[논문 리뷰] Towards knowledge sharing in disaster management: An agent oriented knowledge analysis framework

Dedi I. Inan, Ghassan Beydoun외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 04.

Multi-Agent Systems and Negotiation참고 문헌 32인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 재해 관리 계획(DMP)을 통합된 MOF 기반 저장소에 저장된 모듈형으로 재사용 가능한 지식 단위로 변환하는 에이전트 중심의 지식 분석 프레임워크를 제안한다. 계층적 추상화를 통해 다중 계획 간 지식 공유를 가능하게 하여 시의적이고 상호운용 가능한 접근성을 향상시키며, 오스트레일리아 뉴사우스웨일스주 무룸비지 강 유역의 홍수 관리 계획을 대상으로 한 사전 검증을 통해 타당성과 확장 가능성을 입증하였다.

ABSTRACT

Disaster Management (DM) is a complex set of interrelated activities. The activities are often knowledge intensive and time sensitive. Sharing the required knowledge timely is critical for DM. In developed countries, for recurring disasters (e.g. floods), there are dedicated document repositories of Disaster Management Plans (DMP) that can be accessed as needs arise. However, accessing the appropriate plan in a timely manner and sharing activities between plans often requires domain knowledge and intimate knowledge of the plans in the first place. In this paper, we introduce an agent-based knowledge analysis method to convert DMPs into a collection of knowledge units that can be stored into a unified repository. The repository of DM actions then enables the mixing and matching knowledge between different plans. The repository is structured as a layered abstraction according to Meta Object Facility (MOF). We use the flood management plans used by SES in NSW to illustrate and give a preliminary validation of the approach. It is illustrated using DMPs along the flood prone Murrumbidgee River in central NSW.

연구 동기 및 목표

• 시간 민감하고 지식 집약적인 환경에서 재해 관리 계획(DMP) 간 시의적이고 효과적인 지식 공유 문제를 해결하기 위해.
• 심층적인 영역 전문 지식이 필요로 하는 고립된 문서 기반 DMP 저장소의 한계를 극복하기 위해.
• DMP를 재사용 가능하고 의미론적으로 구조화된 지식 단위로 분해하는 체계적인 방법을 개발하기 위해.
• 통합된 계층적 지식 저장소를 통해 다양한 계획 간 재해 대응 조치의 상호운용성과 동적 조합을 가능하게 하기 위해.
• 오스트레일리아 뉴사우스웨일스주 무룸비지 강 지역의 실제 홍수 관리 계획을 사용하여 프레임워크를 검증하기 위해.

제안 방법

• DMP를 모델링하고 분석하기 위해 에이전트 중심의 접근 방식을 활용하여 도메인 특화 지식 단위를 식별하고 추출한다.
• 역할, 책임 및 절차적 논리에 기반하여 재해 관리 조치를 원자적 지식 단위로 분해한다.
• 메타 오브젝트 기반(MOF)을 사용하여 다중 수준의 정밀도에서 지식을 구조화하는 계층적 추상화 모델을 수립한다.
• 의미론적 쿼리 및 계획 간 매칭을 지원하는 중심화된 표준 저장소에 지식 단위를 저장한다.
• 지식의 일관성과 재사용 가능성을 보장하기 위해 공식 모델링 기법을 사용한다.
• 뉴사우스웨일스주 주비상서비스(SES)의 홍수 관리 계획을 대상으로 프레임워크를 평가한다. 무룸비지 강 지역에 중점을 두었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 재해 관리 계획을 재사용 가능하고 의미론적으로 의미 있는 지식 단위로 체계적으로 분해할 수 있는가?
• RQ2 이질적인 DMP 간 효과적인 지식 공유와 상호운용성을 가능하게 하는 모델링 접근 방식은 무엇인가?
• RQ3 MOF 기반의 계층적 추상화 모델은 재해 대응 조치의 동적 조합을 어느 정도 지원할 수 있는가?
• RQ4 에이전트 중심의 분석 프레임워크는 기존 문서 기반 저장소에 비해 지식 접근성과 재사용성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 이 프레임워크를 실제 재해 관리 시나리오에 적용하는 데 있어 타당성은 어느 정도인가?

주요 결과

• 에이전트 중심의 지식 분석 프레임워크는 DMP를 모듈형으로 재사용 가능한 지식 단위로 성공적으로 변환하여 재해 대응 조치의 구조화된 표현을 가능하게 하였다.
• MOF 기반의 계층적 추상화 모델은 다양한 계획 간 지식 조직에 대해 확장 가능하고 일관된 기반을 제공하였다.
• 이 방법은 계획 간 지식 단위의 혼합 및 조합을 가능하게 하여 재해 대응 중 적응성 향상을 도모하였다.
• 오스트레일리아 뉴사우스웨일스주 무룸비지 강 지역의 홍수 관리 계획을 대상으로 한 사전 검증을 통해 프레임워크의 타당성과 실제 적용 잠재력을 입증하였다.
• 관련 DMP 콘텐츠에 접근하기 위해 깊은 영역 전문 지식에 의존하는 것을 줄여 대응 효율성을 향상시켰다.
• 연구 결과, 통합된 저장소에 DMP를 형식화하면 의미론적 상호운용성과 동적 지식 조합이 가능하다는 것을 보여주었다.