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Design and Implementation of Big Data Analytics Framework for Disaster Risk Assessment

빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크 설계 및 구현

  • Chai, Su-seong (Multi-Disaster Countermeasures Organization, Korea Institute of Science and Technology Information) ;
  • Jang, Sun Yeon (Mediaflow) ;
  • Suh, Dongjun (School of Convergence & Fusion System Engineering, Kyungpook National University)
  • 채수성 (한국과학기술정보연구원 복합재난대응연구단) ;
  • 장선연 (미디어플로우(주)) ;
  • 서동준 (경북대학교 융복합시스템공학부)
  • Received : 2018.04.15
  • Accepted : 2018.04.25
  • Published : 2018.04.30

Abstract

This study proposes a big data based risk analysis framework to analyze more comprehensive disaster risk and vulnerability. We introduce a distributed and parallel framework that allows large volumes of data to be processed in a short time by using open-source disaster risk assessment tool. A performance analysis of the proposed system presents that it achieves a more faster processing time than that of the existing system and it will be possible to respond promptly to precise prediction and contribute to providing guideline to disaster countermeasures. Proposed system is able to support accurate risk prediction and mitigate severe damage, therefore will be crucial to giving decision makers or experts to prepare for emergency or disaster situation, and minimizing large scale damage to a region.

본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.

Keywords

References

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