Modern society is continuously exposed to the risks and damages of various kinds of disasters, and there is a demand for disaster resilience evaluation and improvement policies to cope with them. In order to overcome the limitations of existing indicator constructing methods for disaster resilience, this study proposes an evaluation method of disaster resilience using big data of mobile service population. Big data of service population perform various analysis in temporal and spatial scales in comparison with existing Census statistics, they show demographic characteristics of community more accurately. This study applied the proposed big data resilience indicators to Busan Metropolitan City with comparing to existing indicators. And found that proposed method can analyze the community resilience more effectively than the existing methods. Finally, big data indicators are found to be possible to assess the resilience of the community in further study and to use it as an alternative to overcome the limitations of existing research methods.
현대 사회는 각종 재난의 위험과 피해에 지속적으로 노출되고 있고, 이에 대응하기 위한 재난 복원력 평가 및 향상 정책이 요구되고 있다. 본 연구는 기존의 지역사회 재난 복원력 평가를 위한 지표 설계 방법의 한계를 극복하기 위해, 서비스인구 빅데이터를 활용한 재난 복원력 요소 평가 방법을 제안한다. 서비스인구 빅데이터는 기존 통계에 비해 시공간적으로 다양한 분석을 실시할 수 있으며 이를 통해 커뮤니티의 인구학적 특성을 보다 정확하게 나타낼 수 있다. 연구에서 제안된 빅데이터 활용 지표를 부산광역시에 적용하고 그 결과를 기존 지표와 비교하였을 때, 유의미하게 기존 방법에 비해 효과적인 분석이 가능함을 밝혀냈다. 이를 통해 향후 지역사회 재난 복원력 평가를 위한 빅데이터 활용 지표의 확대 적용하고, 기존 연구 방법의 한계를 극복하는 대안으로 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
