경상남도는 화재 빅데이터 분석 결과를 활용해 오인출동 예방을 비롯한 소방 효율을 높인다고 8일 밝혔다.
경남소방본부는 화재오인 경감대책 마련을 위해 빅데이터분석 테스크포스(TF)팀을 구성, 최근 3년간 화재오인출동 데이터와 도내 건축물, 소방설비 정보 등 326만 건을 빅데이터 분석했다.
그 결과 화재오인의 34%(연 2910건)는 소방경보설비 오작동이고, 55%(연 4731건)는 신고자의 오해로 발생한 것을 확인했다. 경보설비 오작동은 연평균 63%씩 증가했고 오작동 발생 후 3개월 내 재발률도 50%에 달했다. 습도가 높은 7월에는 2.4배 수준으로 증가했다.
TF팀은 오작동 발생 가능 예측 모델을 개발하고, 이를 화재 경보설비에 적용해 선제 점검한다. 예측모델 테스트 결과 오작동 발생을 예측한 대상물 100개 가운데 71개에서 실제 오작동이 발생했다.
경남도는 소방경보설비 오작동 예측모델로 도출한 고 위험대상 600개소를 5~6월 집중 점검할 계획이다. 연중 점검대상 선정 기준에도 오작동 예측결과를 반영한다.
경남 소방본부는 지난 2017년부터 2019년까지 3년 동안 경남도 연평균 화재출동 1만1530건을 분석한 결과 오인 출동은 무려 8605견으로 75%에 달했다. 실제 화재 출동 2924건 보다 2.9배 많았다.
창원=임동식기자 dslim@etnews.com
