AI, LLMs and Machine Learning Based Disaster Relief Management: Analysis of Media Impact on Disaster Relief Donations and Volunteering, and Development of Resource Allocation Prediction Models
인문사회기초연구 · (A유형) 인문사회학술연구교수
2026년
2340059657
교육부
한국연구재단
울산과학기술원
박은선
1명
2026.06.01 ~ 2027.05.31
2025.06.01 ~ 2030.05.31
4,000만원
4,000만원
기초연구
대학
울산광역시 울주군
가속화되는 지구온난화로 재난 피해 및 이상기후 빈도가 급증하는 추세이다(IPCC, 2023). 그러나 재난 구호금과 자원봉사자가 투여되는 과정이 늘 공정한 것이 아니며, 재난 종류, 언론 및 SNS 미디어의 노출빈도, 재난 피해규모, 지역의 적극행정정도에 따라 상이하여 갈등을 빚어내고 있다. 이에 따라 재난 대응 및 회복과정에서 의사소통, 자원배분, 정보공...
... 이러한 불균형을 정량적으로 분석하여 개선 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 구조방정식 및 빅데이터 분석, 감성 분석, 머신러닝 모델을 활용하여 재난 유형별 미디어 노출 빈도와 기부 및 자원봉사 ... 공공기관 및 비정부기구(NGO)가 보다 효과적으로 재난 대응을 할 수 있도록 지원할 것이며, 데이터 기반의 의사결정을 통해 자원 배분의 투명성과 신뢰성을 강화할 것이다(Robertson et ...
... 자원봉사 배분에 미치는 영향을 분석하여 기존 연구에서 간과된 요소들을 체계적으로 정리하고 학문적 논의를 심화할 것이다.(2) 데이터 기반 연구방법론 발전기존의 재난 연구는 주로 질적 분석과 경험적 접근 방식에 의존해왔다. 본 연구는 빅데이터 분석, AI 및 머신러닝을 결합한 방법론적 다각화를 적용하여 연구의 신뢰성을 높이고, 재난구호성금 및 자원봉사 배분과 관련된 ...