earticle

영어

Purpose: The risk of disaster from extreme weather events is increasing due to the increase in occurrence and the strength of heavy rains and storms from continued climate change. To reduce these risks, emergency weather information customized for the characteristics of the information users and related circumstances should be provided. Method: A first-stage emergency weather information delivery system has been developed to provide weather information to the disaster-risk area residents and the disaster response personnel. Novel methods to apply artificial intelligence to identify emergencies have been studied. The relationship between special weather reports from meteorological administration and disaster-related news articles has been analyzed to identify the significance of a pilot study using text analytic artificial intelligence. Result: The basis to identify the significance of the relations between disaster-related articles and special weather reports has been established and the possibility of the development of a real-world applicable system based on a broader analysis of data has been suggested. Conclusion: Through direct alert delivery of weather emergency alerts, a weather emergency alert system is expected to reduce the risk of damage from extreme weather situations.

한국어

연구목적: 지속되는 기후변화에 의한 풍수해 등의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있어 극한 기상현상이 지역 특성 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상 관련 긴급정보를 사용자 및 사용자 환경에 맞추어 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구에 특화된 맞춤형 기상긴 급정보를 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템의 1단계 시스템이 개발되고 인공지능을 활용한 긴 급성 식별 방안이 연구되었다. 시범연구로 극한 기상에 의한 재난 뉴스기사를 분석하고 심각성을 식별 하여 관련된 기상 특보와 연계하는 방안을 제안하고자 하였다. 연구결과: 1단계 기상긴급정보 전달시 스템이 개발되었고 보다 광범위한 자료 분석을 통해 유용한 정보를 추가할 수 있는 방안이 제시되었다. 결론: 기상긴급정보의 직접적이며 신속한 제공을 통해 극한기상에 의한 재난 피해를 줄 일 수 있을 것으 로 기대된다.

일본어

연구목적: 지속되는 기후변화에 의한 풍수해 등의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있어 극한 기상현상이 지역 특성 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상 관련 긴급정보를 사용자 및 사용자 환경에 맞추어 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구에 특화된 맞춤형 기상긴 급정보를 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템의 1단계 시스템이 개발되고 인공지능을 활용한 긴 급성 식별 방안이 연구되었다. 시범연구로 극한 기상에 의한 재난 뉴스기사를 분석하고 심각성을 식별 하여 관련된 기상 특보와 연계하는 방안을 제안하고자 하였다. 연구결과: 1단계 기상긴급정보 전달시 스템이 개발되었고 보다 광범위한 자료 분석을 통해 유용한 정보를 추가할 수 있는 방안이 제시되었다. 결론: 기상긴급정보의 직접적이며 신속한 제공을 통해 극한기상에 의한 재난 피해를 줄 일 수 있을 것으 로 기대된다.