SCH 재난의학센터 2번째 SCIE 논문 발간 

순천향대 부천병원 재난의학센터 신희준 센터장, CBRN 대비 국제 연구 논문 저명 학술지 게재
순천향대학교 부천병원 재난의학센터 신희준 센터장이 국제 공동 연구 프로젝트에 참여하여 작성한 논문이 위기 및 재난 관리 분야의 저명 학술지인 'Journal of Contingencies and Crisis Management'에 게재되는 쾌거를 이루었습니다.

이번에 게재된 논문은 "Evaluating the Performance of Agreement Metrics in a Delphi Study on Chemical, Biological, Radiological and Nuclear Major Incidents Preparedness Using Classical and Machine Learning Approaches"라는 제목으로, 화학, 생물학, 방사능 및 핵(CBRN) 관련 대형 재난 대비에 관한 델파이 연구에서 합의 지표의 성능을 평가하고, 이 분야에서 고전적 접근법과 머신러닝 접근법을 비교 분석했습니다.

신희준 센터장은 "국제 프로젝트의 일원으로 새로운 경험에 참여하게 되어 자랑스럽다"며, "이번 연구는 CBRN 대형 재난 대비를 위한 델파이 연구의 합의 지표 성능을 면밀히 검토하고, 전통적인 방식과 최신 머신러닝 기법을 비교 평가했다는 점에서 의미가 크다"고 밝혔습니다.

이어 신 센터장은 "본 연구 결과가 실제 위기 관리 전략을 개선하고 대형 재난에 대한 국가 및 지역 사회의 대비 태세를 강화하는 데 기여할 수 있기를 희망한다"고 덧붙였습니다.

순천향대 부천병원 재난의학센터는 이번 연구 성과를 바탕으로 재난 대비 및 대응 역량 강화를 위한 노력을 지속하고, 관련 분야의 발전에 기여해 나갈 계획입니다.

Director Heejun Shin of SCH Bucheon Hospital Disaster Medicine Center Publishes International Research Paper on CBRN Preparedness in Prestigious Journal

Director Heejun Shin of the Disaster Medicine Center at Soonchunhyang University Bucheon Hospital has achieved the significant feat of publishing a paper, co-authored as part of an international collaborative research project, in the prestigious 'Journal of Contingencies and Crisis Management,' a renowned journal in the field of crisis and disaster management.

The published article, titled "Evaluating the Performance of Agreement Metrics in a Delphi Study on Chemical, Biological, Radiological and Nuclear Major Incidents Preparedness Using Classical and Machine Learning Approaches," examines and evaluates the performance of agreement metrics in a Delphi study concerning preparedness for major Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear (CBRN) incidents. It also compares classical and machine learning approaches within this field.

Director Heejun Shin stated, "I am proud to have participated in a new experience as part of an international project." He added, "This research is significant in that it thoroughly reviewed the performance of agreement metrics in Delphi studies for CBRN major incident preparedness and compared traditional methods with the latest machine learning techniques."

Furthermore, Director Shin expressed his hope, saying, "We hope that the results of this research can contribute to improving actual crisis management strategies and enhancing the preparedness posture of national and local communities for major incidents."

Based on this research achievement, the SCH Bucheon Hospital Disaster Medicine Center plans to continue its efforts to strengthen disaster preparedness and response capabilities and contribute to the advancement of the related field.