▲ 국립재난연구원의 '2019 상반기 SNS재난이슈 분석' ⓒ 국립재난연구원
▲ 국립재난연구원의 '2019 상반기 SNS재난이슈 분석' ⓒ 국립재난연구원

산업재해가 발생해 중상자 1명이 발생하면 그 전에 같은 원인으로 경상자 29명, 부상을 당할 뻔한 잠재적 부상자가 300명이 있었다는 법칙이 있다.

이는 '하인리히 법칙'이라 불리며 오늘날 재난·산업 안전 분야에서 널리 인용되고 있다.

대형 사고를 예방하기 위해서는 그 전에 일어나는 경미한 사건·사고들과 그 징후를 미리 분석하는 것이 중요하다.

대량의 정형·비정형 데이터의 집합과 이를 통해 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술인 '빅데이터 기술'을 재난안전분야에 적용하려는 노력이 계속해서 이어지고 있다.

국립재난안전연구원은 트위터 기반 소셜미디어 분석 툴인 '소셜빅보드(Social Big Board)'시스템을 통해 2013년부터 꾸준히 'SNS재난이슈분석'을 진행하고 있다.

재난 관련 트윗 수집과 분석을 통해 '텍스트 마이닝' 기법을 기반으로 재난 이슈 감지와 감성 분석, 연관어 분석 등을 제공한다.

빅데이터 분석기법 가운데 텍스트 마이닝이란 비정형 텍스트 데이터에서 새롭고 유용한 정보를 찾아내는 기술이다.

이런 정보를 통해 재난안전 실무자들에게 매월 특정 사건이나 이벤트에 대한 동향 정보뿐만 아니라 시민들의 관심사항들을 제공함으로써 실효성 있는 재난안전관리업무 지원을 목표로 하고 있다.

연구원의 '2019년 상반기 SNS재난이슈분석'에서 지난 6월 '수난'에 대한 감성분석결과 시민들의 감성은 '불안'(64%)이 지배적으로 나타났다.

수난사고 이슈는 2014년 세월호 침몰 사고 발생 이후 폭발적으로 증가했고 2018년에도 꾸준히 관심의 대상이 되고있다.

연관어 분석을 통해서 시민들은 수난사고의 원인을 집중호우와 같은 기상 원인과 음주운항 등의 인적 원인을 꼽는 것으로 드러났다.

이렇듯 빅데이터 기술을 통해 얻은 정보로 현재 시민들이 느끼는 감정과 월별 사회적 재난 이슈가 무엇인지 파악이 가능하다.

이창열 동아대 컴퓨터공학과 교수는 "다양한 빅데이터 분석은 다양한 재난 예측 기술에 적용될 수 있다"며 "하인리히 기법에 기반한 사전 징후 분석을 통해 위험을 예측해 미리 대응할 수 있으므로 빅데이터 기술은 반드시 필요하다"고 말했다.

아울러 텍스트마이닝 기법에 대해 "단어를 분석해 패턴화하는 것은 재난안전 문자 메시지 등을 발령할 때 문자를 자동조합 하거나 재난 정보를 분류하는 용도로 활용할 수 있다"고 말했다.

최동진 국립재난안전연구원 공업연구사는 "재난정책담당자들이 시민들이 체감할 수 있고 실효성 있는 정책을 만드는 일에 도움이 될 수 있도록 연구를 계속할 것"이라고 말했다.

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