빅데이터로 전기 화재 예측…내년 1월부터 전기안전지도 제공 예정
전기화재 직·간접 요인, 빅데이터로 분석해 전기화재 위험지역 한눈에 파악 가능
몇 해 사이 대구 서문시장, 인천 소래포구 등에서 대규모 전기화재 사고가 이어져 재산상의 피해가 대규모로 발생한 바 있다. 특히 시민들의 왕래가 잦은 시장과 같은 장소에서는 화재의 사전 예측을 통한 선제적 대응이 절실하다.
한국전기안전공사에 따르면 최근 5년간(2012~2016년) 전기화재 발생건수는 4만1천724건이며, 발생한 재산 피해액은 3천491억 원에 달한다.
이에 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 한국전기안전공사는 ‘빅데이터 기반 전기화재 위험예측 서비스’를 구축했다고 7일 밝혔다.
빅데이터 기반 전기화재 위험예측 서비스는 전기화재 직·간접 요인들을 빅데이터로 분석해 전기화재 위험지역을 지도상에서 한눈에 파악할 수 있도록 돕는다.
이번 서비스는 한국전기안전공사가 2009년부터 축적한 1억2천만 건의 전기안전점검 결과 데이터를 기반으로 전기화재 현황 데이터(행정안전부), 기상정보(기상청), 건축물정보(국토교통부) 등을 수집·정제해 분석 기반을 마련하고 과거 사고 유형과 유형별 원인 인자를 도출해 기계 학습을 통해 건물별 사고 위험도 등급을 산출한다.
시범 대상인 대구지역 데이터를 분석한 결과, 기상 조건과 건물 노후도 외에도 현장점검 데이터인 절연저항값 및 옥내외배선 등의 특성이 전기화재와 높은 상관관계가 있는 것이 확인됐다.
한국전기안전공사는 “향후 전기안전점검 인력 배치와 점검빈도 최적화에 빅데이터 분석 결과를 최대한 활용할 계획”이라며, “올해 6월부터 대구지역에 시범 적용한 이번 서비스는 관련성과를 기반으로 전국으로 점차 확대하고 내년 1월부터 일반 국민들에게 전기안전지도를 온라인을 통해 제공할 예정”이라고 밝혔다.
과기정통부 최영해 인터넷융합정책관은 “이번 시범사업을 빅데이터가 전기화재 감소에 기여할 수 있음을 확인했다”고 강조하고, “앞으로도 재난·안전 분야에서 빅데이터를 적극적으로 활용하기를 기대한다”고 전했다.