2022년 소방활동 빅데이터 분석

소방국(남화영 위원대행)은 지난 1년간 빅데이터 분석 과제인 소방방재·현장 안전·반응하다·구조·응급 처치 5개밭 6개 작업~을 위한 분석을 완료하다그가 말했다.

빅 데이터 분석은 2020년년도 7월 14일본소방대 빅데이터과 신설 이후 2021년심각하게완전한, 이후 매년 전국 및 해외 소방대·두루미·대상 연 필요 조사를 실시하다하다, 1~2모든 차량에 대한 전문가 심사 프로세스을 통해 가장 중요한 소방 주제의 최종 선택하다.

* 2022년연간 실적 분석을 위한 업무 내역

2022년년도 (화재 예방) 일‘화재 경보(바람직하지 않은 알람) 센서 오작동 원인 분석을 통한 감소‘결과적으로, 최연소자 10매년 비화재경보 발신시 광전자식(교대식) 오작동의 가장 높은 비율은 검출기에서 발견되었습니다., 7-8여름철 평일 아침에 가장 많이 발생로 분석되었다.

또한 최근 5비화재 경보기의 연간 발생빈도 5두 배가 공통적으로 발송되는 비화재 경보 대상의 체계적 관리필요하다는 결론을 내렸습니다.

※ 화재 경보 : 화재감지기 자체의 결함 또는 오작동으로 실제 화재가 아닌 상황에서 경보를 울리는 행위

이에 따라 소방당국은 경고 위치, 시간, 기상 조건 등에 따른 오작동 가능성을 정량화하여 출력합니다. 비화재경보 예측모델 개발해 소방성능 손실 최소화 및 소방성능 효율적 운용할 수있다 개선할 계획.

(현장 안전) 과제사람 ‘현장 작업자의 사고요인 분석 및 위험도 평가‘의해 대원에서 발생한 사고는 화재 진압 과정에서 중상을 입는 경우가 많았다.하나 나는나타났다, 계층별은 소방관과 소방관의 재해율 56.1%매우 높은.

따라서 안전사고 예방대책으로 현장 작업자의 사고위험도 평가 기법두번째 개발잦은 사고 및 요일 도출, 불/구조/긴급한 경우 위험 요인 식별하다, 활동 범주별 위험 지수 및 분류 사용 현재 위험도 및 과거 사고 알림 기능 제공할 것이다.

(반응하다) 일 ‘지역별 운송장벽 분석‘결과, 타이핑 어려움으로 인해 ‘좁은 길‘가장 많았다, 입력 유형으로 기타 주거 지역, 재래 시장, 대부분 인구밀집지역 순이었다..

미래의 소방대 지역별 파견 장애요인 분석붓다 전국 소방서와 공유해 모든 소방서용 소방차(소형 펌프 트럭) 배치 용도에 적합가자 추가 운송·기상정보 분석을 통한 우회로 제공할 것이다.

(구조) 과제 ‘구조유도체계 효율화 방안 분석‘결과, 차이점 6개 구조의 종류(불, 등, 누출 사고, 교통, 엘리베이터, 의심되는 자살) 목표범죄 현장에서 도착 시간 30읍면동 분단위 범위는 전국 5개 구역로 분석되었다.

이를 바탕으로 빈 구조물 등이 있는 지역에 펌프 구조대가 배치된다. 출동대응체계 개선 구조원별 체계적 관리 시스템 구축을 통한 전문 사상자 구조인력 배치 등 가속화 현장 작업자 배치 계획에 적극 활용할 계획.

(응급 처치) 과제 ‘주요 비상 활동 분석‘결과 2022년년도 삼월에게 코로나19 패션때문에 119구급차가 병원에 ​​도착하는 데 가장 오랜 시간이 걸렸다는 것이 밝혀졌습니다..

이 결과 향후 응급환자 이송 지연 관련 정책의 실효성 평가 근거로 사용됩니다119비상통제센터로 항상 표시되는 시각적 상태 데이터처럼 전송 지연 상태 모니터링 및 적기 대응그것을 위해 디자인 될 것입니다.

소방청 소방분석시스템과장 최재민은“향후 능동적 관리의 일환으로 소방대에서 중요 자료를 평가할 수 있는 기반을 확대해 나가겠습니다., 일체 포함(AI) ·기계 학습(기계 학습)이러한 접목된 빅데이터 분석 시스템을 더욱 발전시켜 체계적이고 과학적인 보안대책을 마련하겠습니다.”~라고 불리는.

원천 – 소방국