Mobile QR Code QR CODE : Journal of the Korean Society of Civil Engineers

  1. 정회원 ․ 건국대학교 인프라시스템공학과 석박사통합과정 (Konkuk University ․ guscjf1173@naver.com)
  2. 정회원 ․ 건국대학교 인프라시스템공학과 석박사통합과정 (Konkuk University ․ tjsdk7009@naver.com)
  3. (주)로딕스 연구소장 (Leaders of Digital Convergence Systems ․ jslee@lodics.com)
  4. 교신저자 ․ 건국대학교 사회환경공학부 교수 (Corresponding Author ․ Konkuk University ․ neptune@konkuk.ac.kr)



재난현장지원시스템, 재난대응, 시스템 통합, 시스템 시뮬레이션
Disaster site support system, Disaster response, System integration, System simulation

1. 서 론

최근 발생하고 있는 재난의 양상이 과거에 비해 더욱 복잡하고 다양해짐에 따라 기존의 시스템만으로는 재난의 예측과 대응 측면에서 높은 효율성을 기대하기 어려운 상황이다. 재난재해 발생 시 초기대응의 미흡은 인명 및 재산피해 규모의 확대로 이어지며, 이는 최근 발생한 여러 재난 사례에서 여실히 드러난다. 따라서, 수습복구에 초점이 맞춰져 있던 기존 방식에서 벗어나 다양한 스마트 기술을 활용한 재난 상황의 실시간 파악 및 선제적 대응이 중요하며, 최근 진행된 여러 연구에서도 기존 시스템 개선의 필요성에 대해 언급하고 있다.

기존 스마트 재난상황관리 시스템(일명 SBB: Smart Big Board)은 재난상황관리 현업 지원 역량 강화를 위해 2015년부터 연구가 진행되었고, 2018년까지 2차 개발단계를 거쳐 재난유형별 시나리오에 따라 효율적으로 재난상황을 관리할 수 있도록 개발되었다. 11개 기관으로부터 35종의 기상정보, 사고정보, 자원 배치현황 등 각종 상황정보 자료를 수집하여 전자지도 기반으로 통합적으로 표출해 재난상황관리 지원에 활용되고 있다. 그러나 연계정보가 통합된 형태가 아닌 부처별 단순 정보가 표출되는 형태이며, 각종 데이터를 분석하는 방법이 경험적인 위험성 판단에 의존한다는 점에서 그 한계점이 분명하다. 국립재난안전연구원은 기 개발된 시스템의 활용성 저하 원인으로 시스템 조작의 어려움과 적재적소에서 유용한 정보를 손쉽게 찾기 어려운 점 등을 꼽았으며, 시스템의 개선을 위해서는 기존의 단순표출 ․ 사후분석 방식에서 벗어나 수집된 데이터로부터 판단정보(information), 의사결정과 실행이라는 일련의 사이클에 대한 종합적인 정보제공의 필요성에 대해 언급한 바 있다(Lee and Park, 2019). Kang(2017)은 국민참여형 스마트 재난안전관리 시스템이 재난상황 파악에 도움이 될 수 있음에 주목했으며, 기술이 발달함에 따라 다양한 방식으로 수집된 정보의 홍수 속에서 유용한 정보를 추출하여 분석하고 데이터 패턴을 시각화하여 언제 어떤 재난이 발생할지 선제적으로 예측 및 대응가능한 종합적체계적 스마트 재난안전관리 시스템의 필요성에 대해 언급하였다. 재난상황을 종합적으로 관리할 수 있는 시스템에 대한 중요성이 대두됨에 따라 IoT 기반 다중이용시설물의 재난관리시스템(Park, 2021), 재난대응 의사결정지원 시스템(Kang et al., 2015), 첨단 과학기술 기반 성능중심 재난대응시스템(Hong, 2021) 등 스마트 기술을 활용하여 다양한 관점에서 접근한 시스템 구축 연구가 진행되고 있지만, 재난대응에 있어 가장 중요한 재난현장에 초점이 맞춰져 있지 않다. 이외에도 사람이 접근하기 어려운 재난현장의 탐사 및 모니터링에 드론과 로봇을 활용하기 위한 연구가 다수 진행되었으며(Jo et al., 2020; Jung et al., 2022), 현장요원간의 의사소통, 정보공유 측면의 효율성 제고에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다(Son et al., 2018). 이러한 연구들은 재난현장에서 활용가능한 개별기술의 고도화 측면에서는 의미가 있지만, 이를 종합적으로 아우르는 재난현장관리 통합시스템의 구축에 관한 연구는 미흡한 상황이다.

본 연구의 목적은 재난현장에서 실시간으로 발생하는 정보들을 신속하게 수집·분석하여 정확한 재난 현장 상황 파악과 의사결정을 지원할 수 있는 현장 지원시스템의 통합방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 먼저 스마트 재난현장지원시스템의 기능적인 측면을 정리하였으며, 다양한 형태의 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 데이터 형식을 검토하고, 데이터 흐름을 정리하였다. 마지막으로 가상의 재난 발생 시나리오에 따른 시뮬레이션을 통해 시스템 운용 가능성을 검토하였으며, 이를 통해 이론적인 연구에서 그치지 않고 현업에 적용하기 위한 기반을 마련하고자 하였다.

2. 스마트 재난현장지원시스템 통합 방안

2.1 시스템 기능 및 구성

본 연구에서 제안하는 스마트 재난현장지원시스템은 모바일과 모빌리티 기술을 적극적으로 활용하여 재난 현장 상황정보를 실시간으로 수집·공유함으로써 현장에서는 정보수집에 대한 부담을 낮추고 대응 활동에 집중할 수 있는 기반을 마련한다는 점에서 그 의의가 있으며, 주요 기능의 구성은 Fig. 1과 같다.

먼저 재난 현장 정보수집 방법은 크게 국민제보와 현장 운용 기기로 나뉜다.

국민제보는 방송사 국민제보 시스템과 시민들의 모바일 기기에 설치된 국민제보 앱으로 구분할 수 있다. 재난 발생 시 방송사는 필터링된 재난 관련 제보데이터를 행안부에 전송하며, 재난종료 전까지 주기적으로 제보데이터를 전송한다. 국민제보 앱으로부터 수집된 재난현장정보는 위치정보를 포함하고 있으므로 재난 현장의 위치를 추출하는 데 활용될 수 있으며, 이를 통해 파악된 재난 현장으로부터 일정 범위 내에 존재하는 인근 CCTV 영상을 재난 상황 파악에 활용할 수 있다. 재난 유형에 따라 상황 파악에 필요한 정보를 취득하기 위해 요구되는 카메라 사양과 센서가 상이하며, 재난현장의 특성상 사람이 접근하기 어려운 경우가 많다. 드론과 로봇을 이용하면 재난현장에서의 정보수집 측면의 한계를 극복할 수 있으며, 라이다 및 각종 센서를 활용하여 보다 풍부한 현장정보를 수집할 수 있다.

재난현장 촬영 영상은 상황파악을 위해 활용되지만, 피해가 발생한 위치를 특정하기 위한 용도로 활용될 수 있다. 이를 위해 로봇·드론 등의 장비와 시민제보를 통해 수집된 영상의 좌표를 부여하기 위한 Georeferencing 기술이 적용된다. 로봇과 드론은 자체적으로 탑재된 GPS 등을 통해 영상촬영 좌표를 얻어낼 수 있으며, 기하보정 기술 및 실내공간 실좌표값 Localiation기술 등을 활용하여 GPS를 활용할 수 없는 실내에서도 좌표를 특정할 수 있다. 시민제보 영상의 경우 제보자의 위치정보 및 촬영 당시 카메라의 자세정보 등의 내용이 포함된 제보정보를 바탕으로 재난현장의 위치정보를 추출하며, 제보정보에는 위도, 경도, 고도, 방위각, Roll, Pitch, Yaw 데이터가 포함된다.

재난현장단에서 모든 상황정보를 가장 먼저 접함과 동시에 이를 빠르게 공유해야 하는 현장 요원들은 휴대하고 있는 단말기를 통해 정보를 공유하게 된다. 재난현장에서 이루어지는 상황관리분야별 필수 업무 기능-상황 총괄, 현장 대응, 대민 지원, 행정지원 등-을 구현한 모바일 재난현장 통합 상황관리 앱은 현장상황 정보수집 및 상황실 보고, 기술인력·자원봉사 지원, 장비·자재·시설 지원, 민원접수 등의 기능을 포함하고 있으며, 인명·재산피해 실시간 정보 업데이트, 대피명령 발령, 담당자 체크리스트 지원 등의 기타 지원기능이 탑재되어 유관기관 및 재난 현장 담당자 간의 의사소통 및 협력을 강화한다.

재난정보 융합 모듈은 DEM, 인구 데이터, 도로중심선 등과 같은 입력 데이터를 각종 분석 모델에 적용하여 재난상황관리에 활용가능한 형태로 가공하는 기능을 가진다. 재난 유형별로 상황관리에 요구되는 분석의 종류가 상이하므로, 이를 모듈 형태로 개발하여 다양한 재난 유형에 적용가능한 형태인 재난정보 융합 모듈을 제시하고 있다. 예를 들어 재난발생시 대피경로를 분석하는 모듈에서는 재난 피해 범위, 대피인구, 도로, 대피소 Load와 같은 입력데이터를 기반으로 건물별 대피소 최단경로를 도출하고, 대피인원과 대피소 수용력을 고려한 최적 할당 전략을 도출하여 최종적으로 대피경로 분석 결과를 제공한다.

재난관리자는 이렇게 수집된 재난현장의 영상, 공간분석 결과 등의 정보를 활용하여 긴박한 상황 속 중대한 의사결정을 내려야 한다. 이러한 정보들은 그 종류가 다양하고 데이터의 양이 방대하므로 불필요한 정보가 표출되는 등 의사결정에 지장을 줄 우려가 있다. 이를 방지하기 위해서는 시스템의 엔드유저인 상황관리자의 니즈와 이용편의를 고려한 GIS 상황판을 구성하는 것이 무엇보다 중요하다. 이를 통해 업무단계에서 적재적소에 유용한 정보를 획득 및 공유할 수 있으며, 시스템 활용성을 극대화할 수 있다.

Fig. 1. Conceptual Diagram of Smart Disaster Site Support System Functions
../../Resources/KSCE/Ksce.2023.43.6.0831/fig1.png

2.2 스마트 재난현장지원시스템 내 데이터 규격

스마트 재난현장지원시스템은 재난상황 파악을 위해 재난현장에서 발생되는 다양한 정보를 수집하며, 그 방식은 수집 주체에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 센서, 카메라 등을 탑재한 로봇·드론은 재난관리자(관할 지자체, 소방 및 중앙상황실)에 의해 사람이 접근하기 어려운 재난현장에 출동하며, 보다 정확하고 풍부한 현장정보를 수집할 수 있다. 재난현장 주변에 위치한 시민들이 제보하는 영상은 실시간으로 재난의 피해 규모와 범위 등을 파악하는데 있어 도움을 줄 수 있다. 이외에도 재난현장에서 수습 및 구조 활동을 하는 현장요원들이 상호협력과 의사소통을 위해 사용하는 모바일 앱에서 발생하는 데이터 또한 재난상황관리의 중요한 축이 된다. 이처럼 다양한 형태의 데이터를 체계적으로 관리하기 위해서는 데이터 구조를 표준화하고 전송체계를 확립하는 것이 무엇보다 중요하다. Table 1, 2, 3은 시스템 내 각각의 기능구현을 위해 수집되는 데이터 규격이다.

로봇·드론 등을 통해 현장에서 수집되거나 시민제보로 취득할 수 있는 재난현장정보는 대부분 데이터 적재·분류 단계를 거쳐 GIS 상황판에 바로 표출이 가능한 반면, 재난상황관리정보(지도)는 기존에 구축되어 있는 데이터를 재난유형과 대응단계에 적합한 분석모듈로 가공하여 GIS 상황판에 표출하는 프로세스를 가지며, 경우에 따라 이 분석과정에는 현장에서 실시간으로 수집되는 데이터가 사용된다. 그 예시로 대피경로분석 진행시 산사태 등으로 기존 대피경로가 사용이 불가한 상황인 경우 기구축 데이터만으로는 이를 파악할 수 없으나 해당 지역을 촬영한 시민제보 영상 등을 활용한다면 분석 결과의 정확도를 높일 수 있다. 재난상황관리정보지도를 제작하기 위해 필요한 기구축 데이터는 그 종류가 매우 다양하며, 그 중 시뮬레이션 단계에서 설정한 풍수해 재난유형에 활용될 수 있는 데이터의 규격을 정리하였다. 기상청에서 구축하는 데이터 중 과거태풍경로, 예상태풍경로 데이터는 shp 파일 형식, 풍향/풍속 데이터는 엑셀 형식으로 작성되어 있으며 재난발생-초기대응 단계에서 유사태풍경로 확인 및 태풍영향권 분석 등에 활용될 수 있다. shp 파일 형태인 저수지, 도로중심선, 교량 데이터와 tif 파일 형태인 DEM(Digital Elevation Model) 데이터는 국토지리정보원에서 구축한 데이터로 재난 초기대응 단계에서 주로 활용된다.

통계지리정보서비스(SGIS)에서 수집 가능한 shp 파일형식의 시군구 데이터, csv 파일형식의 집계구 인구정보 데이터는 대피분석 수행시 활용되며, 이외에도 국토교통부의 건물통합정보(엑셀 형식), 읍면동 경계(shp) 등의 데이터가 활용된다.

Table 1. Citizen Report App Data Specification

Citizen report app data specification

Table

App development utilization data

Comments

Input format

Explanation and expression

Reported image

JPG, PNG/Uint8

Disaster scene image taken by informant (JPG, PNG foramt received and used as Uint8 class)

GPS data

Double

Location information at the time of the informant's shooting (up, diameter, altitude, or X, Y, Z can be displayed)

INS data

Double

Information on the camera posture of the informant at the time of filming (w, p, k can be expressed)

Disaster site location data

Double

Location information of disaster sites generated by algorithms (up, hard, altitude, or X, Y, Z can be expressed)

CCTV location data

Double

CCTV location information near the disaster site (above, diameter, altitude, or X, Y, Z can be displayed)

Table 2. Robot, Sensor and Drone Data Specification

Robot, Sensor and Drone Data Specification

Table

Acquisition data

Classification

Comments

Input format

Explanation and Expression

3D model

High-precision 3D map

PTS, TXT, LAS, etc

High-precision point cloud acquired with terrestrial LiDAR (large capacity)

Low-Precision 3D map

PLY

Point Cloud Acquired by Mobile LiDAR (Low Capacity)

Image, Video

360° panoramic image

webrtc-h264

Panorama images and images acquired from the robot's 360° image sensor

PTZ-Image

webrtc-h264

Image images acquired from the robot's PTZ camera sensor (Zoom in/out)

CCTV video

rtsp-jpg

Imaging by real-time frame with images acquired from IP cameras

thermal image

webrtc-h264

Images and images acquired from the robot's thermal sensor

Robotinformation

Robot odometry and location

Double

The robot's position value on the current map (X, Y, Z)

IoT sensor

Air Temperature Sensor

Double

Air Temperature [°C]

Atmospheric Humidity Sensor

Double

Atmospheric Humidity [%RH]

Oxygen concentration sensor

Double

Oxygen concentration [%Vol]

Carbon dioxide concentration sensor

Integer

Carbon dioxide concentration [ppm]

Fine dust sensor

Integer

Fine dust(PM1.0, PM2.5, PM10) concentration [ug/m3]

Smoke concentration sensor

Double

Smoke concentration [ppm]

Flame detection sensor

Interger

Flame detected or not [1: detected / 0: not detected]

Noise sensor

Noise

Noise level [dB]

Drone platform

2D orthogonal images

JPG

2D orthogonal images generated through drone camera image matching

3D model

txt, las, etc

3D map generated by drone LiDAR acquisition pointcloud matching

Table 3. Broadcasting Disaster Reporting Data Specification

Broadcasting disaster reporting Data Specification

Table

Report Metadata

Comments

Input format

Explanation and Expression

EM_ID

String

Need to discuss whether to use the ID generated in the event of a disaster depending on the time or location of issuance

JEBO_EM_TYPE

String

Data categorized into five disaster categories by analyzing tip-off data

JEBO_ID

String 

Report ID corresponds to Primary Key

JEBO_DTM

String

Date and time of report

JEBO_ONAIR_YN

String

Broadcasting availability

JEBO_TITL

String

(1000byte)

Report title

FILE_TYPE

String

File Type

FILE_ID

String

It corresponds to the primary key required for sending an image or video file by file ID

FILE_SRC_URL

String

Web source URL (image and video streaming address)

2.3 스마트 재난현장지원시스템 내 데이터 흐름

스마트 재난현장지원시스템 내에서 데이터의 흐름은 [데이터 수신/수집], [데이터 분석/정제], [데이터 표출/가시화]의 3단계로 구분할 수 있다(Fig. 2).

먼저, 데이터 수신/수집 단계에서는 다양한 경로를 통해 수집된 데이터를 스마트 재난현장지원시스템에서 수신한다. 각각의 데이터는 그 특성과 활용방식에 따라 데이터 분석/정제 단계에서 각기 다른 과정을 거쳐 GIS 상황판에 표출된다. 로봇과 드론이 촬영한 영상과 3D 데이터는 영상 적재 및 스트리밍 단계를 거쳐 GIS 상황판의 ‘현장 상황 모니터링’을 위한 자료로써 활용된다. 국민제보 앱, 방송사 시민제보 시스템으로부터 수집된 외부 제보데이터는 데이터 적재 분류→재난정보 공간정보 매칭 및 정제 단계를 거쳐 제보 알림 상황판에 표출된다. 현장 요원 모바일 앱으로부터 수집되는 재난현장정보와 현장대응정보 또한 데이터 적재 분류→재난정보 공간정보 매칭 및 정제 단계를 거쳐 GIS 상황판에 표출된다. 마지막으로 재난분석 모듈로부터 생성된 데이터는 재난별 기관, 시스템 정보를 분석하여 재난상황관리정보(지도)를 생성하는 데 활용되며, GIS 상황판의 중심이 되는 재난유형별·단계별 재난지도를 생성하여 표출한다.

특히 로봇·드론으로부터 수집되는 정보는 그 종류가 다양하며, 데이터의 형태에 따라 요구되는 분석/정제 기법과 데이터 표출 단계에서의 결과물이 상이하다. 로봇·드론에 탑재된 카메라로 촬영된 일반적인 영상은 복잡한 분석/정제 단계를 거치지 않고서도 재난 상황 파악을 위해 활용될 수 있으나, 3D 매핑 등으로 제작되는 고정밀 정보는 재난현장에서 취득되는 여타 데이터들과 비교했을 때 수집·분석 과정에서 많은 시간이 소요되며, 이에 따라 신속성이 무엇보다 중요시되는 재난의 초기대응 단계에서는 활용이 어려운 데이터임은 분명하다. 그러나 재난현장을 3차원 입체화하는 기법은 수습과정에서 효율적인 사후 대처 또는 후속 조치, 재난현장 재현을 통한 문제점 파악 등에 활용될 수 있으므로 그 가치를 높게 평가할 수 있다.

Fig. 2. Data Flow of Smart Disaster Site Support System
../../Resources/KSCE/Ksce.2023.43.6.0831/fig2.png

3. 스마트 재난현장지원시스템 프로토타입 시뮬레이션

3.1 재난 발생 및 대응 시나리오 작성

앞서 제안한 시스템 통합방안을 기반으로 제작된 시스템 프로토타입 시뮬레이션을 위해 재난 발생·대응 시나리오를 작성하였다. 재난 발생 시나리오는 Fig. 3과 같이 재난 발생, 초기대응, 비상 대응, 수습복구의 4단계와 하위단계 8단계로 구성하였으며, 재난의 유형은 풍수해로 설정하였다. 이때의 재난 대응 단계(8단계)는 본 연구를 진행하는 과정에서 시스템의 기능적인 측면을 파악하기 쉽도록 세분화한 것으로 현재 공식적으로 사용되는 재난관리 단계와는 차이가 있다. 과거 재난 발생 사례를 기반으로 작성된 시나리오는 재난 상황에 따른 재난 대응 단계별 성과 목표를 달성하기 위한 스마트 재난현장지원시스템의 운용 방안에 관한 내용을 포함하고 있다.

1단계 [재난발생] 단계에서는 태풍이 해상으로 접근함에 따라 태풍의 이동 경로를 실시간으로 모니터링하고 태풍 예상 경로를 예측하며, 시스템 내에 재난을 등록하여 재난상황관리를 시작한다. 중앙상황실 시스템에서 모바일 시스템으로 재난등록 정보를 전달하여 현장 요원들이 사용하는 모바일 앱에서 동일한 재난을 등록·관리할 수 있다. 초기대응 단계 중 2단계 [태풍예비특보]가 발효됨에 따라 기상청 자료를 바탕으로 유사 태풍 경로 및 태풍영향권 분석을 수행한다. 3단계 [상황보고/전파] 단계에서는 태풍으로 인한 피해지역 및 예상 피해지역을 분석한다. 이때 호우로 인한 저수지 붕괴로 고립 위험지역이 발생할 수 있으므로, 태풍의 영향권에 위치한 저수지 및 고립지역을 분석하여 표출한다. 이 과정에서 건물통합정보, 저수지, 도로중심선, 교량, DEM 데이터를 활용한다. 상황실은 4단계 [초동조치] 중 위기 경보 발령 단계에 따라 침수 및 침수 예상 지역 주민을 대상으로 대피 안내를 지시한다. 피해지역 및 예상 피해지역 분석을 지속해서 수행하는 한편, 저지대 침수가 발생하였으므로 건물통합정보, 집계구, 도로중심선, 민방위 대피시설 정보를 바탕으로 대피 분석을 진행한다. 주민대피·매몰자 구출과 미대피자 인명구조를 주목표로 하는 비상 대응 단계 중 5단계 [구조·구급] 단계에 진입함에 따라 재난 현장지휘소를 운영하고, 지역주민 대피 상황을 지속해서 확인한다. 이때 피해지역 및 대피 분석을 수행하여 저지대침수지역 거주민의 안전한 대피를 지원한다. 상황실은 비상 대응 6단계 [통합지원본부 설치 및 유관기관 협조체계 구축] 단계에 따라 재난현장지휘소를 운영하는 한편, 지속적으로 미대피자에 대한 인명구조를 실시한다. 이때 로봇·드론 촬영 영상과 시민제보 영상을 재난상황 파악에 활용할 수 있다. 7단계 [시설복구작업], 8단계 [수습·마무리] 단계에서는 모듈형 장비(로봇·드론)를 피해지역 모니터링 및 건축물 안전 점검 지원에 활용한다. 인적·물적 피해 규모 파악 및 재난현장 수습복구상황 공유를 위해 현장요원 모바일 앱을 활용하며, 이재민 지원 물품 목록 및 장비현황에 관한 내용을 전달한다.

Fig. 3. Scenario Stage for the Occurrence and Response of Storm and Flood Damage
../../Resources/KSCE/Ksce.2023.43.6.0831/fig3.png

3.2 스마트 재난현장지원시스템 프로토타입 시뮬레이션 결과

시스템 프로토타입은 기존 행정안전부 재난상황관리시스템에서 사용 중인 일반 망과 자체 서버를 사용하여 개발하였으며, 이후 행정안전부 시스템에 모듈식으로 탑재된다는 것을 가정했을 때 기존 시스템과의 통일성을 위해 현재 재난안전상황실에서 사용 중인 GIS 상황판을 참고하여 유사한 UI로 구성하였다.

시스템 시뮬레이션은 시스템 내의 각 기능이 정상적으로 작동하여 GIS 상황판에 표출되는 과정을 확인하는 것에 그 목적이 있으며, 시뮬레이션 진행 흐름은 Fig. 4와 같다. 시뮬레이션 전 과정 중 앞서 주요 기능으로 언급된 [피해 상황 시뮬레이션], [현장 정보조회], [시민제보조회], [외부 데이터-CCTV]의 기능구현 시뮬레이션 결과를 Fig. 5에서 제시하였다.

[재난 등록]: 초기 화면에서 ‘재난등록’ 버튼을 눌러 재난 유형과 등록시간, 주관기관 등과 같은 기본적인 사항을 입력하여 시스템 내에 재난을 등록하였다. [재난 지도 표출]: 재난대응단계별로 필요한 재난지도를 화면에 표출할 수 있게 기능이 구현되어 있으며, 재난지도레이어를 세분화하여 원하는 레이어만을 나타내거나 중첩시킬 수 있다(Fig. 5(a)). [현장정보 조회]: 화면 좌측의 ‘현장정보’탭을 클릭하면 피해현황, 동원인력현황, 동원장비현황, 조치사항의 세부 탭을 확인할 수 있으며, 재난 발생지역의 세부 행정구역(읍/면/동)별 현장정보를 조회할 수 있다(Fig. 5(b)). [외부 제보 정보 표출]: 방송사 시민제보 시스템과 국민제보 앱으로 수집되는 제보 데이터는 실시간으로 GIS 상황판 우측에 위치한 통합메세지 탭에 표시되며, 제보 메시지를 클릭하여 제보 상세내용과 제보영상을 확인할 수 있다(Fig. 5(c)). 이외에도 재난현장 주변 CCTV 영상을 조회할 수 있으며(Fig. 5(d)), 필요에 따라 폐기물 처리장, 인근병원, 민방위 대피소의 위치를 지도 위에 표시할 수 있었다.

Fig. 4. System Prototype Simulation Flow
../../Resources/KSCE/Ksce.2023.43.6.0831/fig4.png
Fig. 5. System Prototype Simulation Results: (a) Displaying the Estimated Damage Area Analysis Results, (b) On-site Response Information and Damage Status Inquiry, (c) Display Citizen Report Video, and (d) Display CCTV Footage around the Disaster Site
../../Resources/KSCE/Ksce.2023.43.6.0831/fig5.png

4. 결 론

본 연구에서는 재난발생시 현장에서 활용가능한 다양한 기술을 적용해 재난관리 전단계에 필요한 정보자원과 이러한 정보의 효율적인 흐름을 만들어낼 수 있는 재난현장지원시스템의 통합방안을 제안하였다. 이를 위해 스마트 재난현장지원시스템의 기능을 검토하고 시스템 통합을 위한 데이터 규격을 정리하였으며, 데이터 수집·정제·표출로 이어지는 시스템 내 데이터 흐름을 설계하였다. 마지막으로, 앞서 제안한 시스템 통합방안을 기반으로 제작된 시스템 프로토타입 시뮬레이션을 진행하여 실질적인 운용 가능성에 대해 검토하였다. 본 연구는 재난상황관리를 위한 GIS 상황판에 데이터를 단순히 나열하는 것에서 벗어나 다양한 경로로 수집한 재난상황관리정보를 분석하여 의사결정에 필요한 형태로 가공하여 나타냄으로써 기존 시스템이 가졌던 단순표출·사후분석 방식이라는 한계점을 극복할 수 있는 방안에 대해 제시하였음에 그 의의가 있다.

추가적으로, 시뮬레이션 결과를 기반으로 실제 재난상황 하에서 스마트 재난현장지원시스템의 활용성을 높이기 위해 다음 연구 진행을 제안한다.

- 지자체·중앙상황실·현장 각각의 업무효율성을 높이기 위한 사용자중심의 GIS 상황판 UI/UX 구성

- 실무자 심층 인터뷰를 통한 시스템 프로토타입 보완점 도출

- 재난상황 하에서 국민제보 영상의 활용을 위한 개인정보 활용 관련 정책적 제언

현장 중심의 실효성있는 안전관리를 위해서는 지자체-중앙상황실-현장 간의 정보공유가 무엇보다 중요하다. 그러나 지자체 협력기관 관리 및 의사소통 등과 관련된 상세한 내용은 중앙상황실 GIS 상황판의 필수적인 구성요소가 아니듯이 각 기관이 사용하는 GIS 상황판은 업무 효율성을 높이기 위한 필수정보 및 기능들로 구성될 필요가 있다.

기존의 GIS 상황판에 대한 실무자 인터뷰 결과, 작도 기능과 같은 부수적인 기능들이 미흡하다는 의견이 다수 존재하였으며, 시스템 활용성 제고를 위해서는 이러한 실무자 차원의 실질적인 니즈를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 다수의 실무자(중앙상황실·지자체 재난관리 담당자·현장요원 등)를 대상으로 시스템 프로토타입에 대한 보완점 및 요구사항을 파악하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.

기술적인 요소가 재난대응에 있어 필수적임은 분명하지만, 법·제도 등의 정책적인 측면에서 복잡한 처리절차가 해결되지 않는다면 기술의 활용도가 떨어지고, 이는 곧 재난대응의 실패로 이어질 수 있다. 따라서, 국민제보 영상의 적극적인 활용을 위한 개인정보 활용 등 제도적인 측면에서의 검토가 필요하다.

Acknowledgements

This research was supported by a grant(2021-MOIS37-003) (RS-2021-ND631021) of Intelligent Technology Development Program on Disaster Response and Emergency Management funded by Ministry of Interior and Safety(MOIS, Korea).

References

1 
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