스캔통계학을 이용한 국내 화재 발생 고위험군 탐색

• 영문명: Scan Statistic for Fire Clusters in South Korea
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 지병곤(Byeonggon Ji) 정대현(Daehyun Chung)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.23 No.1, 183~197쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.02.28

국문 초록

우리나라의 화재 발생으로 인한 피해 금액은 매년 급격히 상승하고 있어 화재 예방을 위한 효율적인 대안이 요구되고 있다. 2020년 화재로 인한 손실액은 1조원에 이를 것으로 예상되어 화재 발생 자료를 분석하여 화재 발생에 관한 정보를 추출할 필요가 있다. 화재 발생의 원인은 여러 가지가 있으나 지역적 정보를 이용하여 고위험 지역을 예측하여 지역에 따른 차별 정책을 수립하는 것이 효율적이다. 전국을 시군구로 나누어 각 지역에서 2007년부터 2019년까지 보고된 화재 발생 자료를 스캔통계학에서 널리 사용되고 있는 포아송 모형과 시공간 순열 모형으로 분석한다. 자료의 모형적 분포가 알려져 있지 않은 경우 몬테칼로 모의실험을 실시하여 우도비 검정을 사용한다. 포아송 모형을 적용한 결과 9개 고위험 클스터가 확인되었으며, 공간 순열 모형을 적용한 결과 16개 실린더가 화재 고위험 실린더로 확인되었다. 지금까지 화재 발생에 관한 자료를 분석하여 확보한 고위험 클러스터에 관한 지리적 정보를 활용하여 화재 예방은 물론 화재 진압을 위한 인력과 장비 그리고 예산 배정을 함으로써 효율적인 화재에 관한 정책 수립을 기대할 수 있다.

영문 초록

The amount of damage caused by fires in Korea is increasing rapidly every year, so an efficient policy for fire prevention should be set up effectively, so that we need to summarize the data about the occurrence of fire during 2007-2019. The likelihood ratio test is conducted by the Poisson model and the space-time permutation model widely used in scan statistics for data during 2007-2019 in each region by dividing the whole country into cities, counties, and districts. As the result of the Poisson model, the first 3 among the 9 high-risk clusters were identified, which are Gosung, Sancheong, Hongseong, while the result of the space-time permutation model, the first 3 out of the 16 high-risk cylinders were identified as high-risk fire cylinders which are Ulsan Nam-gu during 2007-2009, Gwangju Nam-gu during 2007-2009 and Jeonbuk Imsil-gun during 2015-2019. The effective fire policies to prevent the fire can be established by allocating personnel, equipment, and budgets by utilizing the geographical information on high-risk clusters obtained by the result of this research.

목차

1. 서론

2. 스캔통계학

3. 실증분석

4. 결론

References

키워드

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