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빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크 설계 및 구현 -
분야 공학 > 로봇
저자 채수성 장선연 서동준
발행기관 한국디지털콘텐츠학회
간행물정보 한국디지털콘텐츠학회 논문지 2018년, 한국디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제4호, 771page~777page(총7page)
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목차
부제 : Design and Implementation of Big Data Analytics Framework for Disaster Risk Assessment
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 개발환경 및 설계방안
Ⅲ. 성능 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
 
 
국문초록
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 성능평가시 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.
 
 
영문초록
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.
 
 
분산병렬시스템, 지진피해분석, 회복탄력성, 재난재해위험도분석, Distributed & Parallel Framework, Ergo, Disaster Risk Analysis, Earthquake Damage Estimation, Resilience
 
 
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