언론기사 빅데이터를 활용한 대설 재해기상의 영향예보 위험수준 산정 방안 연구 (Estimation of Risk Levels of Impact Forecast for Heavy Snow Event by Using Big Data of Media Articles)

서지정보

· 발행기관 : 국제e-비즈니스학회
· 수록지 정보 : e-비즈니스연구 / 23권 / 1호 / 233 ~ 245페이지
· 저자명 : 이기광, 심재관, 조수지

초록

최근 4차 산업혁명시대 진입으로 데이터의 융합 및 연계로 인한 가치창출은 산업의 핵심 성장동력으로대두되고 있다. 기상재해 분야에서도 마찬가지로 언론기사 빅데이터와 같은 기상 영향정보는 실시간으로생성되고 상호작용하며 확산된다는 점에서 높은 활용가치를 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 재해기상 분야의 언론기사 빅데이터 활용 가능성에 대한 논의가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 언론기사 빅데이터를활용하여 과거 재해기상 정보에 대해 보다 구체적이고 실용적인 피해정보를 추출·분석함과 동시에 재해기상으로 인한 선제적 대응 및 피해저감을 위해 기존의 특보 단계를 4개 위험수준 단계로 세분화하는 방안을제시하였다. 특히 강원 지역의 대설피해에 대하여 실제 기상정보와 언론기사 빅데이터를 비교·분석함으로써위험수준 산정안을 시범적으로 제시하였다. 본 연구결과를 통해 언론기사 빅데이터의 재해기상 분야 활용가능성을 확인할 수 있으며, 향후 영향예보의 실수요자에게 맞춤형 정보를 제공함으로써 재해기상으로 인한피해를 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

With the recent entry into the era of the 4th industrial revolution, value creation through data convergence and linkage is emerging as a key growth engine of the industry. Similarly in the field of meteorology, big data including media articles has a high utility value as one of the weather impact information. In this study, we used media articles to extract and to analyze more specific and practical damage information on past disaster. We collected media articles about heavy snow from 2009 to 2020 and filtered articles including damage informations by using random forest and LSTM machine learning classifier. At the same time, we subdivided current special warning stage into four risk levels to specify and reduce damage from severe weather. In particular, we compared and analyzed actual weather information such as heavy snow, temperature and wind speed with news article for heavy snow damage in Gangwon city. Through the results of this study, it is possible to confirm the possibility of using the big data in the disaster meteorological field. Furthermore, it is expected that damage caused by disasters can be prevented in advance by providing customized information to the users of impact-based forecast

참고자료

· 없음