본 논문은 재난 및 응급 상황 시 사회 미디어 피드백을 효과적으로 활용하여 재난 대응 및 관리를 개선하는 방법론을 제시합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사회 미디어 게시물을 분석하고, BERT와 같은 분석 모델을 이용하여 게시물의 유형, 감정, 위치, 주제 등을 다차원적으로 분류합니다. 이후 ChatGPT와 같은 생성 모델을 통해 다양한 이해관계자(언론, 경찰, 구급대, 소방대 등)에게 맞춤화된 보고서를 생성합니다. 본 논문은 다차원 분류, 하위 이벤트 선택, 맞춤형 보고서 생성을 통합하는 고급 방법론이 ChatGPT 프롬프트를 직접 사용하는 표준 접근 방식보다 정량적(텍스트 일관성 점수, 잠재 표현) 및 정성적 평가에서 우수한 성능을 보임을 보여줍니다.
