스캔통계학을 이용한 국내 화재 발생 고위험군 탐색

초록

우리나라의 화재 발생으로 인한 피해 금액은 매년 급격히 상승하고 있어 화재 예방을 위한 효율적인 대안이 요구되고 있다. 2020년 화재로 인한 손실액은 1조원에 이를 것으로 예상되어 화재 발생 자료를 분석하여 화재 발생에 관한 정보를 추출할 필요가 있다. 화재 발생의 원인은 여러 가지가 있으나 지역적 정보를 이용하여 고위험 지역을 예측하여 지역에 따른 차별 정책을 수립하는 것이 효율적이다. 전국을 시군구로 나누어 각 지역에서 2007년부터 2019년까지 보고된 화재 발생 자료를 스캔통계학에서 널리 사용되고 있는 포아송 모형과 시공간 순열 모형으로 분석한다. 자료의 모형적 분포가 알려져 있지 않은 경우 몬테칼로 모의실험을 실시하여 우도비 검정을 사용한다. 포아송 모형을 적용한 결과 9개 고위험 클스터가 확인되었으며, 공간 순열 모형을 적용한 결과 16개 실린더가 화재 고위험 실린더로 확인되었다. 지금까지 화재 발생에 관한 자료를 분석하여 확보한 고위험 클러스터에 관한 지리적 정보를 활용하여 화재 예방은 물론 화재 진압을 위한 인력과 장비 그리고 예산 배정을 함으로써 효율적인 화재에 관한 정책 수립을 기대할 수 있다.

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