[논문 리뷰] Research Agenda in Intelligent Infrastructure to Enhance Disaster Management, Community Resilience and Public Safety

Michael Dunaway, Robin R. Murphy외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 04.

Disaster Management and Resilience인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인프라의 지능화를 위한 통합 연구 의제를 제안한다—사물인터넷(IoT), 실시간 데이터, 그리고 인공지능(AI)을 활용하여 재난 대응, 공동체의 회복력, 공공안전을 향상시킨다. 자연계, 건축 환경, 사회적 환경, 정보 생태계를 통합함으로써 사전적 위험 완화, 향상된 비상 대응, 데이터 기반 의사결정 및 내구성 있는 시스템 설계를 통한 장기적 사회 안정성을 실현한다.

ABSTRACT

Modern societies can be understood as the intersection of four interdependent systems: (1) the natural environment of geography, climate and weather; (2) the built environment of cities, engineered systems, and physical infrastructure; (3) the social environment of human populations, communities and socio-economic activities; and (4) an information ecosystem that overlays the other three domains and provides the means for understanding, interacting with, and managing the relationships between the natural, built, and human environments. As the nation and its communities become more connected, networked and technologically sophisticated, new challenges and opportunities arise that demand a rethinking of current approaches to public safety and emergency management. Addressing the current and future challenges requires an equally sophisticated program of research, technology development, and strategic planning. The design and integration of intelligent infrastructure-including embedded sensors, the Internet of Things (IoT), advanced wireless information technologies, real-time data capture and analysis, and machine-learning-based decision support-holds the potential to greatly enhance public safety, emergency management, disaster recovery, and overall community resilience, while addressing new and emerging threats to public safety and security. Ultimately, the objective of this program of research and development is to save lives, reduce risk and disaster impacts, permit efficient use of material and social resources, and protect quality of life and economic stability across entire regions.

연구 동기 및 목표

• 증가하는 사회적 연결성과 기술적 복잡성으로 인해 공공안전 및 비상 관리 분야의 도전이 증가하고 있는 데 대응하기 위해.
• 물리적, 사회적, 정보 시스템을 통합하는 지능형 인프라의 연구 및 기술 개발 프로그램을 공동으로 추진하기 위해.
• 재난 발생 시 실시간 상황 인식과 적응형 대응 능력을 제공하여 공동체의 회복력을 향상시키기 위해.
• 고급 데이터 분석 및 의사결정 지원 시스템을 통해 재난 영향을 줄이고 경제적 안정성과 삶의 질을 보호하기 위해.

제안 방법

• 자연계, 건축 환경, 사회적 환경, 정보 생태계의 네 가지 상호의존적 시스템을 통합하기 위해.
• 인프라와 공동체에서 지속적인 실시간 데이터 캡처를 가능하게 하기 위해 임베디드 센서와 사물인터넷(IoT) 기기들을 도입하기 위해.
• 실시간 데이터 분석 및 예측 모델링을 위해 고급 무선 기술과 기계학습을 활용하기 위해.
• 비상 관리자 및 정책 결정자에게 실행 가능한 통찰을 제공하는 의사결정 지원 시스템을 개발하기 위해.
• 변화하는 재난 상황에 동적으로 대응할 수 있도록 적응형 기능을 갖춘 인프라 설계하기 위해.
• 시스템의 내구성과 사회적 일치성을 확보하기 위해 계산과학, 사회과학, 공학, 공공정책 분야 간의 다학제적 협력을 촉진하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지능형 인프라 시스템은 자연계, 건축 환경, 사회적 환경, 정보 영역 간의 데이터를 어떻게 통합하고 분석할 수 있는가?
• RQ2 재난 발생 시 실시간 상황 인식을 보장하기 위해 필요한 기술적 및 사회적 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 기계학습과 데이터 분석은 비상 대응 및 복구 운영에서의 의사결정을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 지능형 인프라 구현에서 공공의 신뢰와 공정한 접근을 보장하기 위해 필요한 거버넌스 및 윤리 모델은 무엇인가?
• RQ5 장기적인 재난 대비를 향상시키기 위해 공동체와 함께 공생적으로 설계된 내구성 있는 인프라 시스템은 어떻게 구축할 수 있는가?

주요 결과

• 지능형 인프라는 더 빠르고 정보 기반의 비상 대응을 가능하게 하여 공공안전을 크게 향상시킬 잠재력을 지닌다.
• 사물인터넷(IoT) 및 센서 네트워크에서 유입되는 실시간 데이터 통합은 상황 인식 능력을 향상시키고 사전적 위험 완화를 지원한다.
• 기계학습 기반의 의사결정 지원 시스템은 재난 발생 시 대응 시간을 단축시키고 자원 할당을 개선할 수 있다.
• 물리적, 사회적, 정보 시스템을 통합하는 통합적 접근은 더 내구성 있는 공동체를 만들어낸다.
• 신속한 위협에 대응하고 장기적인 사회 안정을 확보하기 위해 지능형 인프라 분야의 전략적 연구 및 개발이 필수적이다.