건물별 화재 위험도 예측 및 분석 : 재산 피해액과 화재 발생 여부를 바탕으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper derives the fire risks of buildings in Seoul through the prediction of property damage and occurrence of fires.
This study differs from prior studies in that it utilizes variables that include not only a building's characteristics, but also its affiliated administrative area as well as the accessibility of nearby fire-fighting facilities.
The independent variables used to predict property damage are largely divided into the building's innate characteristics, the characteristics of its affiliated administrative area, and fire-fighting facilities; with the results of the Random Forest algorithm, the RMSE value is around 261, and the accessibility of surrounding fire-fighting facilities was derived as the important predictor variable.
The independent variables used to predict the occurrence of fires are divided into building characteristics, energy use, population characteristics, and characteristics of the building's administrative area; with the results of the random forest algorithm, the accuracy was valued to be around 74%, and the building characteristic was derived as the important predictor variable.
Fire risk prediction was made on 300 buildings in Seoul utilizing the established model, and it has been derived that with buildings at Level 1 for fire risks, there were a high number of households occupying the building, and the buildings had many factors that could contribute to increasing the size of the fire, including the lack of nearby fire-fighting facilities as well as the far location of the 119 Safety Center.
On the other hand, in the case of Level 5 buildings, there were a high number of surrounding buildings and businesses, the highest number of fire-fighting facilities, as well as a nearby 119 Safety Center within its jurisdiction, indicating that these buildings could respond appropriately to fires.

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 서울시에 존재하는 건물을 대상으로 화재 발생 시 재산 피해액, 화재 발생 여부를 예측하여 건물별 화재 위험도를 도출하였다. 본 연구는 건물의 특성뿐 아니라 해당 건물이 속한 행정동의 특성 및 소방 시설 접근성과 같은 변수를 활용하였다는 점에 있어 기존 선행연구와 차이점을 지닌다.
재산 피해액 예측에 사용된 독립 변수는 크게 건물 특성, 건물 소속 행정동 특성, 소방 시설로 나뉘며 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘 사용 결과, RMSE는 약 261이며, 주변 소방 시설 접근성 변수가 예측에 있어 중요 변수로 도출되었다. 화재 발생 여부 예측에 사용된 독립 변수는 건물 특성, 에너지 사용량, 인구 특성, 건물 소속 행정동 특성으로 나뉘며 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘 사용 결과, 정확도는 약 74%였으며, 건물 특성 변수가 중요 변수로 선정되었다.
구축된 모델을 사용하여 서울시에 존재하는 300개 건물을 대상으로 화재 위험도를 예측하였으며, 화재 위험도 1등급의 경우 건물 내 세대 수는 많지만, 주변 소화 시설이 부족하며 관할 119안전센터가 가장 멀리 위치하는 등 화재 발생 시 그 규모를 키울 수 있는 요인들이 많은 것으로 나타났다. 반면 5등급의 경우, 주변 건물 수나 사업체 수는 많지만, 소화 시설 등이 가장 많이 구비 되어 있었으며 관할 119안전센터가 가장 가까이 위치해 있어 화재에 적절히 대응할 수 있는 건물들로 나타났다.