| 초록 |
전국적으로 2008년부터 2018년까지 매년 약 40,000건의 화재사고가 발생하고 있다. 화재사고로 인한 피해를 최소화하기 위하여 소방당국은 많은 노력을 하고 있지만 소방인력 및 소방장비가 부족한 탓에 모든 지역에 대한 화재대비가 어려운 실정이다. 따라서 효율적인 소방인력 배치와 소방장비 활용을 위하여 화재사고가 많이 발생하는 지역을 미리 예측하고 대비하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 화재발생에 영향을 미치는 요소들을 분석하여 화재 영향인자들을 추출한 후, 영향인자들을 지역별 화재예측에 사용하였다. 화재 영향인자 분석에 사용되는 데이터는 행정구역별 통계데이터(인구, 면적, 건물노후도 등)와 소방청에서 수집한 10년치 화재사고 데이터(기후, 날짜, 지역 등)로 구성된다. 기초통계분석 및 상관관계분석을 통해 화재특성 및 화재 영향인자를 분석하며, 추출된 영향인자를 인공지능 MLP 모델에 활용하여 최소 읍면동 단위의 지역별 화재발생확률을 예측하는 시스템을 구축하였다. 본 연구의 화재 예측 시스템은 380,000건의 화재사고 데이터를 기반으로 학습을 진행하였으며, 다양한 화재인자를 입력변수에 반영하였다. 또한, 기존에 국가화재정보시스템(NFDS)에서 사용하고 있는 화재네비게이터보다 짧은 예측주기를 가지고 있어 보다 실용적인 화재예측에 기여할 수 있다. |
