행정안전부는 22일 국가정보자원관리원과 대전광역시가 긴급자동차 교통정책 수립과 소방 대응체계 개선을 위해 협력했다고 밝혔다.
관리원은 대전시가 제공한 출동 위치정보 3000만건(2016년 8월~2017년 7월)을 인공지능 기계학습으로 분석해 긴급자동차가 5분 이내 출동하기 어려운 취약지역 7곳과 상습 지연구간 8백여 곳을 찾아냈다.
그 중 유성구 테크노밸리와 대덕구 대화동의 오전 9시~오전 10시, 오후 1시~오후 3시가 소방차의 5분 이내 출동 비율이 10%로(동일시간 평균 18%) 가장 취약했다. 불법주차가 많은 주택가․상업지역 이면도로, 골목길이 소방차의 현장 도착을 방해하는 주요 구간으로 분석됐다. 대전지역 내 병원급 의료시설 108개소 중 5분 이내 소방차 출동이 가능한 곳은 22개소(14%)인 것으로 나타났다.
취약지역으로 신속하게 출동하기 위해 지연구간을 피해가는 최적경로 분석도 진행했다. 기존에는 직선거리 기준으로 119 안전센터를 배정한 반면, 이번 분석에서는 최적경로 기준으로 재난현장까지 가장 신속하게 출동 할 수 있는 119 안전센터를 찾아냈다. 이를 토대로 모의실험 한 결과 5분 이내 출동할 수 있는 비율이 기존보다 2배 이상 상승했다.
대전시는 빅데이터 분석결과를 토대로 소방차량이 재난 현장에 신속히 도착할 수 있도록 '소방차량 골든타임 확보계획'을 마련한다. 상습 지연구간에 주민들이 초기 화재 진압에 활용할 수 있도록 비상 소화장치를 우선 설치한다. 119 안전센터 배정·최적경로 빅데이터 분석결과를 반영해 신속한 출동여건을 확보할 계획이다.
김명희 국가정보자원관리원장은 "관리원의 우수한 빅데이터 인공지능 기술이 국민의 생명과 재산을 지키는데 활용된 사례"라며 "지자체와 협력해 국민생활과 밀접한 사회 현안을 해결할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.
<저작권자 © ‘돈이 보이는 리얼타임 뉴스’ 머니투데이. 무단전재 및 재배포, AI학습 이용 금지>