[AI 데이터 연구단] 재난 대응 시나리오 및 주요 행동 요령

https://github.com/rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling.git

GitHub - rootofdata/AILAB_Sleep-Scoring-Modeling

재난대응 전문가 시스템 (한국 환경산업기술원)

우리나라 재난에 의한 피해가 지속적 발생 특히 다수의 상하수도시설에서는 내진설계가 적용되지 않음.

따라서 비상급수관리 내진보강 등의 시설 재난에 대한 피해대응이 미흡함.

재난안전연구원에 따르면 재난으로 인한 공공시설의 피해액이 전체의 69.5%이므로 공공시설에 대한 대응이 필요.

그 중 환경 시설에 대한 대응이 미흡.

예를 들어 2017년 9월 환경부에서 발표한 상수도 시설 내진 현황에 분석한 결과 전국 지방수도시설 5045개소 중 3174개소가 내진설계 또는 성능 인증이 안 된 것으로 보고

 

따라서 환경 시설의 재난대응훈련이 요구되고 있으며 재난 담당자와 실무자를 도울 수 있는 제도적·규율적 시스템이 필요.

현재 재난대응은 각 기관별 구비된 재난대응 표준 매뉴얼을 숙지하고 반복 훈련하여 몸에 익힌 상황에서 재난에 대처함.

본 선행연구에서는 현장 담당자가 신속하고 정확하게 처리할 수 있도록 의사결정을 지원하는 규칙 기반의 의사결정 지원 전문가 시스템을 개발함.

이와 관련된 국내 기술 현황

(한국 수산공사)에서는 통합물관리 시스템(IWRM), 전사적 리스크 관리 시스템(KRM), 통합 지진 감시 시스템(KEMS) 등을 자체 개발하여 재난에 대응

특히 수장공사에서는 재난을 리스크로 분류하여 관리

자연재해의 시사 사고 등 위기 유형에 따라 재난관리 매뉴얼을 구비하여 반복적인 교육과 훈련을 통해 재난에 예방 및 대응 함.

하지만 재난 상황에 대한 의사결정 지원 기술보다는 자산을 관리하는 시스템으로 운영하고 있음.

한국 농어촌공사에서도 지능형 농촌용수 정보서비스 시스템을 구축하여 사용

본 시스템은 농촌용수 정보 통합 마스터플랜 및 데이터베이스를 구축하여 전체를 운영할 수 있는 프로그램.

이를 통해 산재하여 있는 다양한 농촌 수자원 정보를 통하였고 RCT 기반 통합 관리 프로그램을 개발하여 정략적 물 관리 프로그램 환경을 구현

이러한 시스템은 수정 관리에 특화되어있지만, 재난 상황 발생 시 상황에 대처할 수 있도록 의사결정 지원하는 시스템은 개발되어 있지 않음.

(국외 현황 그냥 넘어감 – 일본 EU 미국 등의 사례)

환경 시설 재난대응 및 사고 대응 전문가 시스템은 재난 발생 시 기상정보와 재난정보를 수집하여 재난 유형을 파악하고 자동으로 재난 상황을 알려줌

이후 규칙 기반의 지식 엔진과 과거 사례기반의 추천 엔진을 사용하여 환경 시설 담당자가 현 상황에 맞는 올바른 결정을 내릴 수 있는 정보를 제공

이를 통해 의사결정권자는 상황에 맞는 조치를 현장에 지시하고 현장실무자는 지시 사항을 확인 후 상황실에 피드백

이러한 1열의 대응 과정을 통해 재난 상황에 대응함.

복구 시점에는 우선으로 복구해야 할 시설을 추천하여 업무의 효율성을 높임.

최종적으로 현 상황에 대해 지방자치단체 및 상위 간의 보고하기 위해 대응 이력에 따라 보고서를 작성하여 그 안에 보고할 수 있도록 보고서 작성을 돕는다.

이 프로세스가 재난대응 의사결정 지원 전문가 시스템에 업무 흐름이라고 볼 수 있음

 

다시 설명하자면 재난대응을 위해 상황실을 중심으로 재난 상황 현장에 있으며 상황실과 재난 상황 현장에 실무자는 지속해서 전문가 시스템을 통해 소통할 수 있음.

업무의 흐름을 확인 가능

즉 재난 상황 감시 시스템에서 재난 발생 시 재난 상황대응 시스템을 넘어가며 재난 상황대응에서는 임무 전송을 통해 현장으로 임무를 전송.

재난에 대한 정보와 사례는 DB 서버에 저장되어 상황에 맞는 재난정보를 제공할 뿐만 아니라 재난대응 이력을 저장하는 데 사용.

 

연구내용 및 결과

재난대응 프로그램에서 중요한 것은 재난을 분류하는 일.

환경 시설 재난정보 코드 관리체계를 업무 관리 영역, 재난 상황 영역, 대응관리 영역으로 세부적으로 구분하였으며 이를 기반으로 재난정보 코드 체계를 구축하였음. 환경 시설에서 발생할 수 있는 재난을 관리할 수 있는 기반을 구축하는 것.

담당 부서 코드, 담당 직무 코드, 재난대응 매뉴얼 코드 등 시스템에 적합하게 코드를 개발

이러한 코드를 구분하는 것이 프로그램을 구축하는데 필수적.

부서 담당 코드를 예를 들자면 담당 부서를 나타내도록 부서의 앞자리 3자리를 할당하고 각 담당 부서별로 순차적으로 번호를 할당하도록 하였음. 이렇나 코드는 직무 코드와 번호코드를 구성한 총 6자리 코드로 구성하며 재난대응 매뉴얼 조회 및 관리할 수 있도록 구성

위 사진은 재난대응 매뉴얼 DB를 구축한 내용

본 시스템의 핵심 내용은 규칙 기반의 매뉴얼을 전산화 한 부분

정부에서는 재난에 대응하기 위해 각 부서별로 재난대응 표준 매뉴얼을 작성하고

이를 토대로 지방자치단체 사업서 별로 재난대응 실무 매뉴얼을 작성하여 관리

매뉴얼을 모아 재난 유형과 종류에 따라 개별적인 단위 매뉴얼을 만듬.

이를 토대로 대응에 대한 순차적인 알고리즘을 만들었으며 재난별 적정 대응 알고리즘을 개발.

이러한 알고리즘은 전혀 없던 시스템이 아닌 문서화 된 내용을 체계적으로 정리한 것에 의미 부여.

즉 기존에는 문서로 정리되어 있지만 사용되지 않았던 좋은 콘텐츠에 RCT기술을 입혀 사용자 접근성을 향상.

 

환경 시설 재난 및 사고 대응 의사결정 지원 전문가 시스템의 화면

 

재난 상황과 재난대응

모니터링 화면에서 재난 상황이 발생하면 다음 발생 알람이 팝업에 표시

팝업에는 위치 재난 유형, 단계 등을 알려주며 본 재난에 대응할 것인지 의사를 물음.

재난에 대응하겠다고 선택하면 유사했던 과거 재난이 무엇이며 어떻게 대응했는지에 대한 과거 정보와 현재 일어날 수 있는 재난에 따른 대응 알고리즘을 선택할 수 있도록 안내

이는 과거 사례를 기반으로 현재 일어날 수 있는 재난을 추천하는 추천 엔진의 기반으로 도출된 결과.
예를 들면 유튜브에 접속하면 과거에 내가 보았던 콘텐츠 기반으로 내가 관심 있어 할 만한 콘텐츠를 표시

이러한 시스템을 리코멘데이션 엔진이라고 한다. 시스템에 본 엔진을 적용

재난대응은 시스템에 입력해 둔 기존 지식 기반 알고리즘을 통해 순차적으로 재난에 대응할 수 있도록 도움.

재난 이력과 업무지원 화면이

본 시스템에서 가장 중요한 파트이며 재난 이력을 관리하는 파트다.

 

재난 분야에서는 과거 재난대응 사례를 구하기 어려움.

지난 3년간 전국 환경 시설에서 발생한 재난을 조사하였지만 총 30만 건의 자료를 수집하였지만 그중 쓸 수 있는 데이터는 200건 미만.

 

따라서 이 시스템에서는 재난 데이터베이스의 자동으로 저장할 수 있는 시스템을 구축

이에 과거에 발생한 재난 사례를 쉽게 접근할 수 있으며 이러한 정보는 시간의 흐름에 따라 가치 있는 정보로 사용될 수 있을 것으로 판단됨

시스템 관리 및 매뉴얼 조회 기능

본 화면에서는 전문적으로 시스템을 관리하고 매뉴얼을 조회 및 수정할 수 있도록 제공

알고리즘 및 시나리오 기능

본 화면에서는 알고리즘을 시각적으로 표현

재난대응 담당자는 마법사 화면과 알고리즘 화면 두 화면을 선택하여 선호에 따라 재난에 대응 가능.

직관적인 GUI를 사용하여 재난에 대응하기 쉬움.

 

 

https://youtu.be/l3vXO32Fkb4