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영어

Recently, the size and type of disasters in Korea has been diversified. However, Korea has not been able to build various information support systems to predict these disasters.Many other organizations also provide relevant information. This information is mainly provided on the Web, but most of it is not real time information. In this study, we have paid attention to support information using big data to provide better quality real - time information together with information provided by institutions. Big data has a large amount of information with real-time property, and it can make customized service using it. Among them, SNS such as Twitter and Facebook can be used as a new information collection medium in case of disaster. However, it is very difficult to retrieve necessary information from too much information, and it is difficult to collect intuitive information. For this purpose, this study develops an information support system using Twitter. The system retrieves information using the Twitter hashtag. Also, information mapping is performed on the map so that intuitive information can be grasped. For system evaluation, information extraction, degree of mapping, and recommendation speed are evaluated.

한국어

최근 우리나라에서 일어나고 있는 재해의 규모 및 유형은 과거와 달리 다양화되고 있다. 하지만 우리나라는 이러한 여러 재해를 예측하기 위한 다양한 정보지원체계를 구축하지 못하고 있다. 현재 많은 기관에서 관련정보를 제공하고 있다. 이들 정보는 주로 웹으로 제공되고 있지만 대부분 실시간정보가 아니다. 본 연구에서는 기관들이 제공하는 정보와 함께 좀 더 양질의 실시간 정보를 제공하기 위해서 빅데이터를 활용한 정보지원을 주목하게 되었다. 빅데이터는 실시간성을 갖는 많은 양의 정보가 있고, 이를 이용하여 사용자맞춤 서비스를 할 수 있다. 그 중에서 트위터나 페이스북 등의 SNS는 재난이 발생했을 때 새로운 정보수집매체로서 이용할 수 있다. 그러나 너무 많은 정보로부터 필요한 정보를 자세히 검색하는 것은 무척 어렵고, 직감적인 정보수집이 곤란하다는 문제가 있다. 이를 위해서 본 연구에서는 트위터를 이용한 정보지원시스템을 개발한다. 시스템은 트위터 해시태그를 이용하여 정보를 검색한다. 또한 직감적으로 정보를 파악할 수 있도록, 지도상에 정 보 매핑을 수행한다. 시스템의 평가를 위해, 정보추출, 매핑정도, 추천속도를 평가한다.