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기상 빅데이터 활용으로 홍수 재난안전 시스템 구축사례
등록일 : 2017-06-20 16:00 | 최종 승인 : 2017-06-20 16:00
김진우

[리서치페이퍼=김진우 기자] 사계절이 뚜렷한 우리나라는 여름철에 전체 강우량 60% 이상이 집중된다. 특히 6월 하순부터 8월까지 장마철과 태풍 등의 영향으로 집중호우가 자주 발생해 홍수가 나기도 한다.

따라서 여름철 집중호우가 잦은 우리나라는 정확한 기상예보가 생활의 필수며, 집중호우가 발생하기 며칠 전부터 미리 예보하면 미리 피해 예방 대책을 세울 수 있다.

충북대학교 정보통신공학과 유재수 외 9명 연구팀은 지난해 '실시간 기상 빅데이터를 활용한 홍수 재난안전 시스템 설계 및 구현'이라는 논문을 발표했다.

빅데이터는 정보통신기술 발달로 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형과 비정형 데이터 집합을 포함한다. 이러한 데이터 집합체에서 유의미한 가치를 추출하고 분석하는 기술이다.

연구팀은 다양한 자연재난 중 기상과 관련된 실시간 빅데이터를 활용한 홍수 재난안전 시스템을 설계 구현하는 방법을 논문에서 제안하고 있다.

홍수 재난안전 시스템은 기상을 예측해 실시간 정보와 과거 기상정보를 수집 결합해 집중호우와 홍수 등으로 발생하는 위험요인을 분석한다.

또한 모바일 네트워크의 GPS 위치정보를 이용해 위험 예측 정보를 사용자에게 제공하며, 집중호우 등 기상 재난 예보 지역에 사는 사람들은 사전에 재해에 대비하는 활동할 수 있는 시간을 확보할 수 있다.

♦빅데이터 시스템 구축 과정

연구팀은 기상과 관련된 정형데이터와 비정형데이터를 수집해 저장하고, 사용자에게 의미 있는 기상정보와 통계정보를 제공해 빅데이터를 분석 후 다양한 기상 정보를 제공하는 시스템을 선보였다.

이 시스템은 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 분석 및 처리, 데이터 가시화 단계를 거쳐 마지막으로 사용자들에게 적합한 정보를 보여주는 서비스를 구현한다.

데이터 수집단계에서는 기상, 통계, 지도데이터와 같은 정형데이터와  뉴스 사용자메시지 등 비정형데이터를 수집한다.

데이터 저장단계에서는 수집된 데이터를 2가지 형태로 분류하여 데이터베이스에 저장하고, 데이터 분석 및 처리 단계에서는 실시간 처리 모듈을 사용하여 데이터 저장단계에서 수집된 데이터를 동작에 맞춰 처리한다.

데이터 가시화에서는 데이터 분석 및 처리, 데이터 저장에서 사용된 데이터를 클라이언트로 전송하고, 안드로이드와 HTML 언어를 활용해 사용자에게 가시화한다.

연구팀은 데이터 수집부터, 클라이언트 가시화 서비스까지 제안하는 시스템의 구성과 전체적인 흐름도를 설정했다. 사용자는 클라이언트 디바이스를 통해 메시지를 전송하고, 전송된 사용자 메시지는 키워드 분석 모듈로 전송된다고 연구팀은 설명했다.

연구팀이 제안한 시스템 구현 환경은 분산 처리를 위해 3개의 노드로 구성했고, 웹서버 구축은 아파치 톰캣을 사용했으며, 데이터 저장을 위해 Hbase, Redis 데이터베이스를 사용했다. 또한 스파크 플랫폼을 통해 스파크 클러스터를 만들었다.

시스템 구축 후 3시간 예보를 포함한 오늘의 날씨와 주간날씨 서비스를 기본적으로 제공하며, 자신이 위치한 지역 또는 사용자가 관심 있는 지역을 선택해 통계 정보를 받을 수 있다. 과거

데이터 통계분석 모듈을 통해 지역별 기상별 구분에 따라 분석하여 기온, 강수, 풍속과 같은 다양한 기상 정보를 3, 5, 10년 단위로 확인할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

이 외에도 일기예보와 다른 기상실황을 다른 사용자에게 알려주는 사용자 메시지 기능을 갖추고 있으며, 현재 위치한 지역 및 사용자가 설정한 관심 지역의 기상 또는 재난재해와 관련된 뉴스 정보를 볼 수 있다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 향후 기상 관련 빅데이터 뿐만 아니라, 다양한 자연 및 인적재난을 포괄할 수 있는 시스템으로 확장시키고, 재난안전지도 서비스는 다양한 요소들을 고려한 서비스로 개선시켜 재난안전 사고 위험에 사전 대처 및 대응할 수 있도록 보완할 예정이라고 밝혔다.

♦빅데이터 재난안전 및 예보시스템 해외사례

미국 등 선진국은 이미 빅데이터를 활용해 자연재해 피해를 예방하거나 최소화하는데 노력하고 있다.

미국은 2012년 '빅데이터 연구개발 이니셔티브'를 발표하면서 과거 100년 동안 지진발생 사례를 유형별 크기별로 조사하여, 피해정도를 분석을 통해 재난상황 시뮬레이션으로 피해예측 및 사고예방 등의 대책을 마련하고 있다.

영국 환경청은 빅데이터를 활용해 영국 지역별 홍수 발생 가능성을 예측해 지도에 표시한 '실시간 홍수 경고 지도'서비스를 제공중이다.

이 서비스는 지역별 강우량, 지표면의 고도와 토양 그리고 지질, 배수, 홍수 이력 등 다양한 정보를 통해 위험지역을 도출하고, 홍수 발생 가능성을 4단계로 구분해 웹서비스를 제공한다.

일본은 2011년 동일본 대지진을 겪은 후 이동통신 기술과 인공 위성을 활용해 재난 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 분석.대응하는 인프라를 구축해 재난시 대응능력을 강화하고 있다.

[리서치페이퍼=김진우 기자]
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