로 일치되는 실측재난데이터 개수로부터 판별될 수 있다.
구체적으로, 상기 방법은, 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 표출에 따라 상기 정성적 분석 결과가 입력되는 경우, 기 정의된 처리 절차에 따라 상기 정성적 분석 결과를 특정 수신처로 전송하거나, 또는 특정 포맷의 문서로 출력하는 처리단계를 더 포함할 수 있다.
이에, 본 발명의 재난위기수준표출장치 및 그 동작 방법에서는, 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하는 것이 가능해지므로, 재난위기수준에 대한 정성적 분석과 이를 토대로 한 재난유형 별 위기경보 발령에 대한 의사 결정을 효과적으로 지원할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준 분석 환경을 설명하기 위한 예시도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치의 개략적인 구성도.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 결과의 표출 형태를 설명하기 위한 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치의 동작 방법을 설명하기 위한 순서도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.
본 발명의 일 실시예에서는 재난유형 별 위기경보의 등급 판단을 지원하기 위한 기술을 다룬다.
재난유형 별 위기경보는 관련 법령 및 「재난 위기관리 표준매뉴얼」의 위기경보 수준에 따라 의거 발령하고 있다.
이와 같이, 재난유형 별 위기경보를 발령하기 위해서는 재난유형 별로 정량적 기준 혹은 정량적 기준과 정성적 기준을 혼재하여 재난위기수준을 분석할 필요가 있다.
그러나, 아직까지 재난위기수준을 분석할 수 있는 정량적 기준의 마련이 미진한 실정이며, 더욱이 재난위기수준의 분석에 있어서 정성적 분석이 요구되는 경우에는 정량적 기준에 따른 분석 결과를 효율적으로 참조할 수 방안의 부재로 인해 담당자의 의사 결정에 어려움이 있었다.
뿐만 아니라, 기존의 재난유형 별 위기경보는 전국단위로 발령되는 양상을 띄어, 지역 단위의 위기경보 대응 활동에 한계가 있는 것이 현실이다.
이에, 본 발명의 일 실시예에서는 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 그에 따른 분석 결과를 효율적으로 가시화하여 표출하기 위한 방안을 제안하고자 한다.
이와 관련하여, 도 1에는 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준 분석 환경을 예시적으로 보여주고 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준 분석 환경에서는, 지역 별로 재난유형에 따른 재난위기수준을 분석하여 표출하는 재난위기수준표출장치(100)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.
재난위기수준표출장치(100)는 지역 별로 실시간 수집되는 실측재난데이터로부터 재난유형 별 재난위기수준을 분석하며, 분석된 결과의 상세 내용을 가시화시켜 표출하는 장치를 일컫는 것으로서, 예컨대 서버의 형태로 구현될 수 있다.
여기서, 실측재난데이터는 재난유형에 따라 구분된 측정(센싱) 정보로서 예컨대, 재난유형이 가뭄인 경우, 강수량, 농업용수, 생활용수, 댐용수 등의 측정 정보가 해당될 수 있다.
이러한, 재난위기수준표출장치(100)가 서버의 형태로 구현되는 경우, 예컨대, 웹 서버, 데이터베이스 서버, 프록시 서버 등의 형태로 구현될 수 있으며, 네트워크 부하 분산 메커니즘, 내지 서비스 장치가 인터넷 또는 다른 네트워크 상에서 동작할 수 있도록 하는 다양한 소프트웨어 중 하나 이상이 설치될 수 있으며, 이를 통해 컴퓨터화된 시스템으로도 구현될 수 있다.
이때, 네트워크는 http 네트워크일 수 있으며, 전용 회선(private line), 인트라넷 또는 임의의 다른 네트워크일 수 있고, 또한 본 발명의 일 실시예에 따른 광고 제공 시스템 내 각 구성 간의 연결은, 데이터가 임의의 해커 또는 다른 제3자에 의한 공격을 받지 않도록 보안 네트워크로 연결될 수 있다.
이상, 본 발명의 일 실시예에 따른 전술한 구성을 통해, 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하는 것이 가능해지는데, 이하에서는 이를 실현하기 위한 재난위기수준표출장치(100)의 구성을 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
와 관련하여, 도 2에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)의 개략적인 구성을 보여주고 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)는 재난위기수준 분석을 위한 분석대상데이터를 결정하는 결정부(10), 재난위기수준에 대한 분석 결과를 획득하는 획득부(20), 및 재난위기수준에 대한 분석 결과를 가시화하여 표출하는 표출부(30)를 포함하는 구성을 가질 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)는 전술한 구성 이외에, 사용자(담당자)로부터 입력되는 입력 정보를 처리하는 처리부(40)를 더 포함하는 구성을 가질 수 있다.
이상의 결정부(10), 획득부(20), 표출부(30), 및 처리부(40)를 포함하는 재난위기수준표출장치(100)의 전체 구성 내지는 적어도 일부 구성은 하드웨어 모듈 형태 또는 소프트웨어 모듈 형태로 구현되거나, 하드웨어 모듈과 소프트웨어 모듈이 조합된 형태로도 구현될 수 있다.
여기서, 소프트웨어 모듈이란, 예컨대, 재난위기수준표출장치(100) 내에서 연산을 제어하는 프로세서에 의해 실행되는 명령어로 이해될 수 있으며, 이러한 명령어는 재난위기수준표출장치(100) 내 메모리에 탑재된 형태를 가질 수 있을 것이다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)는 전술한 구성 이외에, 유무선 통신망 접속을 지원하기 위한 통신 기능을 담당하는 RF 모듈인 통신부(50)의 구성을 더 포함할 수 있다.
이상 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)는 전술한 구성을 통해 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하는 것이 가능해지는데, 이하에서는 이를 실현하기 위한 재난위기수준표출장치(100) 내 각 구성에 대한 구체적인 설명을 이어 가기로 한다.
한편, 설명에 앞서, 재난위기수준에 대한 정량적 분석을 위한 기준(이하, '재난위기수준 분석요소'라 칭함)는 이미 정의되어 있음을 전제하기로 한다.
결정부(10)는 재난위기수준 분석을 위한 분석대상데이터를 결정하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 결정부(10)는 사용자(담당자)에 의해 설정되는 재난위기수준 분석조건에 기초하여 실시간 수집되는 실측재난데이터 중 적어도 일부를 재난위기수준 분석에 필요한 분석대상데이터로 결정하게 된다.
이를 위해, 결정부(10)는 예컨대, 도 3에 도시된 바와 같은 사용자 인터페이스(UI, User Interface)를 사용자(담당자)에게 제공하여, 사용자(담당자)로 하여금 사용자 인터페이스 내 조건 설정 창(2)을 통해 재난위기수준 분석조건의 설정을 지원한다.
이러한, 재난위기수준 분석조건으로는, 예컨대, 재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역과 재난위기수준의 분석이 요구되는 재난유형인 분석대상재난유형, 그리고 현재 시점을 기준으로 현재 시점과 이웃한 과거시점 및 미래 시점을 포함하는 일정 기간인 재난위기수준 분석기간이 설정될 수 있다.
여기서, 분석대상지역의 경우, 사용자 인터페이스 내 조건 설정 창(2) 이외에 지도 창(3)을 통해 전국 지도 기반, 시군구 단위 지역 범위를 클릭하여 선택할 수 있음은 물론이다.
이에 따라, 결정부(10)는 재난위기수준 분석조건으로서 분석대상지역과 분석대상재난유형이 설정되면, 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터 중 상기 분석대상재난유형과 매칭되는 적어도 일부를 상기 분석대상데이터로 결정할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서는, 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터(특정 종류의 실측재난데이터)가 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터에 존재하지 않는 경우를 고려한다.
이와 관련하여, 결정부(10)는 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터(특정 종류의 실측재난데이터)가 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터에 존재하지 않는 경우, 분석대상재난유형의 분석에 필요한 나머지 실측재난데이터 각각과 상기 특정 실측재난데이터 각각의 연관도에 따라 나머지 실측재난데이터의 데이터 값을 근거로 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값을 추정하여 분석대상데이터에 적용할 수 있다.
이때, 결정부(10)는 분석대상지역과 달리 상기 특정 실측재난데이터가 존재하는 타 지역의 통계데이터를 기반으로 타 지역에서 상기 특정 실측데이터의 데이터 값의 변동 추이와 설정치 미만(유사도가 임계치 이상)인 차이를 보이는 실측재난데이터를 데이터 값 추정을 위한 기준데이터로 확인하게 되며, 분석대상지역 내 나머지 실측재난데이터 중 상기 기준데이터와 동일한 실측재난데이터(동일한 종류의 실측재난데이터)를 선정하여 선정된 실측재난데이터의 데이터 값을 근거로 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값을 추정할 수 있다.
획득부(20)는 재난위기수준에 대한 분석 결과를 획득하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 획득부(20)는 분석대상지역의 재난위기수준 분석을 위한 분석대상데이터가 결정되면, 해당 분석대상데이터를 기 생성된 재난위기수준 분석알고리즘에 대한 입력데이터로 입력하여, 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 출력데이터를 재난위기수준에 대한 정량적 분석 결과로서 획득하게 된다.
여기서, 재난위기수준 분석알고리즘은, 인공지능기법(예: 기계학습, 딥러닝 등)을 통해 과거 분석대상데이터를 학습데이터로 학습하여 생성된 자동분석모델인 것으로 이해될 수 있다.
한편, 획득부(20)는 분석대상지역에 대해 결정된 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우, 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하여, 변경된 설정 값을 통해 상기 특정 실측재난데이터가 재난위기수준 분석에 반영되는 반영률을 감소시키고, 감소된 반영률만큼 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값 추정에 이용된 나머지 실측재난데이터의 반영률을 증가시킨다.
이는, 분석대상지역에 대해 결정된 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우에 대해 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하는 방식을 적용함으로써, 추정된 데이터 값을 가지는 특정 실측재난데이터의 입력으로 인해 재난위기수준 분석알고리즘로부터 출력되는 정량적 분석 결과의 정확도가 떨어지는 것을 방지하기 위함으로 이해될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따라 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 정략적 분석 결과에는, 분석대상재난유형에 대한 분석 결과뿐만 아니라 분석대상재난유형과의 연관도가 임계치 이상의 타 재난유형인 연관재난유형에 대한 분석 결과가 포함될 수 있다.
여기서, 분석대상재난유형과의 연관도는, 분석대상재난유형과 타 재난유형 각각에서 재난위기수준 분석에 필요한 실측재난데이터 중, 분석대상재난유형과 일치되는 실측재난데이터의 개수로부터 판별될 수 있다.
표출부(30)는 재난위기수준에 대한 분석 결과를 가시화하여 표출하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 표출부(30)는 재난위기수준 분석알고리즘로부터 정량적 분석 결과가 획득되면, 정량적 분석 결과의 분석 기준인 재난위기수준 분석요소가 재난위기수준에 대한 정성적 분석에 참조될 수 있도록 정량적 분석 결과로부터 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 가시화시켜 표출하게 된다.
이때, 표출부(30)는 재난위기수준 분석조건으로 설정된 재난위기수준 분석기간 동안에 변화되는 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 시계열 트랜드를 가시화시켜 표출하며, 재난위기수준 분석기간 중 특정 시점이 선택되는 경우에는 선택된 시점에 대해 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 표출할 수 있다.
또한, 표출부(30)는 재난위기수준 분석알고리즘로부터 획득되는 정략적 분석 결과로부터 분석대상재난유형과의 연관도가 임계치 이상으로 판단된 연관재난유형에 대한 분석 결과를 추출하여, 추출된 분석 결과를 분석대상유형과의 연관도와 함께 가시화시켜 표출할 수 있다.
참고로, 이하에서는 설명의 이해를 돕기 위해 앞서 예시한 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 결과의 표출 형태를 보다 상세하게 살펴보기로 한다.
조건 설정 창(2)에서는, 재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역과 재난위기수준의 분석이 요구되는 재난유형인 분석대상재난유형, 그리고 현재 시점을 기준으로 현재 시점과 이웃한 과거시점 및 미래 시점을 포함하는 일정 기간인 재난위기수준 분석기간을 포함하는 재난위기수준 분석조건의 설정을 지원할 수 있다.
또한, 지도 창(3)에서는, 전국 지도 기반, 시군구 단위 지역 범위를 클릭하는 방식으로 재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역에 대한 설정을 추가로 지원할 수 있다.
또한, 현재 재난위기수준 분석 결과 표출 창(4)에서는 분석대상지역 별 분석대상유형에 대한 재난위기수준 분석 결과의 표출을 지원할 수 있고, 재난위기수준표 창(5)에서는, 재난위기수준을 점수로 환산하여 환산된 점수를 예컨대, 도 4 (a)에서와 같이, 막대그래프 형태로 표출하는 것을 지원할 수 있다.
또한 재난위기수준 판단지표 창(6)에서는, 재난위기수준 분석 시 사용된 각종 지표를 통합 조회할 수 있도록 예컨대, 도 4 (b)에서와 같이, 각 지표의 점수 수준을 나타내는 통합 지표 차트 형태로 표출하는 것을 지원할 수 있다.
여기서, 재난위기수준 분석 시 사용되는 지표에는, 심각성(인명피해, 재산피해의 정도(또는 예상 정도) 및 국가적 차원의 대응 필요한 정도), 시급성(인명 및 재산의 급격한 피해가 예상되거나 인명구조활동, 선제적 대응이 필요한 정도), 확대 가능성(재난의 피해규모가 증가하거나 다른 재난으로 전파될 가능성의 정도), 지속시간(재난발생 직후부터 수습, 복구까지의 재난 처리 프로세스에 소요되는 시간), 파급효과(재난이 발생하여 일어난 모든 간접 피해로 경제적 및 사회적 파장의 정도), 국내외여론(재난상황으로 인한 국민적 위기의식의 정도 및 언론 노출 정도), 및 정부대응능력(재난 상황 관리를 위한 정부 대응체계, 재난대응의 경험, 대응 및 복구 물자 등의 조합) 등이 포함될 수 있다.
또한 시계열 재난위기수준 현황 및 향후 예측 결과 창(7)에서는 재난위기수준 분석기간 동안(예: 과거 1년, 향후 3개월)에 변화되는 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 시계열 트랜드를 가시화시켜 표출하는 것을 지원할 수 있다.
여기서, 시계열 트랜드는 과거 시점, 현재 시점, 및 미래 시점의 재난위기수준이 예컨대, 도 4 (c)에서와 같이 재난위기수준에 따른 색과 그래프로 표현될 수 있다.
또한 연관 재난위기수준 발생 현황 및 연관지수 분석 결과 창(8)에서는, 분석대상재난유형과의 연관도가 임계치 이상으로 판단된 연관재난유형에 대한 분석 결과가 분석대상유형과의 연관도와 함께 표출되는 것을 지원할 수 있다.
여기서, 분석대상유형과의 연관도는, 예컨대, 도 4(d)에서와 같은 그래프 형태로 표출될 수 있다.
또한 재난위기수준 분석 기준 창(9)에는 재난위기수준에 대한 정량적 분석을 위한 기준인 재난위기수준 분석요소가 표출되며, 이에 대한 사용자(담당자)의 변경을 지원할 수 있다.
또한 종합 시계열 분석 창(10)에서는, 재난위기수준 분석기간 동안 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과가 예컨대, 도 4(e)와 같은 형태로 표출되도록 지원하고, 세부 항목 창(11)에서는 재난위기수준 분석요소 각각에 대한 세부 요소 값 들을 예컨대, 도 4(f)와 같은 형태로 표출하는 것을 지원할 수 있다.
또한 타임라인 창(12)에서는, 재난위기수준 분석기간 중 특정 시점이 슬라이딩 선택되는 경우에 선택된 시점에 대한 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 앞서 예시한, 도 4 (b)에서와 같은 통합 정보 차트 형태로 표출하는 것을 지원할 수 있다.
마지막으로 관련정보 창(13)에서는, 사용자(담당자)의 정성적 분석에 관한 의사 결정에 참고할 수 있는 각종 정보(예: 통보문, 뉴스, SNS, 지역 특성 정보, 관련 웹사이트 등)가 표출되는 것을 지원할 수 있고, 담당자 재난위기수준 평가 결과 입력 창(14)에는 사용자(담당자)가 의사 결정한 정성적 분석 결과의 입력을 지원할 수 있다.
처리부(40)는 사용자(담당자)로부터 입력되는 입력 정보를 처리하는 기능을 수행한다.
보다 구체적으로, 처리부(40)는 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 표출에 따라 사용자(담당자)로부터 정성적 분석 결과가 입력되는 경우, 기 정의된 처리 절차에 따라 입력된 정성적 분석 결과를 처리하게 된다.
이때, 처리부(40)는 기 정의된 처리 절차에 따라 입력된 정성적 분석 결과를 특정 수신처로 전송하거나(SMS, 이메일), 또는 특정 포맷(보고문 또는 통보문)의 문서로 출력할 수 있다.
참고로, 사용자(담당자)로부터의 정성적 분석 결과는 앞서 예시한 도 3에서 담당자 재난위기수준 평가 결과 입력 창(14)을 통해 입력될 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)의 구성에 따르면, 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하는 것이 가능해지므로, 재난위기수준에 대한 정성적 분석과 이를 토대로 한 재난유형 별 위기경보 발령에 대한 의사 결정을 효과적으로 지원할 수 있음을 알 수 있다.
이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)의 동작 방법에 대해 설명하기로 한다.
먼저, 결정부(10)는 사용자(담당자)에 의해 설정되는 재난위기수준 분석조건에 기초하여 실시간 수집되는 실측재난데이터 중 적어도 일부를 재난위기수준 분석에 필요한 분석대상데이터로 결정한다(S10-S20).
이를 위해, 결정부(10)는 예컨대, 도 3에 도시된 바와 같은 사용자 인터페이스(UI, User Interface)를 사용자(담당자)에게 제공하여, 사용자(담당자)로 하여금 사용자 인터페이스 내 조건 설정 창(2)을 통해 재난위기수준 분석조건의 설정을 지원한다.
이러한, 재난위기수준 분석조건으로는, 예컨대, 재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역과 재난위기수준의 분석이 요구되는 재난유형인 분석대상재난유형, 그리고 현재 시점을 기준으로 현재 시점과 이웃한 과거시점 및 미래 시점을 포함하는 일정 기간인 재난위기수준 분석기간이 설정될 수 있다.
여기서, 분석대상지역의 경우, 사용자 인터페이스 내 조건 설정 창(2) 이외에 지도 창(3)을 통해 전국 지도 기반, 시군구 단위 지역 범위를 클릭하여 선택할 수 있음은 물론이다.
이에 따라, 결정부(10)는 재난위기수준 분석조건으로서 분석대상지역과 분석대상재난유형이 설정되면, 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터 중 상기 분석대상재난유형과 매칭되는 적어도 일부를 상기 분석대상데이터로 결정할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에서는, 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터(특정 종류의 실측재난데이터)가 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터에 존재하지 않는 경우를 고려한다.
이와 관련하여, 결정부(10)는 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터(특정 종류의 실측재난데이터)가 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터에 존재하지 않는 경우, 분석대상재난유형의 분석에 필요한 나머지 실측재난데이터 각각과 상기 특정 실측재난데이터 각각의 연관도에 따라 나머지 실측재난데이터의 데이터 값을 근거로 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값을 추정하여 분석대상데이터에 적용할 수 있다.
이때, 결정부(10)는 분석대상지역과 달리 상기 특정 실측재난데이터가 존재하는 타 지역의 통계데이터를 기반으로 타 지역에서 상기 특정 실측데이터의 데이터 값의 변동 추이와 설정치 미만(유사도가 임계치 이상)인 차이를 보이는 실측재난데이터를 데이터 값 추정을 위한 기준데이터로 확인하게 되며, 분석대상지역 내 나머지 실측재난데이터 중 상기 기준데이터와 동일한 실측재난데이터(동일한 종류의 실측재난데이터)를 선정하여 선정된 실측재난데이터의 데이터 값을 근거로 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값을 추정할 수 있다.
그리고 나서, 획득부(20)는 분석대상지역의 재난위기수준 분석을 위한 분석대상데이터가 결정되면, 해당 분석대상데이터를 기 생성된 재난위기수준 분석알고리즘에 대한 입력데이터로 입력하여, 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 출력데이터를 재난위기수준에 대한 정량적 분석 결과로서 획득한다(S30-S40).
여기서, 재난위기수준 분석알고리즘은, 인공지능기법(예: 기계학습, 딥러닝 등)을 통해 과거 분석대상데이터를 학습데이터로 학습하여 생성된 자동분석모델인 것으로 이해될 수 있다.
한편, 획득부(20)는 분석대상지역에 대해 결정된 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우, 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하여, 변경된 설정 값을 통해 상기 특정 실측재난데이터가 재난위기수준 분석에 반영되는 반영률을 감소시키고, 감소된 반영률만큼 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값 추정에 이용된 나머지 실측재난데이터의 반영률을 증가시킨다.
이는, 분석대상지역에 대해 결정된 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우에 대해 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하는 방식을 적용함으로써, 추정된 데이터 값을 가지는 특정 실측재난데이터의 입력으로 인해 재난위기수준 분석알고리즘로부터 출력되는 정량적 분석 결과의 정확도가 떨어지는 것을 방지하기 위함으로 이해될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따라 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 정략적 분석 결과에는, 분석대상재난유형에 대한 분석 결과뿐만 아니라 분석대상재난유형과의 연관도가 임계치 이상의 타 재난유형인 연관재난유형에 대한 분석 결과가 포함될 수 있다.
여기서, 분석대상재난유형과의 연관도는, 분석대상재난유형과 타 재난유형 각각에서 재난위기수준 분석에 필요한 실측재난데이터 중, 분석대상재난유형과 일치되는 실측재난데이터의 개수로부터 판별될 수 있다.
나아가, 표출부(30)는 재난위기수준 분석알고리즘로부터 정량적 분석 결과가 획득되면, 정량적 분석 결과의 분석 기준인 재난위기수준 분석요소가 재난위기수준에 대한 정성적 분석에 참조될 수 있도록 정량적 분석 결과로부터 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 가시화시켜 표출한다(S50).
이때, 표출부(30)는 재난위기수준 분석조건으로 설정된 재난위기수준 분석기간 동안에 변화되는 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 시계열 트랜드를 가시화시켜 표출하며, 재난위기수준 분석기간 중 특정 시점이 선택되는 경우에는 선택된 시점에 대해 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 표출할 수 있다.
또한, 표출부(30)는 재난위기수준 분석알고리즘로부터 획득되는 정략적 분석 결과로부터 분석대상재난유형과의 연관도가 임계치 이상으로 판단된 연관재난유형에 대한 분석 결과를 추출하여, 추출된 분석 결과를 분석대상유형과의 연관도와 함께 가시화시켜 표출할 수 있다.
이후, 처리부(40)는 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 표출에 따라 사용자(담당자)로부터 정성적 분석 결과가 입력되는 경우, 기 정의된 처리 절차에 따라 입력된 정성적 분석 결과를 처리한다(S60-S70).
이때, 처리부(40)는 기 정의된 처리 절차에 따라 입력된 정성적 분석 결과를 특정 수신처로 전송하거나(SMS, 이메일), 또는 특정 포맷(보고문 또는 통보문)의 문서로 출력할 수 있다.
참고로, 사용자(담당자)로부터의 정성적 분석 결과는 앞서 예시한 도 3에서 담당자 재난위기수준 평가 결과 입력 창(14)을 통해 입력될 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 재난위기수준표출장치(100)의 동작 방법에 따르면, 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출하는 것이 가능해지므로, 재난위기수준에 대한 정성적 분석과 이를 토대로 한 재난유형 별 위기경보 발령에 대한 의사 결정을 효과적으로 지원할 수 있음을 알 수 있다.
한편, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물들은 디지털 전자 회로로 구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다. 본 명세서에서 설명하는 주제의 구현물들은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 처리 시스템의 동작을 처리하기 위하여 혹은 이것에 의한 실행을 위하여 유형의 프로그램 저장매체 상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장 장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 혹은 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있다.
본 명세서에서 "시스템"이나 "장치"라 함은 예컨대 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터 혹은 다중 프로세서나 컴퓨터를 포함하여 데이터를 처리하기 위한 모든 기구, 장치 및 기계를 포괄한다. 처리 시스템은, 하드웨어에 부가하여, 예컨대 프로세서 펌웨어를 구성하는 코드, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제 혹은 이들 중 하나 이상의 조합 등 요청 시 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 형성하는 코드를 포함할 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
한편, 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 예컨대 EPROM, EEPROM 및 플래시메모리 장치와 같은 반도체 메모리 장치, 예컨대 내부 하드디스크나 외장형 디스크와 같은 자기 디스크, 자기광학 디스크 및 CD-ROM과 DVD-ROM 디스크를 포함하여 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 장치를 포함할 수 있다. 프로세서와 메모리는 특수 목적의 논리 회로에 의해 보충되거나, 그것에 통합될 수 있다.
본 명세서에서 설명한 주제의 구현물은 예컨대 데이터 서버와 같은 백엔드 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 애플리케이션 서버와 같은 미들웨어 컴포넌트를 포함하거나, 예컨대 사용자가 본 명세서에서 설명한 주제의 구현물과 상호 작용할 수 있는 웹 브라우저나 그래픽 유저 인터페이스를 갖는 클라이언트 컴퓨터와 같은 프론트엔드 컴포넌트 혹은 그러한 백엔드, 미들웨어 혹은 프론트엔드 컴포넌트의 하나 이상의 모든 조합을 포함하는 연산 시스템에서 구현될 수도 있다. 시스템의 컴포넌트는 예컨대 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 어떠한 형태나 매체에 의해서도 상호 접속 가능하다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 마찬가지로, 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
또한, 본 명세서에서는 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 시스템들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있다는 점을 이해하여야 한다
이와 같이, 본 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명에 따른 재난위기수준표출장치 및 그 동작 방법에 따르면, 지역 별로 재난 유형에 따른 재난위기수준을 분석하여, 분석된 결과에 대한 상세 내용을 효율적으로 가시화하여 표출할 수 있다는 점에서, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
100: 재난위기수준표출장치
10: 결정부 20: 획득부
30: 표출부 40: 처리부

Claims (16)

  1. 기 설정된 재난위기수준 분석조건에 기초하여 실시간 수집되는 실측재난데이터 중 적어도 일부를 재난위기수준 분석에 필요한 분석대상데이터로 결정하는 결정부;
    상기 분석대상데이터를 재난위기수준 분석알고리즘에 대한 입력데이터로 입력하여, 상기 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 출력데이터를 재난위기수준에 대한 정량적 분석 결과로서 획득하는 획득부; 및
    상기 정량적 분석 결과의 분석 기준인 재난위기수준 분석요소가 재난위기수준에 대한 정성적 분석에 참조되도록 상기 정량적 분석 결과로부터 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 가시화시켜 표출하는 표출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 재난위기수준 분석조건은,
    재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역, 및 재난위기수준의 분석이 요구되는 재난유형인 분석대상재난유형을 포함하며,
    상기 결정부는,
    상기 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터 중 상기 분석대상재난유형과 매칭되는 적어도 일부를 상기 분석대상데이터로 결정하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터가 상기 적어도 일부 실측재난데이터 상에 존재하지 않는 경우, 상기 적어도 일부 실측재난데이터 각각과 상기 특정 실측재난데이터 간의 연관도를 기초로 상기 특정 종류의 실측재난데이터의 데이터 값을 추정하여, 추정된 데이터 값의 상기 특정 실측재난데이터를 상기 분석대상데이터에 포함시키는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 획득부는,
    상기 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우, 상기 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하여, 변경된 설정 값을 통해 상기 특정 실측재난데이터가 재난위기수준 분석에 반영되는 반영률을 감소시키고, 감소된 반영률만큼 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값 추정에 이용된 나머지 실측재난데이터의 반영률을 증가시키는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 재난위기수준 분석조건은,
    현재 시점을 기준으로 상기 현재 시점과 이웃한 과거시점 및 미래 시점을 포함하는 기간인 재난위기수준 분석기간을 포함하며,
    상기 표출부는,
    상기 재난위기수준 분석기간 동안에 변화되는 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 시계열 트랜드를 가시화시켜 표출하며,
    상기 재난위기수준 분석기간 중 특정 시점이 선택되는 경우에는 선택된 시점에 대해 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 표출하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 정량적 분석 결과는,
    상기 분석대상재난유형과 연관된 재난유형인 연관재난유형에 대한 분석 결과를 포함하며,
    상기 표출부는,
    상기 연관재난유형에 대해 상기 분석대상유형과의 연관도, 및 재난위기수준에 대한 분석 결과를 가시화시켜 표출하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 연관도는,
    상기 분석대상재난유형, 및 상기 연관재난유형 각각에서 재난위기수준 분석에 필요한 실측재난데이터 중, 상기 분석대상재난유형과 상기 연관재난유형 간에 서로 일치되는 실측재난데이터 개수로부터 판별되는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 재난위기수준표출장치는,
    상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 표출에 따라 상기 정성적 분석 결과가 입력되는 경우, 기 정의된 처리 절차에 따라 상기 정성적 분석 결과를 특정 수신처로 전송하거나, 또는 특정 포맷의 문서로 출력하는 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치.
  9. 기 설정된 재난위기수준 분석조건에 기초하여 실시간 수집되는 실측재난데이터 중 적어도 일부를 재난위기수준 분석에 필요한 분석대상데이터로 결정하는 결정단계;
    상기 분석대상데이터를 재난위기수준 분석알고리즘에 대한 입력데이터로 입력하여, 상기 재난위기수준 분석알고리즘으로부터 출력되는 출력데이터를 재난위기수준에 대한 정량적 분석 결과로서 획득하는 획득단계; 및
    상기 정량적 분석 결과의 분석 기준인 재난위기수준 분석요소가 재난위기수준에 대한 정성적 분석에 참조되도록 상기 정량적 분석 결과로부터 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 가시화시켜 표출하는 표출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 재난위기수준 분석조건은,
    재난위기수준의 분석이 요구되는 지역인 분석대상지역, 및 재난위기수준의 분석이 요구되는 재난유형인 분석대상재난유형을 포함하며,
    상기 결정단계는,
    상기 분석대상지역에서 수집되는 실측재난데이터 중 상기 분석대상재난유형과 매칭되는 적어도 일부를 상기 분석대상데이터로 결정하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정단계는,
    상기 분석대상재난유형의 분석에 필요한 특정 실측재난데이터가 상기 적어도 일부 실측재난데이터 상에 존재하지 않는 경우, 상기 적어도 일부 실측재난데이터 각각과 상기 특정 실측재난데이터 간의 연관도를 기초로 상기 특정 종류의 실측재난데이터의 데이터 값을 추정하여, 추정된 데이터 값의 상기 특정 실측재난데이터를 상기 분석대상데이터에 포함시키는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 획득단계는,
    상기 분석대상데이터 상에 데이터 값이 추정된 특정 실측재난데이터가 포함되는 경우, 상기 재난위기수준 분석알고리즘의 하이퍼 파라미터의 설정 값을 변경하여, 변경된 설정 값을 통해 상기 특정 실측재난데이터가 재난위기수준 분석에 반영되는 반영률을 감소시키고, 감소된 반영률만큼 상기 특정 실측재난데이터의 데이터 값 추정에 이용된 나머지 실측재난데이터의 반영률을 증가시키는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 재난위기수준 분석조건은,
    현재 시점을 기준으로 상기 현재 시점과 이웃한 과거시점 및 미래 시점을 포함하는 기간인 재난위기수준 분석기간을 포함하며,
    상기 표출단계는,
    상기 재난위기수준 분석기간 동안에 변화되는 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 시계열 트랜드를 가시화시켜 표출하며,
    상기 재난위기수준 분석기간 중 특정 시점이 선택되는 경우에는 선택된 시점에 대해 상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과를 표출하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 정량적 분석 결과는,
    상기 분석대상재난유형과 연관된 재난유형인 연관재난유형에 대한 분석 결과를 포함하며,
    상기 표출단계는,
    상기 연관재난유형에 대해 상기 분석대상유형과의 연관도, 및 재난위기수준에 대한 분석 결과를 가시화시켜 표출하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 연관도는,
    상기 분석대상재난유형, 및 상기 연관재난유형 각각에서 재난위기수준 분석에 필요한 실측재난데이터 중, 상기 분석대상재난유형과 상기 연관재난유형 간에 서로 일치되는 실측재난데이터 개수로부터 판별되는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
  16. 제 9 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 재난위기수준 분석요소 별 분석 결과의 표출에 따라 상기 정성적 분석 결과가 입력되는 경우, 기 정의된 처리 절차에 따라 상기 정성적 분석 결과를 특정 수신처로 전송하거나, 또는 특정 포맷의 문서로 출력하는 처리단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재난위기수준표출장치의 동작 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080023098A (ko) * 2006-09-07 2008-03-12 박상우 지아이에스를 이용한 재해 상황 분석 시스템 및 그 방법
KR20180080097A (ko) * 2017-01-03 2018-07-11 한국전자통신연구원 기계학습 지식 및 자동화된 기계 학습 절차 기반의 자가 학습 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080023098A (ko) * 2006-09-07 2008-03-12 박상우 지아이에스를 이용한 재해 상황 분석 시스템 및 그 방법
KR20180080097A (ko) * 2017-01-03 2018-07-11 한국전자통신연구원 기계학습 지식 및 자동화된 기계 학습 절차 기반의 자가 학습 시스템

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102612203B1 (ko) * 2022-12-28 2023-12-12 대한민국 지역단위 사회재난 위험 분석 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템

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