서론
이론적 배경 및 문헌고찰
1. 이론적 배경
2. 선행연구 고찰
부산광역시 화재 출동 자료구축과 골든타임 영역
1. 부산광역시 화재 출동 자료구축
2. 부산광역시 소방 서비스 골든타임 영역
화재 출동 지체 원인 분석
1. 변수선정
2. 권역별 화재 출동 지체 원인 분석
결론
서론
1960년대부터 가속화된 산업화와 도시 개발로 인해 2019년 기준 대한민국 국민의 약 92%가 도시에 거주하고 있다. 도시화로 인해 도시의 생활환경이 개선되었지만, 도시의 고도화 및 밀집화로 인해 건축의 규모가 커지고 복합적 토지이용이 초래되었다. 이러한 복합적 토지이용은 화재 발생 시 대형화재로 쉽게 확산되는 원인이 되며 인적 ‧ 물적 피해를 유발하기 쉽다. 2017년 제천 스포츠센터 화재는 불법 주정차 차량으로 인해 소방인력의 접근이 어려웠으며, 2020년 울산 주상복합아파트 화재는 고밀도로 개발된 건축물의 외벽 단열재를 통해 불길이 번지며 대형화재로 확산되는 등 도시의 밀집화로 인해 대형 화재로 쉽게 확산된 사례이다.
한국에서는 화재 초기 가연성 물질이 발화점까지 가열되어 동시에 폭발하는 플래시오버(flashover) 현상이 발생하기 전 5분을 골든타임으로 정의하고 있다(Hwang et al., 2018). 따라서 화재 확산을 막기 위해서는 화재 발생 5분 이내에 소방력이 현장에 도착하여야 한다. 삼성교통안전문화연구소 연구보고서에 따르면, 전국 긴급차량의 현장 도착 골든타임 확보율은 57.4%로 화재 초기 대응에 어려움이 있으며 인구가 밀집할수록 대형화재로 확산될 가능성이 높은 것으로 분석하였다.
Figure 1에서 2015년부터 2019년까지 최근 5년간 서울특별시를 포함한 전국 광역시에서 발생한 화재 건수는 서울특별시가 압도적으로 많고 부산광역시가 그 뒤를 잇는 것으로 나타났다. 또한 인구 만 명당 발생한 화재 건수로 표준화시켜보면 울산광역시(평균 7.7건/만 명)가 가장 많고 부산광역시(평균 7.1건/만 명)가 두 번째로 많은 것을 알 수 있다. 따라서 부산광역시는 전국의 특 ‧ 광역시에 비해 상대적으로 화재에 더 취약한 지자체라고 할 수 있으며 화재 발생을 줄이고 이에 대한 피해를 최소화하기 위한 방안을 시급하게 마련할 필요가 있다.
본 연구의 목적은 실제 화재 출동 데이터에 대한 이상치를 제거한 후 화재 출동 실태를 파악하고 다중회귀분석을 통해 출동 지체에 영향을 미치는 원인들을 도출하여 골든타임 확보율을 높이기 위한 정책적 시사점을 제안하는 것이다. 구체적인 연구내용은 2015년부터 2020년 5월까지 부산광역시 화재 출동 데이터를 통해 119안전센터에서 화재발생지점까지의 최단 거리와 출동 소요시간을 이용하여 화재 출동속도를 도출한 후, 2019년 부산광역시의 「도시 균형 발전 기본계획」을 바탕으로 부산광역시를 여섯 개의 권역으로 세분화하여 골든타임 5분 내에 도착할 수 있는 권역별 소방 서비스 범위를 정의하였다. 그리고 119안전센터에서 화재발생지점까지 경로 상에 존재하는 시공간 변수들을 이용하여 다중회귀분석을 실시한 후, 권역별로 화재 출동 지체에 영향을 미치는 원인들을 분석하였다.
이론적 배경 및 문헌고찰
1. 이론적 배경
1) 이상치 탐색 방법론 Medcouple
통계학 측면에서 이상치(outlier)는 관측치들이 주로 모여 있는 곳에서 멀리 떨어져 있는 관측치로 정의된다(Kim, 2006). 이상치를 탐색하는 방법 중 수정된 사분위수범위는 사분위수범위를 일반화한 방법으로 비대칭 분포에서도 이상치를 정의할 수 있다는 특징이 있다. 수정된 사분위수범위는 데이터의 치우침 정도인 왜도에 대해 강건한 척도(robust measure)인 Medcouple(MC)을 이용하여 이상치를 정의한다(Seon et al., 2019). MC는 왜곡의 분포에 따라 이상치를 제거할 수 있으며 비대칭 분포에 대한 특이치를 보다 정확하게 식별할 수 있다는 장점이 있다(Brys et al., 2003, 2004; Hubert and Vandervieren, 2008). MC는 Equation 1과 Equation 2의 행렬을 통해 도출이 가능하며 행렬의 중앙값을 의미한다. MC는 커널함수로 -1에서 1사이의 값을 가지며 왼쪽으로 치우친 분포는 양수(+), 오른쪽으로 치우친 분포는 음수(-), 그리고 대칭 분포는 0의 값을 가진다.
여기서, 는 중앙값
도출된 MC를 이용해 데이터의 이상치 범위는 Equation 3을 통해 구한다.
여기서, , : 제1사분위수와 제3사분위수
: 사분위수 범위,
2) 다중회귀분석
다중회귀분석은 종속변수와 다수의 독립변수 간의 상관관계를 검증하여 독립변수가 종속변수에 미치는 영향력을 파악하거나, 독립변수의 변화에 따른 종속변수의 변화를 예측하기 위해 사용되는 통계학적 분석기법이다(Lee, 1994). 다중회귀분석은 종속변수에 미치는 독립변수들의 영향을 한 번에 분석할 수 있고 특정 변수를 통제할 경우 다른 독립변수들이 종속변수의 변화와 어떠한 상호관련성이 있는지 판단할 수 있다는 장점이 있다. 독립변수 간 다중공선성 문제를 극복할 경우 종속변수에 대한 독립변수들의 상호영향력의 크기를 비교할 수 있는 통계기법이며 하나의 종속변수()와 개의 독립변수 사이에 Equation 4와 같은 관계식(회귀식)이 성립한다(Kim and Kim, 2020).
여기서, : 모집단의 회귀계수, 모수(parameters)
: 종속변수()를 측정할 때 발생하는 잔차(residual)
: 번째 독립변수()가 번째 관찰점을 취할 때 갖는 값
본 연구에서는 오른쪽으로 치우침이 강한 화재 출동 속도 데이터의 이상치를 탐색하기 위해 데이터 치우침에 크게 영향을 받지 않는 Medcouple(MC) 기법을 이용하고 응급차량 출동 소요시간과 시공간적 독립변수들 간의 함수적 관계를 다중회귀모형으로 접근하여 분석하고 있다.
2. 선행연구 고찰
1) 소방서의 적정 입지 및 서비스 권역 분석
Liu et al.(2006, 2020a), Clarke and Miles(2012)는 소방 서비스 영역의 동적 특성을 분석하여 소방 서비스 개선 알고리즘을 개발하고 소방서의 입지를 제안하였다. Kim et al.(2002)은 화재경계지구 설정 시 최단 경로 알고리즘을 적용하였으며, 소방서 적정 위치를 도출하기 위해 최단 출동 경로와 소요시간을 활용하였다. 또한, Oppong et al.(2017)과 Tali et al.(2017)은 위치 할당 모델을 통하여 소방서의 효율적인 배치를 제안하였으며, Liu et al.(2020b)은 소방 서비스의 ECR(Effective Coverage Rate) 추정 모델을 통하여 중국 Loudi 지역에 소방서 신설 위치를 제안하는 등 다양한 알고리즘과 모델을 통해 소방서의 적정 위치에 관한 연구를 수행하였다.
Chevalier et al.(2012), Yao et al.(2019), Kiran et al.(2020), Murray(2013), Shahparvari et al.(2020) 그리고 Hwang et al.(2018)은 소방서의 지리적 분포와 접근성을 분석하여 소방서의 입지와 효율적인 배치를 탐색하였다. 특히, Shahparvari et al.(2020)과 Hwang et al.(2018)은 GIS를 통해 적합한 소방력 산출 기준을 마련하여 도로 구조적 요인을 반영한 소방서 배치체계를 구축할 것을 제안하였다.
Yu et al.(2020)은 유클리드거리 대신 네트워크 거리에 따라 공간을 모델링하여 소방서의 서비스 영역을 시계열적으로 분석하였다. Nam and Kim(2007)과 Kwon et al.(2015)은 구급 출동 데이터를 바탕으로 구급대의 권역 조정안을 제시하고 구급차량의 출동 및 후송 체계의 시공간적 분포 특성을 파악하였다. Yoo and Koo(2013)은 GIS 네트워크 분석을 통해 진주시 119안전센터의 소방 서비스 취약지역을 도출하였으며, 119안전센터 입지분석을 통한 취약지역 소방 서비스 영역 확대 방안을 도출하였다.
2) 소방 서비스 취약지역 및 화재 발생의 공간적 특성 분석
소방서의 위치와 관련한 연구와 더불어 소방 서비스의 신속한 제공을 위해 화재 발생의 공간적 특성을 분석하여 소방 서비스 취약지역을 지정하는 연구가 진행되고 있다. Kim et al.(2015), Choi et al.(2018), Lee and Lee(2011), 그리고 Shahparvari et al.(2020)은 GIS를 이용하여 화재 진압에 취약성을 가진 장소를 도출하였다. 특히 Kim et al.(2015)은 취약성 지도를 제작하여 화재 진압 활동 저해 요소들에 대한 정량적 분석이 가능하다는 것을 제시하였고 골든타임 확보를 위한 화재 진압 운영계획 등과 관련된 정책적 제언을 하였다. Tali et al.(2017)은 위치 할당 모델을 적용하여 도시 내에 소방 서비스를 제공받지 못하는 약 34%의 취약지를 선정하였다. Bae(2018)는 강원도 화재의 공간적 연관성 분석 방법을 통해 도출된 결과를 통합하여 화재의 공간적 분포 특성을 해석하였다. 이를 통해 화재 발생 빈도가 높은 지역에 대해 화재 발생 위험을 예측하고 취약지에 소방시설의 재배치를 제안하였다. Asgary et al.(2010)은 화재 사건의 시공간적 분석을 시행하여 시간에 따라 변하는 화재 사고 패턴과 시간대별 공간적 특성을 파악하는 연구를 진행하였다.
3) 화재 출동의 골든타임 확보에 관한 분석
도시에서는 이용자 밀집시설, 구도심, 상습 정체구간 등 화재 발생지의 78.9%가 소방차 진입 곤란 지역에서 발생하고 있다(Park, 2015). Lee et al.(2018)은 소방차 진입 지연으로 인한 화재 확산을 막기 위해 소방차 진입의 장애가 되는 요인을 파악하였으며 건축물의 노후화 및 사각지대 관리를 통해 긴급차량의 진입 및 이동을 위한 동선계획 수립의 필요성을 강조하였다. Forkuo and Quaye-Ballard(2013)는 화재 발생 지점까지 최적 경로를 식별할 수 있는 화재 비상 대응 서비스를 구축하고 이동 거리, 이동 시간, 도로의 기울기, 지체 요인에 따른 최적 경로를 모델링하였다. 따라서 화재 출동 시 출동 경로 내에 출동을 지체시키는 요인을 파악하고 분석하는 것이 골든타임 확보를 위해 반드시 필요한 연구라고 할 수 있다.
이와 더불어 긴급차량의 출동 여건을 개선하기 위해 긴급차량 우선신호체계 등의 시스템 도입에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. Lee et al.(2017)과 Adewuyi(2020)은 원거리 발생 사고를 대비하여 일반 차량의 지체 등 부정적 영향을 최소화 할 수 있는 긴급차량 우선 신호 알고리즘을 개발하였다. Seong and Ha(2016)은 긴급차량 출동 지연 지역을 분류하여 출동지연이 발생하는 지역에 대해 긴급차량 우선신호체계 도입의 우선순위를 부여하고 있다. 하지만 긴급차량 우선신호 체계의 경우도 교차로에 의한 지체만을 출동 지체 요인으로 분류하는데 그치고 있다. Lee et al.(2019)의 경우 사회적, 경제적, 환경적 요인으로 출동에 영향을 미치는 요인에 대한 변수를 제시하고 있으나 출동 지체에 영향을 미치는 변수들의 정량적인 분석은 수행하지 않았다.
기존 연구들은 공공서비스인 소방서비스의 서비스 권역 재조정을 위한 소방서 입지분석이나 소방 취약지를 정의하는 연구 등을 통해 소방서비스의 공평성과 형평성에 관한 주제들을 다루고 있다. 또한 소방서비스의 서비스 영역 확장과 출동 시간 단축을 위해 긴급차량 우선신호체계를 적용하여 신호교차로에서의 정체를 완화하고자 하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 정체에 대한 정량적인 수치를 통해 출동 시간 지체에 영향을 미치는 원인에 대한 분석은 체계적으로 진행되어 오지 않았다.
본 연구는 기존의 연구와는 차별적으로 골든타임 확보를 위한 정량적인 분석과 다중회귀분석을 활용하여 출동 지체에 영향을 미치는 다양한 변수들의 도출을 목표로 하고 있다. 또한 분석 결과를 바탕으로 골든타임 확보율을 높이고 소방서비스의 시공간적 편차를 줄이기 위한 정책적 시사점을 제시하고 있다.
부산광역시 화재 출동 자료구축과 골든타임 영역
1. 부산광역시 화재 출동 자료구축
본 연구는 부산광역시 소방재난본부에서 제공받은 2015년부터 2020년 5월까지 총 12,566건의 화재 출동 데이터를 분석에 사용하였다. 화재 출동 데이터는 화재 발생 신고일시, 출동일시, 도착일시, 출동 119안전센터, 신고지점(주소), 진압소요시간 등의 정보로 구성되어 있다.
본 연구에서는 ArcGIS Pro의 Cost Matrix를 이용하여 도출된 화재 출동 출 ‧ 도착지의 최단 거리와 소방재난본부에서 제공받은 출동 소요시간을 이용하여 출동별 속도를 도출하였다. Cost Matrix로 도출된 거리에 비해 소방재난본부에서 받은 소요시간이 지나치게 짧거나 길어 출동 속도의 이상치가 발생하고 있으며 이는 소요시간 자료를 수기로 작성하는 과정에서 발생하는 인적오류(human error)로 판단된다.
도출된 속도 데이터의 분포는 왜도가 40.325로 오른쪽으로 긴 꼬리모양의 분포를 가지는, 즉 이상치가 존재하는 데이터로 판단하고 수정된 사분위수범위 탐색법을 이용하여 이상치 제거과정을 거쳤다. 기초통계분석으로부터 =15.14, =31.79, =16.65로 도출되었다. 그리고 Equation 1과 Equation 2에 따라 MC는 0.16으로 도출되었으며 Equation 3을 통해 이상치의 범위를 Equation 5와 같이 도출하였으며 출동 속도가 2.18kph보다 작고 72.64kph보다 큰 화재 출동으로 정의할 수 있다. 하지만 연구자의 경험적인 판단(engineering judgement)을 근거로, 이상치의 상한치인 72.64kph는 현실적인 속도라고 판단되지만 하한치인 2.18kph는 지나치게 낮은 속도라고 판단된다.
따라서 부산광역시 소방재난본부에서 받은 긴급차량의 평균 운행속도를 활용하여 하한치를 재정의하였다. 부산광역시 긴급차량의 평균 운행속도는 2019년 29.80kph, 2020년 31.10kph로 본 연구에서는 긴급차량의 평균 운행속도를 30.0kph로 정의하였다. 전체 속도 데이터를 내림차순으로 정렬한 후 72.64kph를 초과하는 데이터 336건의 출동을 제거하고 72.64kph를 기준으로 화재 출동 속도가 평균 30.0kph가 되는 출동데이터까지 데이터를 점진적으로 추가하는 방식을 이용하였다. 그 결과, 최고 속도 72.64kph를 기준으로 평균속도가 30kph가 되는 최저 속도는 16.94kph로 도출되었으며 이 속도 미만의 4,348건의 출동을 하한 이상치로 정의하였다. 따라서 2015년부터 2020년 5월까지 총 12,566건의 부산광역시 화재 출동 데이터 중 출동 속도가 16.94kph에서 72.64kph에 해당하는 8,218건의 출동 데이터를 분석에 사용하였다.
2. 부산광역시 소방 서비스 골든타임 영역
본 연구에서는 부산광역시 도시균형발전 기본계획(Busan Metropolitan City, 2019)에서 정의한 여섯 개의 권역(강서권, 강동권, 원도심권, 동래권, 동부권, 기장권)을 공간적 범위로 정의하고 있다. 여섯 개 권역은 지역 기반의 경제, 교육, 문화 및 여가, 교통, 사회복지, 인구증감률, 도로 포장률 등 31개의 지표를 통해 정의되었다. 따라서 개별 권역은 동질적인 인구 및 사회경제 특성을 보여 소방 출동과 관련한 분석에서 유의미한 결과를 용이하게 도출할 수 있을 것으로 판단하였다. 또한 부산광역시에는 11개 소방서 산하 58개의 119안전센터가 있으며(KOSIS, 2020), 개별 소방서나 119안전센터 단위의 출동 자료 수 부족이나 불균형의 문제를 최소화하기 위하여 여섯 개의 권역을 활용하여 분석을 수행하였다.
Figure 2는 권역별 평균 출동 속도로 부산광역시 58개 119소방센터로부터 골든타임 5분 내에 도달할 수 있는 소방 서비스 영역을 나타낸 것이다. 또한 각 권역별 출동 속도 편차를 통해 평균 속도±속도의 표준편차로 골든타임 5분 내에 도달할 수 있는 권역을 표현하였다.
여섯 개 권역의 서비스 전체 면적을 살펴보면, 다른 권역에 비해 강서권과 기장권의 면적이 넓음에도 불구하고 119소방센터가 강서권 다섯 곳, 기장권 세 곳으로 다른 권역에 비해 119안전센터 수가 현저히 작음을 알 수 있다. 골든타임 내에 도달할 수 있는 소방 서비스 영역은 평균 속도를 기준으로 강서권 면적의 15.27%, 기장군 면적의 11.70%만을 서비스하는 것으로 나타났다.
권역별 출동 속도의 편차가 커 평균 출동속도로부터 ±표준편차를 고려할 경우 동부권은 13.5km2의 서비스 면적 차이가 발생하는 반면 강서권은 42.3km2 정도의 심각한 서비스 면적 차이를 보인다. 출동속도에 따라 골든타임 5분 내에 소방 서비스를 제공할 수 있는 범위가 상당히 상이하고 화재 출동 소요시간에 영향을 미치는 변수들로 인해 같은 권역에서도 일관성 있는 서비스의 제공이 어렵다는 것을 확인할 수 있다.
소방 서비스는 도서관과 같이 한 지점에 머무르며 제공하는 정적 서비스 형태가 아니라 도로의 상황이나 주행 경로에 따라 달라지는 동적 서비스이므로 주행 경로 상 출동 지체에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 소방 서비스 영역을 확대하고 일관성 있는 소방 서비스를 제공하기 위해 화재 출동 시간에 영향을 미치는 다양한 원인들을 도출하고 개선할 필요가 있다.
화재 출동 지체 원인 분석
1. 변수선정
본 연구는 다중회귀분석을 통해 권역별 화재 출동 지체에 영향을 미치는 원인들을 도출하였다. Table 1에서종속변수는 개별 화재 출동에 소요되는 시간(Dispatch time)이며 독립변수는 다양한 선행연구들을 바탕으로 도출된 차량 정체관련 시공간적 원인들이다.
Table 1.
Definition of variables used for developing multiple regression model
공간적 독립변수에는 용도지역(화재가 발생한 지역의 토지이용, Land use), 보호구역(화재 출동 경로상에 지정된 어린이보호구역과 노인보호구역의 수, School & silver zone), 1차로와 2차로의 비율(화재 출동 경로상에 1차로와 2차로 연장의 비율, One-lane road ratio, Two-lane road ratio), 교차로, 신호등, 횡단보도(화재 출동 경로상에 위치한 교차로, 신호등, 신호횡단보도 수, Intersection, Traffic light, Crosswalk), 응급차량 접근 가능성(화재발생 지점에 접한 도로의 폭과 연장에 따른 소방차의 접근 가능성, Accessibility) 등이 해당하고, 시간적 독립변수는 버스 노선 수(화재 출동 당시 경로상에 위치한 버스 정류장의 수가 아닌 버스 노선 수, Bus stop), 기상 상태(화재 출동 당시 5분 단위 기상 데이터, Weather), 주중 ‧ 주말 여부(화재가 발생한 요일의 주중 ‧ 주말 여부, Weekday), 불법 주 ‧ 정차(화재 출동 당시 경로상에 위치한 불법 주 ‧ 정차 유무, Illegal parking) 등이 해당한다.
2. 권역별 화재 출동 지체 원인 분석
본 연구는 부산광역시 여섯 개 권역에서 시공간 독립변수들이 종속변수인 소방 출동 소요시간에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. SPSS 26 프로그램을 이용하여 단계적 선택방법(Stepwise)으로 독립변수를 투입하고 쿡거리(Cook distance)와 레버리지(Leverage) 값을 산정하여 회귀식의 설명력을 높이고자 하였다.
부산광역시 권역별 소방 출동 지체에 영향을 미치는 다중회귀분석 결과는 Table 2와 같다. 개별 모형에 대한 적합도를 Durbin-Watson 통계량과 변수의 개수를 고려한 수정된 R2의 수치를 통해 평가하였다. 개별 모형의 Durbin-Watson 통계량이 전체적으로 2에 가까워 자기상관이 존재하지 않으므로 분석 결과의 타당성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 수정된 R2의 수치로부터 개별 모형의 변수들이 33.3%의 수준에서 76.6%의 수준으로 소방 출동 속도를 설명할 수 있다.
Table 2.
Results of multiple regression analysis in 6 regions of Busan Metropolitan City
강서권 출동 소요시간을 증가시키는 변수로는 경로 중 보호구역 수, 교차로 수, 소방차 진입 불가 도로 유무, 불법 주정차 유무로 나타났으며, 경로 내 2차로 비율은 오히려 출동 소요시간을 감소시키는 변수로 확인되었다. 이들 변수 중 보호구역의 수가 출동 지체에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 강서권의 토지이용 중 주거지역, 공업지역, 그리고 교통시설과 관련한 화재발생 시 긴급차량의 지체 없이 화재지점으로 접근할 수 있는 것으로 나타났다.
강동권 출동 소요시간을 증가시키는 변수로는 보호구역 수, 경로 내 1차로와 2차로 비율, 교차로 수, 신호등 수, 횡단보도 수, 대중교통 노선 수, 주중/주말로 나타났으며, 토지이용 중 주거지역에서 화재가 발생했을 경우 오히려 출동 소요시간이 감소하는 것으로 확인되었다. 이들 변수 중 1차로의 비율이 출동 지체에 가장 심각하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
원도심권 모형에서 도출된 농림지역, 주거지역, 보호구역 수, 경로 내 1차로와 2차로 비율, 교차로 수, 신호등 수, 횡단보도 수, 대중교통 노선 수, 소방차 진입 불가 도로 유무 변수들은 모두 출동 소요시간을 증가시키는 것으로 나타났으며, 이중 교차로 수는 출동 소요시간에 가장 크게 영향을 미치는 변수로 확인되었다.
동래권 모형에서 도출된 농림지역, 1차로 비율, 교차로 수, 신호등 수, 대중교통 노선 수, 불법 주정차 유무 변수들은 원도심권 모형과 마찬가지로 모두 출동 소요시간을 증가시키는 것으로 판별되었고, 이중 교차로 수가 출동 소요시간에 가장 심각하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
동부권 출동 소요시간을 증가시키는 변수로는 경로 내 1차로와 2차로 비율, 교차로 수, 횡단보도 수, 대중교통 노선 수로 나타났으며, 강동권 모형과 마찬가지로 경로 내 1차로 비율이 출동 소요시간을 증가시키는 가장 심각한 변수로 나타났다.
마지막으로 기장권에서는 농림지역, 1차로와 2차로 비율, 교차로 수, 횡단보도 수, 소방차 진입 불가 도로 여부, 불법 주정차 유무 변수들이 출동 소요시간을 증가시키는 반면, 다른 권역과는 달리 보호구역 수가 출동 소요시간을 단축시키는 것으로 나타났다. 원도심권과 동래권과 마찬가지로 교차로 수가 출동 소요시간에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
다중회귀분석을 통해 부산광역시 여섯 개 권역에 대한 화제 출동 지체 원인을 분석한 결과, 교차로 수가 모든 권역에서 공통적으로 출동 소요시간을 증가시키는 것으로 나타났다. 이는 화재 출동 소요시간을 단축시켜 골든타임 5분 내에 화재지점으로 접근하기 위해 긴급차량 우선신호 체계의 도입이 시급하다는 것을 시사한다. 교차로 수는 원도심권, 동래권, 그리고 기장권의 화재 출동 지체에 가장 심각하게 영향을 미치므로 긴급신호 우선체계의 도입 우선순위를 정의할 수 있다.
강서권을 제외한 다섯 개의 권역에서 경로 내 1차로 비율이 화재 출동 소요시간을 증가시키는 것으로 나타났다. 이 결과를 통해 부산광역시의 도로정비계획 시 차로 수를 늘리거나 1차로의 경우라도 차로의 폭을 충분히 확보하는 등의 방안을 마련함으로써 골든타임 확보율을 증가시킬 수 있을 것으로 기대한다.
강서권과 기장권의 경우 불법 주정차 차량으로 인해 화재 출동 소요시간이 550-600초 증가하는 것으로 나타나 불법 주정차 차량 단속을 강화하여 응급차량의 접근이 지체되지 않도록 해야 할 것이다.
결론
부산광역시는 서울특별시를 포함한 특 ‧ 광역시 중 두 번째로 화재가 많이 발생하고 인구 만 명당 화재발생 건수도 두 번째로 많아 화재발생을 줄이고 이에 대한 피해를 최소화하기 위한 방안을 시급하게 마련해야 하는 지자체라고 할 수 있다. 본 연구는 부산광역시 소방재난본부에서 제공받은 2015년부터 2020년 5월까지의 화재 출동 데이터를 바탕으로 기초통계분석을 통해 부산광역시 소방 서비스의 특징을 도시균형발전 기본계획(Busan Metropolitan City, 2019)에서 정의하는 여섯 개(강서권, 강동권, 원도심권, 동래권, 동부권, 기장권)의 권역을 중심으로 파악하였다. 선행연구를 통해 화재 출동 시간을 지체시키는 시공간적 변수들을 도출하고 부산광역시 화재 출동 데이터를 기반으로 다중회귀모델을 구축하여 화재 출동 소요시간에 영향을 미치는 원인들을 도출하였다.
부산광역시 여섯 개의 권역에서 화재 출동 소요시간에 공통적으로 영향을 미치는 변수는 교차로 수로 나타났으며, 긴급차량 우선신호체계의 도입을 통해 출동 소요시간을 단축시킬 수 있을 것으로 판단된다. 또한 교차로 수는 원도심권, 동래권, 그리고 기장권의 화재 출동 지체에 가장 심각하게 영향을 미치므로 긴급차량 우선신호체계의 도입 우선순위를 판단하는 근거가 될 것이다.
또한 강서권을 제외한 다섯 개의 권역에서 경로 내 1차로의 비율이 높을수록 화재 출동 소요시간이 증가하는 것으로 나타났다(2.2). 이 결과를 통해 부산광역시 도로정비계획 시 차로 수를 늘리거나 혹은 1차로의 경우라 하더라도 차로 폭을 충분히 확보하는 방안을 마련하면 골든타임 확보율을 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
강서권과 기장권의 경우 불법 주정차 차량으로 인해 화재 출동 소요시간이 550-600초 증가하는 것으로 나타나 불법 주정차 차량 단속 강화를 통해 응급차량의 접근이 지체되지 않도록 해야 할 것이다. 이와 더불어 이 두 권역은 관할 면적이 다른 권역에 비해 지나치게 넓어 소방 서비스 면적의 비가 상당히 낮은 것으로 나타났다. 따라서 119안전센터의 설치 기준 등의 개정을 통해 소방 서비스 권역의 조정이 요구된다.
본 연구는 선행연구들을 통해 도시의 동태적인 특징을 나타내는 도시 공간 내 변수를 시공간적으로 정의하였으나 화재 출동 지체에 영향을 미칠 것으로 판단되는 경제적 요인(119안전센터의 재정규모 및 재정자립도, 소방예산 투자 등), 사회적 요인(소방안전 수준 인식 및 규제 등), 그리고 인적 요인(소방인력의 개인적 역량 등)들은 분석에 반영하지 못하였다는 한계가 있다. 또한 이상치로 제거된 화재 출동 데이터의 비중이 상당히 높아 새로운 이상치 제거방법에 대한 시도가 요구되며, 본 연구에서 활용한 화재 출동 자료와 개별 독립변수들간의 시간적 차이를 극복해야 하는 한계가 존재한다. 따라서 향후 연구에서는 다양한 변수를 반영하고 시계열적으로 동적인 변수들에 대한 자료 수집을 통해 설명력이 더 우수하고 부산광역시뿐만 아니라 유사한 도시적 특성을 가진 권역에도 적용이 가능한 일반화된 회귀모형을 도출할 필요가 있다.
