[공학저널 전찬민 기자] (주)업데이터는 소방청이 주관하고 있는 ‘소방안전 빅데이터 플랫폼’에 ‘AI 기반 건물단위 화재 위험 등급 예측모델’을 활용해 데이터 기반의 의사결정 확산을 위한 정기적인 화재 분석 보고서 서비스를 시작한다고 밝혔다.
업데이터의 ‘AI 기반 건물단위 화재 위험 등급 예측모델’은 화재의 주요 장소인 건물을 기준으로 전국 1천만개 내외의 건물을 대상으로 화재데이터와 건축물 속성정보, 빅데이터를 융합한 데이터를 학습해 건물단위 위험도를 양호, 관심, 주의, 경계 등 4단계로 예측하는 모델이다. 또한, 2018년부터 2021년까지 개념설계와 연구를 통해 3건의 기술 특허 확보와 소프트웨어 인증(1등급, 한국정보통신기술협회(TTA))을 획득한 AI모델이다.
AI 건물단위 화재위험도 예측 모델을 통한 분석 결과, 전국 10,717,610 건물 중 1.49%에 달하는 159,268개 건물을 ‘경계’등급으로 예측하고, 해당 등급 건물에서 실제 건물화재가 발생한 비율은 10,873건(6.83%)으로써 ‘양호’ 등급 건물에서의 화재 발생비율 0.67%보다 10배 이상의 변별력을 보여 예방 활동에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
이에 업데이터는 모델 활용도를 제고하고 데이터 기반의 예방활동 지원을 위해 건물화재와 관련한 다양한 이슈와 수요에 대응한 맞춤형 분석 서비스를 출시하게 됐다.
특히, 소방안전 빅데이터 플랫폼과의 협업을 통해 정기적 유료서비스인 ‘AI 기반 건물 단위 화재위험도 분석 보고서’를 매월 1회 이상 지속적으로 발간할 계획이다. 이 서비스는 관련 데이터의 활용도를 높이고자 하는 것으로써 데이터 분석에 익숙하지 않지만 분석결과를 활용 또는 연구하고자 하는 수요에 대응해 그에 맞는 데이터 처리 후 해당 내용을 분석한 보고서를 제공하고 있다.
지난 3월 보고서의 경우, ‘건물화재는 오래된 건물일수록 많이 발생할까?’는 수도권의 특례시인 수원시의 전체 건축물을 대상으로 화재요인과 주의할 건물에 대해 분석한 내용이다. 분석 내용을 살펴보면, 오래된 건물에서 화재가 더 많이 발생한다는 의견은 일부 통용될 수 있지만 실제 데이터 분석 결과 건물 연령이 높아짐에 따라 화재 발생 비율이 함께 증가하는 것이 아닌, 매우 다양하고 복합적인 요인에 의해 건물화재가 발생한다는 것이다.
이를 위해 수원시 전체 건물을 화재가 발생한 건물과 발생하지 않은 건물로 구분해 개별 건물의 연령·구조 등 속성정보, 건축물의 용도, 거주인구, 유동인구, 공시가격, 전기에너지, 건물의 복합도(격자단위 건물용도의 다양성)와 압축도(격자단위 건물의 밀집도)와 같은 공간적 특성 등의 속성들을 비교 분석했다.
또한, 다음 주제로 ‘지역별 건물단위 화재 발생 비율이 다른 이유는 무엇일까?’가 예정돼 있으며 수시로 수요에 따라 추가될 예정이다. 이와 관련해 기초 지자체 226개 중 ‘건물단위 화재비율 상위10%와 하위 10% 간 어떤 차이가 있는 것일까?’로 시작해 광역시 이상, 일반 시, 군단위로 구분해 세부적인 상위 지자체와 하위 지자체 간의 건물 특성을 분석하는 보고서를 준비 중이다.
이처럼 업데이터는 화재 예방 분야의 AI를 도입하는 과정에서 분석을 통한 Insight 발굴로 효용성 있는 화재 예방 계획 수립 등을 지원함과 동시에 소방 장비와 센서 업체등과의 협업을 통해 AI 기반 화재 예방 산업과 관련 데이터 수요를 확대해 나갈 계획이다. 또한, 지속적인 외부 빅데이터와 결합하고 인공지능을 고도화해 화재 위험도 예측의 효용성을 강화하고 소방안전 빅데이터 플랫폼과의 지속적 협업관계를 통해 향후 다양한 서비스를 선보일 예정이다.
한편, ‘소방안전 빅데이터 플랫폼’(https://www.bigdata-119.kr)에서는 ‘AI 기반 건물 단위 화재위험도 분석 보고서’와 같은 월간 분석리포트 외에도 다양한 소방안전 빅데이터와 관련 서비스를 유‧무료로 제공하고 있다.
