통계적 기법을 활용한 피해대응자원 분류 알고리즘의 연구

Abstract

우리나라에서는 자연 재해 중 태풍, 호우에 의한 재산 피해가 재해에 의한 피해액의 대부분을 차지하고 있으며, 이 중 수변구조물의 피해액은 절반에 가까운 비율을 차지하고 있다. 이를 줄이기 위해 사전 예방시스템의 정비, 응급대응 및 사후 복구 시스템의 구축이 이루어지고 있다. 본 연구는 수변구조물에 발생한 재해에 대응하기 위한 응급대응 시스템의 일부인 응급대응 자원의 관리에 대한 연구이다. 본 연구에서는 수변구조물에 재해가 발생하여 응급대응이 필요할 경우에 사용되는 자원을 속성에 맞추어 분류하는 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 이전의 경직된 계층적 분류와는 달리 알고리즘을 통한 분류를 사용하여 정보의 역동적인 변화에도 적합한 분류를 수행하며, 현장 상황에 적합한 분류를 통해 긴급한 상황의 효과적인 계획 수립에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 피해 정보 및 자원 정보를 정적 정보와 동적 정보로 나누고 PCA 기법과 군집 분석을 적용하여 복구자원을 분류하였다. 또한 본 연구의 효용성을 파악하기 위해 가상 데이터를 생성하여 자원분류 알고리즘을 검증하였다. In South Korea, the damage caused by typhoons and downpour has the biggest proportions in total damage. Moreover, their damages are biased to riverside structures. To deal with the disasters like typhoons, disaster response system that takes charge of preparation, emergency response, and recovery attracts public attention. This study is concerned about the emergency response resource management. This study suggests the advanced classification algorithm, which classify disaster response resources along their attributes in dynamic situation. Classification result from suggested algorithm may support decision processes under dynamic emergency. In this study, we arrange the information of response resources and use PCA and Clustering analysis to classify the resources. After that, we execute the simulation study with randomly generated dataset to examine the performance of suggested algorithm.