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화재 발생 시 골든타임 내 화재를 진압해야 인명 및 재산 피해를 최소화할 수 있다. 이를 위해 소방차의 신속한 현장 도착이 필요하다. 본 연구에서는 화재발생 자료와 교통 GIS DB 자료를 융합하여 화재발생 시 소방차 통행시간에 영향을 주는 도로 및 환경요인을 모색하고, 골든타임을 확보하기 위한 소방차 통행시간 예측 모형을 구축하고자 한다. 상관분석과 더미변수를 이용한 회귀분석을 적용하여 소방차 통행시간 예측 통합 모형(모형1)과 화재발생지 토지이용행태별로 분석한 소방차 통행시간 예측 모형(모형 2, 3, 4)을 구축하였다. 분석 결과, 모형 1에서는 유의성이 있는 독립변수 17개를 도출하였으며, 토지이용행태에 따라 소방차 통행시간에 주는 영향이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 4가지 모형에서 공통 핵심 변수(통행거리, 차로 수, 도로등급)를 도출하였다. 본 연구를 통해 긴급차량 통행시간 관련 연구에서 지표로써 변수를 활용할 수 있으며, 긴급차량 골든타임 확보에 기여할 것으로 사료된다.

In the event of fire, it is necessary to put out the fire within a golden time to minimize personal and property damages. To this end, it is necessary for fire engines to arrive at the site quickly. This study established a fire engine travel time estimation model to secure the golden time by identifying road and environmental factors that influence fire engine travel time in the case of fire by examining data on fire occurrence with GIS DB. The study model for the estimation of fire engine travel time (model 1) covers variables by applying correlation analysis and regression analysis with dummy variables and predicts travel time for different types of places where fire may occur (models 2, 3, 4). Analysis results showed that 17 siginificant independent variables are derived in model 1 and the fire engine travel time differs depending on the types of places where fire occurs. Key variables(travel distance, number of lane, type of road) that are included commonly in the 4 models were identified. Variables identified in this study can be utilized as indicators for research related to travel time of emergency vehicles and contribute to securing the golden time for emergency vehicles.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
골든타임 확보를 위한 소방차 통행시간 예측모형 개발 = Development of fire engine travel time estimation model for securing golden time 장기훈, 조성범, 조용성, 손승녀 p. 1-13

빅데이터 기반 가축관련 운송차량 이동경로 분석을 통한 가축전염병 노출수준 평가 = Assessment of livestock infectious diseases exposure by analyzing the livestock transport vehicle's trajectory using big data 정희현, 홍정열, 박동주 p. 134-143

Matching Matrix를 사용하여 운전자와 승객의 관계를 반영한 강화학습 기반 유동적인 가격 책정 체계 = Dynamic pricing based on reinforcement learning reflecting the relationship between driver and passenger using matching matrix 박준형, 이찬재, 윤영 p. 118-133

노면표시 색상에 따른 최소재귀반사성능 연구 = Study on the minimum recursive reflection performance according to the color of road surface 한음, 강종호, 김청호, 박성호, 윤일수 p. 37-48

비신호 교차로 상황에서 V2V 기반 자율주행차의 위험성 분석 및 모니터링 컨셉 연구 = A study of hazard analysis and monitoring concepts of autonomous vehicles based on V2V communication system at non-signalized intersections 백윤석, 신성근, 안대룡, 이혁기, 문병준, 김성섭, 조성우 p. 222-234

DTG 데이터를 활용한 택시 복합할증제 분석 = Analysis of taxi combined surcharge system using DTG data 김승범, 김호선, 정종헌 p. 152-162

표본 ADAS 차두거리 기반 연속류 시공간적 교통밀도 추정 = Spatiotemporal traffic density estimation based on low frequency ADAS probe data on freeway 임동현, 고은정, 서영훈, 김형주 p. 208-221

새로운 팔 스윙 보행 패턴 기반 보행 안전 시스템 = A new arm swing walking pattern-based walking safety system 이경민, 인치호 p. 88-95

IoT 자중계 시스템을 활용한 건설폐기물 수집·운반 차량의 운행 및 적재패턴 분석 = Analysis of the driving & loading pattern of the construction waste collecting trucks using IoT on-board truck scale system 김종우, 정영우 p. 74-87

GPS 오차를 고려한 항만 내 낙하물 사고위험 알고리즘 보정 방법론 개발 = Methodology of calibration for falling objects accident-risk-zone approach detection algorithm at port considering GPS errors 손승오, 김현서, 박준영 p. 61-73

무인교통단속장비 설치 판단 기준 및 설치대수 산정 연구 = Study on estimation of unmanned enforcement equipment installation criteria and proper installation number 소형준, 김용만, 김남선, 황재성, 이철기 p. 49-60

심야시간 대 택시 서비스 취약예상지역 분석 연구 = A study on the analysis of the weak areas of taxi service during late night time 송재인, 강민희, 조윤지, 황기연 p. 163-179

N-to-N 브로드캐스팅 시스템을 활용한 실내 객체 위치추적 시스템 개발에 관한 연구 = A study on development of indoor object tracking system using N-to-N broadcasting system 송인서, 최민석, 한현정, 정현기, 박태현, 정상원, 권장우 p. 192-207

그리드 인덱스 기법을 이용한 교통 빅데이터 맵핑 방안 연구 = A study on traffic big data mapping using the grid index method 정규수, 성홍기 p. 107-117

열화상 카메라를 활용한 딥러닝 기반의 1·3종 차량 분류 = Class 1·3 vehicle classification using deep learning and thermal image 정유석, 정도영 p. 96-106

통행시간예산에 미치는 요인의 시계열적 비교·분석 연구 : Study on temporal comparison analysis of factors to affect travel time budget : a case for Seoul / 서울시를 사례로 이향숙, 추상호 p. 180-191

도로·교통 조건 및 기상 상황이 부분 자율주행자동차의 제어권전환에 미치는 영향 분석 = Analysis of the influence of road·traffic conditions and weather on the take-over of a conditional autonomous vehicle 박성호, 윤용원, 고한검, 정하림, 윤일수 p. 235-249

드론 보험제도 비교분석과 요구보험 도출 = Derivation of required insurance and comparative analysis of drone insurance system 최진헌, 남두희 p. 144-151

미시적 교통 시뮬레이션을 활용한 보행자도로 서비스 수준 평가 = Level of service evaluation of pedestrian road using micro-simulation 박순용, 조혜림, 조가영, 윤일수 p. 26-36

교통카드 Tag 제약을 반영한 통행자 경로선택에 대한 합리성 평가 연구 : Rationality of passengers' route choice considering smart card tag constraints : focused on Seoul metropolitan subway network / 수도권 지하철 네트워크를 중심으로 이미영, 남두희, 심대영 p. 14-25

참고문헌 (12건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Performance Evaluation of Travel-Time Estimation Methods for Real-Time Traffic Applications 네이버 미소장
2 Hwang E. H., Choi J. H. and Choi D. M.(2018), “A study on the Effective Methods of Securing the Golden Time of Fire Engine Move Out,” Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, vol. 18, no. 5, pp.119-126. 미소장
3 Ki Y. K., Ahn G. H., Kim E. J., Jeong J. H., Bae K. S. and Lee C. K.(2010), “Error Filtering Algorithm for Accurate Travel Speed Measurement Using UTIS,” The Journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, vol. 9, no. 6, pp.33-42. 미소장
4 A Model for Predicting Average Fire Engine Travel Times 네이버 미소장
5 Koo J. H. and Choo S. H.(2018), “Analysis of Factors Affecting Travel Time Change Using the Time Use Survey Data in Seoul,” The Journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, vol. 17, no. 1, pp.1-16. 미소장
6 Koreatech(2015), Cities and provinces 119 general situation room improving situation management research service report. 미소장
7 National Fire Agency(2020), 2019 Fire Statistical Yearbook, pp.41-62. 미소장
8 A Simple and Effective Method for Predicting Travel Times on Freeways 네이버 미소장
9 Sung J. G. and Ha D.(2016), “A Selection Method of implementation Area for Emergency Vehicle Preemption System Using Dispatch Data Analysis,” The Journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, vol. 15, no. 2, pp.24-35. 미소장
10 Wang J.(2013), “Travel time estimation model for emergency vehicles under preemption control,”Procedia-Social and Behavioral Sciences, vol. 96, pp.2147-2158. 미소장
11 YONHAP NEWS(2020), https://m.yna.co.kr/view/AKR20200627033100002 미소장
12 Yu J. W.(2008), “Real-time travel time estimation model using point-based and link-based data,”International Journal of Highway Engineering, vol. 10, no. 1, pp.155-164. 미소장

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