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대형화재 발생 시 교통혼잡도 반영해 우선 출동 119안전센터 추천 사건 현장 도착까지 5분 단축

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  • 김원주 기자 작성
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  • ○ 안전, 교통, 산업, 감사 분야 등 다양한 도정 현안 해결을 위한 데이터 분석 9건 추진 완료

 

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대형화재 발생 시 교통혼잡도 반영해 우선 출동 119안전센터 추천 사건 현장 도착까지 5분 단축 / 사진=경기도

  

경기도가 대규모 사고·재난 발생 시 교통 혼잡도를 반영한 최적의 119안전센터 출동 순위를 파악해 사고 현장 도착 소요 시간을 현행 대비 5분가량 단축할 수 있는 데이터 분석 결과를 도출했다.

 

경기도는 12일 경기도청에서 ‘2024년 경기도 데이터 분석 사업’ 완료보고회를 열고 이런 내용을 담은 과제 분석 결과를 공개했다. 데이터 분석 사업은 도정 현안에 관한 과학적 의사결정을 지원하는 것으로 안전, 교통, 산업 등 다양한 분야의 과제를 수행한다.

 

도는 지난 10월 중간보고회를 통해 ▲불법사금융 피해자 데이터 분석 ▲경기똑버스 운영 현황 분석 ▲말라리아 매개모기 서식지 특성 분석 ▲상수도 유량 데이터 분석을 통한 물사용 수요예측 ▲반려동물 동반 여가시설 조성을 위한 수요예측 분석 등 5건을 발표한 데 이어, 이날 완료보고회에서는 ▲교통혼잡도를 반영한 119센터 출동 순위 최적화 분석 ▲AI클러스터 조성 타당성 분석 ▲도민 관심사 분석을 통한 감사 주제 도출 ▲(안산지역) 시내버스 노선 개편을 위한 버스 데이터 분석 등 4건을 발표해 올해 총 9건의 과제를 추진 완료했다.

 

주요 과제인 ‘교통혼잡도를 반영한 119센터 출동 순위 최적화 분석’은 대규모 사고·재난 발생 시 현장에 가장 빠르게 출동할 수 있는 119안전센터의 순서를 도출하는 과제로, 현재는 단순히 거리가 가까운 119안전센터부터 사고 현장으로 출동을 하고 있는데 교통 혼잡도를 분석해 가장 빨리 도착할 수 있는 곳부터 출동 순서를 알려주는 것이다.

 

예를 들어 평일 화성시 봉담읍 수영리에서 사고가 발생했을 경우를 가정해 분석한 결과 단순 최단거리 기준인 호매실(7㎞), 서둔(7㎞), 팔탄(9㎞) 119센터 순으로 출동하게 되면 순서대로 21.6분, 20.5분, 16.9분이 걸린다. 그러나 교통 혼잡도를 반영해 출동 경로와 센터를 선정하면 호매실(8㎞), 반월(13㎞), 서둔(8㎞) 센터 순서로 14분, 14.4분, 14.7분이 걸리는 것으로 나타났다. 사고 지점에서 최단거리 조합으로 출동할 경우 평균 19.6분이 소요되는 것에 비해 교통 혼잡도 반영 조합은 평균 14.3분이 소요돼 도착시간이 5분 이상 단축되는 것을 확인할 수 있다.

 

도는 이런 분석 결과를 바탕으로 소방 긴급구조 시스템 및 운영 개선 등에 적용할 수 있도록 충분한 검토 과정을 거쳐 도민의 안전을 도모하기 위한 체계를 마련할 계획이다.

 

‘AI클러스터 조성 타당성 분석’은 수도권 내 약 4천 개의 AI 기업 간 거래 데이터(2021~2023년) 분석을 통해 AI 기업의 거래 특성과 핵심 기업을 파악한 것으로, 경기도 AI 산업 육성 정책을 위한 자료로 활용될 예정이며,‘도민 관심사 분석을 통한 감사 주제 도출’은 생성형 AI를 활용한 의회 회의록 등의 데이터 분석을 통해 지역 현안과 도민 관심사 중심의 감사 주제를 도출하는 과제다. 분석 결과, ‘여성’, ‘범죄’ 등 도민 관심 키워드가 도출되었으며, 이를 바탕으로 ‘범죄예방 도시환경디자인 사업 사후관리 실태 점검’이 감사주제로 선정되어 현재 특정감사 진행 중이다. 이번 분석으로 도출된 도민 관심사, 감사 중점사항 등은 향후 감사주제 선정을 위한 기초자료로 활용될 예정이다.

 

김기병 경기도 AI국장은 “교통혼잡도를 반영한 119센터 출동 순위 최적화 분석과 같이 실제 도정현안에 중요한 과제들을 우선 대상으로 분석을 추진하고 있다”면서 “분석 결과가 정책에 활용돼 도민들에게 실질적 도움이 될 수 있도록 하겠다”고 말했다.

 

한편, 경기도는 내년에도 데이터 분석 사업을 추진해 도민 생활과 밀접한 분석 과제를 적극 발굴하고 도정 현안과 지역문제 해결에 앞장설 계획이다.

 

 

jeboanyang@gmail.com  김원주 기자

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