과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 한국전기안전공사(KESCO)는 ‘빅데이터 기반 전기화재 위험예측 서비스’를 구축했다고 밝혔다.
이번에 구축한 ‘빅데이터 기반 전기화재 위험예측 서비스’는 전기화재 직·간접 요인들을 빅데이터로 분석하여 전기화재 위험지역을 지도상에서 한눈에 파악할 수 있게 해준다.
KESCO에 따르면 최근 5년간(2012～2016년) 전기화재 발생건수는 4만 1,724건이고 발생한 재산 피해액만 3,491억원에 달한다. 최근들어 대구 서문시장, 인천 소래포구 등에서 대규모 전기화재 사고가 이어지고 있어 사전 예측을 통한 선제적 대응이 절실하다.
KESCO는 2009년부터 축적한 1억 2,000만건의 전기안전점검 결과 데이터를 기반으로 전기화재 현황 데이터(행안부), 기상정보(기상청), 건축물정보(국토부) 등을 수집·정제하여 분석 기반을 마련했다.
과거 사고 유형과 유형별 원인 인자를 도출하여 기계 학습을 통해 건물별 사고 위험도 등급을 산출한다. 시범 대상인 대구지역 데이터를 분석한 결과, 기상 조건과 건물 노후도 외에도 현장점검 데이터인 절연저항값 및 옥내외 배선 등의 특성이 전기화재와 높은 상관관계가 있는 것이 확인됐다.
KESCO는 앞으로 전기안전점검 인력 배치와 점검빈도 최적화에 빅데이터 분석 결과를 최대한 활용할 계획이다. 올해 6월부터 대구지역에 시범 적용한 이번 서비스는 관련성과를 기반으로 전국으로 점차 확대하고, 내년 1월부터 일반 국민들에게 전기안전지도를 온라인을 통해 제공할 예정이다.
최영해 과기정통부 인터넷융합정책관은 “이번 시범사업을 빅데이터가 전기화재 감소에 기여할 수 있음을 확인했다”며 “앞으로도 재난·안전 분야에서 빅데이터를 적극적으로 활용하기를 기대한다”고 밝혔다.
[자료 제공 : 과학기술정보통신부]
유수현기자 기사보기
[2024-06-14] 
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