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소방관들의 현장 활동에서 활용도가 높은 축적된 경험법칙을 경기도내 화재발생 빅데이터와의 비교분석을 통해 신뢰성을 검토하고, 시기별, 요일별, 대상별로 보다 적절하게 화재 예방 활동에 활용될 수 있도록 개선된 정량적 모델화를 연구하였다. 소방관들의 직접 면담을 통해 공감도가 높은 경험법칙을 수집하였으며, 그 중 화재 모니터링 및 발생시점의 예측 관점에서 가장 중요하다 판단된 "금요일이 가장 화재 발생률이 높다"는 경험법칙을 대상으로, 경기도에서 2018년에 발생한 화재건수, 피해내역 등 빅데이터 비교분석을 실시하였다. 더 나아가 지역별, 시간대별, 건물유형별 요일과의 화재발생 패턴을 도출하였다. 연구를 통해 실효성이 확인된 경험법칙에 대해, 화재발생 빅데이터를 반영한, 지자체와 시기별 인자가 포함된 개선된 정량적 예측모델화 및 경험법칙의 구체화를 통해, 상대적으로 경험이 적은 소방관들도 의사결정에 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
The heuristics accumulated in the field activities of firefighters were reviewed through big data analysis of fire occurrences in Gyeonggi-do and researched to be utilized for proper fire prevention activities according to time, day, and target through quantitative modeling. Empirical rules with high sympathy were collected through direct interviews with firefighters. Among them, the rule of thumb that "Friday is the most fire-prone" is considered to be the most important in terms of fire monitoring and prediction. A big data comparison analysis was conducted, including the number of fires and damages that occurred in Gyeonggi-do in 2018. Furthermore, fire occurrence patterns by region, day of the week, time of day, and building type were derived. Regarding empirical rules that have been validated through research, relatively inexperienced firefighters also can make decisions by relying on refined quantitative predictive modeling and empirical rules including local government and time-based factors that reflect big fire occurrence data.