KR102342929B1 - Device and method for analyzing accident vulnerability area by analyzing accident occurrence pattern - Google Patents

Device and method for analyzing accident vulnerability area by analyzing accident occurrence pattern Download PDF

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Abstract

본 발명은 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 특정 지역의 특정 위험에 따른 구조, 화재 출동 데이터 및 지리 데이터를 포함하는 기초 데이터를 수집하고 기초 데이터를 구조 및 화재의 예측을 위한 출동 데이터 셋을 구축하는 출동 데이터 셋 구축부, 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네트워크를 구축하고 이동 네트워크, 출동 데이터 셋 및 응급시설 위치로부터 특정 지역에 대해 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 현황을 도출하는 출동가능 지역 현황 도출부, 구조 및 화재 출동 데이터의 변화량에 따른 구조 및 화재 출동 예측데이터를 산출하고 구조 및 화재 출동 예측 데이터와 출동가능 지역 현황을 비교 분석하여 응급시설 위치의 적정성을 평가하는 응급시설 위치 적정성 평가부 및 지리 데이터 및 출동가능 지역 현황을 오버래핑하여 출동 불가능 지역을 검출하고 출동 불가능 지역 및 적정성에 대한 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정하는 응급시설 위치 결정부를 포함한다.The present invention relates to an apparatus and method for analyzing an accident vulnerable area through an accident occurrence pattern analysis, and collects basic data including structure, fire response data and geographic data according to a specific risk in a specific area, and uses the basic data to predict the structure and fire The evacuation data set construction unit that builds the evacuation data set for The emergency facility location is determined by the evacuation area status derivation unit that derives the available area status, the rescue and fire response prediction data according to the amount of change in the rescue and fire response data, and comparative analysis of the rescue and fire response prediction data and the available area status. The emergency facility location adequacy evaluation unit that evaluates adequacy and the emergency facility location determination unit that overlaps geographic data and available area status to detect areas that cannot be dispatched and determines the location of additional emergency facilities according to the evaluation of areas where dispatch is not possible and adequacy include

Description

사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR ANALYZING ACCIDENT VULNERABILITY AREA BY ANALYZING ACCIDENT OCCURRENCE PATTERN}Accident vulnerability analysis device and method through accident pattern analysis

본 발명은 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사고 발생에 대해 분석하여 예측 데이터를 생성하고 기 설치된 응급시설의 위치가 적정한지 평가하고 추가적으로 응급시설의 설치가 필요한 장소를 결정할 수 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an accident vulnerability analysis technology through accident occurrence pattern analysis, and more particularly, it analyzes the occurrence of an accident to generate predictive data, evaluates whether the location of an emergency facility installed is appropriate, and additionally requires the installation of emergency facilities. It relates to an accident vulnerability analysis apparatus and method through an accident occurrence pattern analysis that can determine a location.

도시개발이란 도시의 변화에 맞춰 발전하기 위한 일련의 의도적 행위를 말하는 것으로 사전적인 의미는 기성도시 주변 또는 떨어진 곳에 인구 및 산업 등을 조절, 정비하고 기성도시의 확장, 신도시의 건설 등을 의미한다. 그러나 일반적인 도시개발과 달리 혁신도시는 정부 주도하에 진행되는 개발로 정책적 필요에 의해 만들어진다.Urban development refers to a series of intentional actions to develop in accordance with changes in the city, and the dictionary meaning is that it controls and reorganizes population and industries around or away from an existing city, expands the existing city, and builds a new city. However, unlike general urban development, an innovative city is a government-led development, and is created according to policy needs.

혁신도시의 개발, 공공기관의 이전 등과 같이 도시구조에 변화가 발생하면 기존 인구의 이주, 새로운 인구의 유입으로 새로운 변화가 발생하게 된다. 이러한 도시구조의 변화가 불러온 인구의 이동은 사람들의 행동 패턴에도 변화를 불러일으킨다.When changes occur in the urban structure, such as the development of innovative cities or the relocation of public institutions, new changes occur due to the migration of the existing population and the inflow of new populations. The movement of population brought about by these changes in urban structure also causes changes in people's behavior patterns.

이러한 사람들의 행동 패턴 중에는 사고 발생 패턴이 있다. 사고의 경우 사람들이 주로 모이는 곳에 발생하게 되며 이를 시계열적으로 확인해본다면 사고 패턴의 변화 도출이 가능해진다. 또한 사고는 그 유형에 따라 많이 발생하는 장소가 다르기 때문에 사고도 유형별로 분석해 볼 필요성이 존재한다.Among the behavior patterns of these people, there is an accident occurrence pattern. In the case of accidents, they occur in places where people mainly gather, and if we check them in time series, it is possible to derive changes in accident patterns. In addition, there is a need to analyze accidents by type because the places where many accidents occur are different depending on the type of accident.

한국등록특허 제10-1835576(2018.02.28)호는 사업체에 대한 지리적 장소 데이터의 비결정적 명확화 및 질적 실체 매칭을 위한 시스템에 관한 것으로, (a) 위치를 묘사하는 데이터를 수신하고, (b) 데이터로부터 위치와 연관된 주소를 추정하고, (c) 주소를 포함하는 도로의 세그먼트를 식별하고, (d) 세그먼트의 부근에 있는 지리적 영역을 둘러싸는 경계를 가진 다각형을 한정하고, (e) 다각형 안의 일 지점의 지리 좌표를 얻고, (f) 지리 좌표에서의 주소를 식별하고, (g) 지리 좌표에서의 주소와 연관된 실체를 식별하는 것을 포함한다.Korean Patent No. 10-1835576 (2018.02.28) relates to a system for non-deterministic disambiguation and qualitative entity matching of geographic location data for a business entity, (a) receiving data describing a location, (b) Estimate an address associated with a location from the data, (c) identify the segment of the road that contains the address, (d) define a polygon with a boundary that encloses a geographic area in the vicinity of the segment, and (e) define a polygon within the polygon. obtaining the geographic coordinates of a point, (f) identifying an address in the geographic coordinates, and (g) identifying an entity associated with the address in the geographic coordinates.

한국등록특허 제10-1724259(2017.04.3)호는 재난 안전 통합관리 시스템에 의한 관심지역 분석방법에 관한 것으로, 본 발명은 2차원 또는 3차원 지도 기반의 공간정보 데이터를 기반으로 재난안전을 통합적으로 관리하기 위한 시스템에 의한 관심지역 분석방법에 관한 것으로, 재난 정보 수집 앱이 설치되어 사진, 동영상과 같은 재난정보를 수집, 전송할 수 있도록 하는 스마트 모바일 기기(1)와; 상기 스마트 모바일 기기(1)로부터 전송된 재난정보가 저장되어지는 스마트 빅보드 서버(2)와; 상기 스마트 빅보드 서버(2)에 저장된 재난정보가 시간 및 위치정보와 함께 지도에 표시되어지는 스마트 빅보드 화면(3)으로 구성된 재난 안전 통합관리 시스템에 의한 관심지역 분석방법에 있어서, 스마트 빅보드 서버(2)와 스마트 빅보드 화면(3)을 실행하는 과정과, 현장에 파견된 조사원의 스마트 모바일 기기(1)로부터 실시간 재난현장 동영상, 재난현장 VOD, 재난현장 이미지 들이 상기 스마트 빅보드 서버(2)에 전달되어지는 과정과, 상기 스마트 빅보드 화면(3)은 전반적인 재난을 감지하고 관리하기 위한 상황판으로서, 초기화면에서 상기 스마트 모바일 기기(1)로부터 전송된 재난정보 영상과, 실시간 기상정보, CCTV 영상과, SNS에 의한 빅데이터로 이루어진 콘텐츠들 중에서 선택하게되면, 선택된 콘텐츠들이 시간정보, 위치정보와 함께 제공되므로 스마트 빅보드 화면(3)의 지도에서 상기 위치정보에 대응되는 곳에 콘텐츠 표시부(32)가 실시간으로 표시되는 과정과, 스마트 모바일 기기(1)로부터 전송된 재난정보 영상을 콘텐츠로 선택할 경우 기기에 내장된 GPS정보가 스마트 빅보드 서버(1)에 전달됨으로써 상기 콘텐츠 표시부(32)의 이동구간이 경로 표시부(34)로 표시되면서 위치 이동경로가 매핑 표출되어지며, 이때 상기 콘텐츠 표시부(32)를 선택하면 정보창(33c)이 활성화되어 현장 스트리밍 영상이 실시간으로 함께 표시되어지는 과정으로 구성된다.Korean Patent Registration No. 10-1724259 (Aug. 4, 2017) relates to a method for analyzing an area of interest by an integrated disaster safety management system, and the present invention provides an integrated disaster safety based on spatial information data based on a two-dimensional or three-dimensional map. It relates to a method for analyzing an area of interest by a system for managing as a system, comprising: a smart mobile device (1) in which a disaster information collection app is installed to collect and transmit disaster information such as photos and videos; a smart big board server (2) in which disaster information transmitted from the smart mobile device (1) is stored; In the method of analyzing an area of interest by a disaster safety integrated management system comprising a smart big board screen (3) on which disaster information stored in the smart big board server (2) is displayed on a map together with time and location information, the smart big board The process of executing the server (2) and the smart big board screen (3), and the real-time disaster scene video, disaster scene VOD, and disaster scene images from the smart mobile device (1) of the investigator dispatched to the site are sent to the smart big board server ( 2), and the smart big board screen 3 is a situation board for detecting and managing an overall disaster, and the disaster information image transmitted from the smart mobile device 1 on the initial screen and real-time weather information , CCTV image, and when selecting from among contents consisting of big data by SNS, the selected contents are provided together with time information and location information, so a content display unit in a place corresponding to the location information on the map of the smart big board screen 3 (32) is displayed in real time, and when the disaster information image transmitted from the smart mobile device 1 is selected as the content, the GPS information built into the device is transmitted to the smart big board server 1, so that the content display unit 32 ) of the moving section is displayed by the route display unit 34, and the location movement path is mapped and expressed. is composed of

한국등록특허 제10-1835576(2018.02.28)호Korean Patent No. 10-1835576 (2018.02.28) 한국등록특허 제10-1724259(2017.04.3)호Korean Patent Registration No. 10-1724259 (2017.04.3)

본 발명의 일 실시예는 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네크를 구축하여 출동가능 지역 현황을 도출할 수 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide an accident vulnerability analysis apparatus and method through accident occurrence pattern analysis capable of deriving the status of a mobilization area by constructing a mobile network by performing network analysis on geographic data.

본 발명의 일 실시예는 구조 및 화재 출동 예측 데이터 분석을 통해 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide an apparatus and method for analyzing an accident vulnerable spot through an accident occurrence pattern analysis that can evaluate the appropriateness of an emergency facility location through rescue and fire response prediction data analysis.

본 발명의 일 실시예는 출동 불가능 지역을 검출하고 응급시설 위치의 적정성 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정할 수 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide an accident vulnerability analysis apparatus and method through an accident occurrence pattern analysis capable of detecting a non-mobile area and determining the location of an additional emergency facility according to the appropriateness evaluation of the location of the emergency facility.

실시예들 중에서, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치는 특정 지역의 특정 위험에 따른 구조, 화재 출동 데이터 및 지리 데이터를 포함하는 기초 데이터를 수집하고 상기 기초 데이터를 구조 및 화재의 예측을 위한 출동 데이터 셋으로 구축하는 출동 데이터 셋 구축부, 상기 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네트워크를 구축하고 상기 이동 네트워크, 상기 출동 데이터 셋 및 응급시설 위치로부터 상기 특정 지역에 대해 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 현황을 도출하는 출동가능 지역 현황 도출부, 상기 구조 및 화재 출동 데이터의 변화량에 따른 구조 및 화재 출동 예측데이터를 산출하고 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터와 상기 출동가능 지역 현황을 비교 분석하여 상기 응급시설 위치의 적정성을 평가하는 응급시설 위치 적정성 평가부 및 상기 지리 데이터 및 상기 출동가능 지역 현황을 오버래핑하여 출동 불가능 지역을 검출하고 상기 출동 불가능 지역 및 상기 적정성에 대한 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정하는 응급시설 위치 결정부를 포함한다.Among the embodiments, the accident vulnerability analysis device through the accident occurrence pattern analysis collects basic data including structure, fire response data, and geographic data according to a specific risk in a specific area, and uses the basic data to predict the structure and fire Dispatch data set construction unit to build with the evacuation data set, perform network analysis on the geographic data to build a mobile network, and from the mobile network, the evacuation data set and the location of the emergency facility to the specific area within a specific time An evacuation area status derivation unit that derives the status of possible evacuation areas, calculates rescue and fire response prediction data according to the amount of change in the rescue and fire response data, and compares and analyzes the rescue and fire response prediction data with the evacuation area status The emergency facility location adequacy evaluation unit that evaluates the appropriateness of the location of the emergency facility by overlapping the geographic data and the status of the available area to detect an area where emergency facilities cannot be dispatched It includes an emergency facility location determination unit to determine the location of the.

상기 출동 데이터 셋 구축부는 상기 구조 및 화재 출동 데이터를 수집할 때, 상기 구조 및 화재 각각의 사유별로 분리하여 데이터를 수집하고 데이터셋을 구축할 수 있다.When the rescue and fire response data is collected, the rescue data set construction unit may collect data and build a dataset by separating the rescue and fire response data for each cause.

상기 출동가능 지역 현황 도출부는 상기 구조 및 화재 각각의 사유별 긴급도를 기준으로 상기 특정 시간을 조절할 수 있다.The dispatchable area status derivation unit may adjust the specific time based on the urgency for each cause of the rescue and fire.

상기 이동 네트워크는 제1 지역과 제2 지역을 서로 연결하는 링크와 링크들의 교차점에 형성되는 노드를 포함하고, 상기 교차점에 상기 노드가 형성되지 않는 경우 상기 교차점과 연관된 링크들 간에는 이동이 불가능한 것으로 정의될 수 있다.The mobile network includes a link connecting the first region and the second region to each other and a node formed at the intersection of the links. If the node is not formed at the intersection, it is defined that movement between the links associated with the intersection is impossible. can be

상기 출동가능 지역 현황 도출부는 상기 링크의 굵기에 따라 상기 링크에서의 링크 저항이 결정하고 상기 노드에서의 대기 시간 및 대기 주기에 따라서 상기 노드의 저항을 결정할 수 있다.The mobilization area status derivation unit may determine the link resistance in the link according to the thickness of the link and determine the resistance of the node according to the standby time and standby period in the node.

상기 출동가능 지역 현황 도출부는 상기 응급시설 위치를 기준으로 상기 링크 및 상기 노드로 연결된 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 중 상기 응급시설 위치를 중심으로 가장 멀리 떨어진 출동가능 지역들을 서로 연결하여 바운더리를 형성하고 상기 바운더리 내부를 상기 출동가능 지역 현황으로 도출할 수 있다.The dispatchable area status derivation unit connects the dispatchable areas that are the farthest from the emergency facility location among the available dispatchable areas within a specific time connected to the link and the node based on the location of the emergency facility to establish a boundary. formed, and the inside of the boundary can be derived as the status of the dispatchable area.

상기 응급시설 위치 적정성 평가부는 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터를 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 공간좌표에 배치하고, 상기 출동가능 지역 현황을 공간좌표에 배치하여 공간좌표 상의 오버래핑을 통해 상기 출동가능 지역 현황이 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터가 표시된 지역을 포함하지 못하는 지역을 산출하고 상기 출동가능 지역 현황에 포함되지 않는 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수에 비례하여 상기 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다.The emergency facility location adequacy evaluation unit arranges the rescue and fire evacuation prediction data in spatial coordinates using a kernel density estimation method, and arranges the dispatchable area status in spatial coordinates through overlapping on the spatial coordinates. It is possible to calculate an area that does not include the area in which the rescue and fire response prediction data are displayed, and evaluate the appropriateness of the location of the emergency facility in proportion to the number of rescue and fire response prediction data not included in the available area status. .

상기 응급시설 위치 결정부는 상기 추가 응급시설의 규모에 따라 상기 추가 응급시설의 커버리지를 결정하고 상기 적정성에 대한 평가가 낮은 지역을 우선으로 상기 추가 응급시설의 위치를 결정할 수 있다.The emergency facility location determination unit may determine the coverage of the additional emergency facility according to the size of the additional emergency facility, and determine the location of the additional emergency facility with preference to an area having a low evaluation of the appropriateness.

실시예들 중에서, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치는 상기 응급시설 및 상기 추가 응급시설의 커버리지에 따라 상기 응급 시설의 위치를 삭제하거나 변경하는 응급시설 위치 수정부를 더 포함할 수 있다.In embodiments, the apparatus for analyzing a vulnerable spot through accident occurrence pattern analysis may further include an emergency facility location correction unit that deletes or changes the location of the emergency facility according to the coverage of the emergency facility and the additional emergency facility.

실시예들 중에서, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 방법은 특정 지역의 특정 위험에 따른 구조, 화재 출동 데이터 및 지리 데이터를 포함하는 기초 데이터를 수집하고 상기 기초 데이터를 구조 및 화재의 예측을 위한 출동 데이터 셋을 구축하는 출동 데이터 셋 구축 단계, 상기 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네트워크를 구축하고 상기 이동 네트워크, 상기 출동 데이터 셋 및 응급시설 위치로부터 상기 특정 지역에 대해 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 현황을 도출하는 출동가능 지역 현황 도출 단계, 상기 구조 및 화재 출동 데이터의 변화량에 따른 구조 및 화재 출동 예측데이터를 산출하고 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터와 상기 출동가능 지역 현황을 비교 분석하여 상기 응급시설 위치의 적정성을 평가하는 응급시설 위치 적정성 평가 단계 및 상기 지리 데이터 및 상기 출동가능 지역 현황을 오버래핑하여 출동 불가능 지역을 검출하고 상기 출동 불가능 지역 및 상기 적정성에 대한 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정하는 응급시설 위치 결정 단계를 포함할 수 있다.Among the embodiments, the accident vulnerability analysis method through the accident occurrence pattern analysis collects basic data including structure, fire response data and geographic data according to a specific risk in a specific area, and uses the basic data to predict the structure and fire Dispatch data set construction step of constructing a dispatch data set, a network analysis is performed on the geographic data to build a mobile network, and the mobile network, the dispatch data set, and the emergency facility location are dispatched within a specific time for the specific area. The evacuation area status derivation step to derive the status of possible evacuation areas, calculate the rescue and fire response prediction data according to the amount of change in the rescue and fire response data, and compare and analyze the rescue and fire response prediction data with the evacuation area status The emergency facility location adequacy evaluation step of evaluating the appropriateness of the location of the emergency facility by doing so, overlapping the geographic data and the status of the available area to detect an area that cannot be dispatched, and additional emergency facilities according to the evaluation of the area that cannot be dispatched and the appropriateness It may include an emergency facility location determination step of determining the location of the.

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technology may have the following effects. However, this does not mean that a specific embodiment should include all of the following effects or only the following effects, so the scope of the disclosed technology should not be understood as being limited thereby.

본 발명의 일 실시예에 따른 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법은 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네크를 구축하여 출동가능 지역 현황을 도출할 수 있다.Accident vulnerability analysis apparatus and method through accident occurrence pattern analysis according to an embodiment of the present invention can derive the current state of the dispatchable area by constructing a mobile network by performing network analysis on geographic data.

본 발명의 일 실시예에 따른 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법은 구조 및 화재 출동 예측 데이터 분석을 통해 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다.The apparatus and method for analyzing an accident vulnerable area through an accident occurrence pattern analysis according to an embodiment of the present invention can evaluate the adequacy of the location of an emergency facility through analysis of rescue and fire response prediction data.

본 발명의 일 실시예에 따른 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치 및 방법은 출동 불가능 지역을 검출하고 응급시설 위치의 적정성 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정할 수 있다.The apparatus and method for analyzing an accident vulnerable area through an accident occurrence pattern analysis according to an embodiment of the present invention may detect a non-mobile area and determine the location of an additional emergency facility according to the appropriateness evaluation of the location of the emergency facility.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 도 1에 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 도 1에 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 도 1에 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치의 추가 응급시설의 위치를 결정하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 구조 및 화재의 각각 사유별로 분리된 데이터를 설명하는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 구조 및 화재 출동 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 링크 및 노드의 정의를 설명하는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 출동가능 지역 현황을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 커널 밀도 추정 방식을 설명하는 도면이다.
1 is a view for explaining an accident vulnerability analysis system through an accident occurrence pattern analysis according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating the physical configuration of an accident vulnerability analysis apparatus through an accident occurrence pattern analysis in FIG. 1 according to an embodiment.
3 is a block diagram illustrating a functional configuration of an accident vulnerability analysis apparatus through an accident occurrence pattern analysis in FIG. 1 according to an embodiment.
4 is a view for explaining a process of determining the location of an additional emergency facility of the accident vulnerability analysis apparatus through the accident occurrence pattern analysis in FIG. 1 according to an embodiment.
5 is a view for explaining data separated for each cause of a structure and a fire according to an embodiment.
6 is a view for explaining a structure and fire response data according to an embodiment.
7 is a diagram for explaining definitions of links and nodes.
8 is a view for explaining the status of a dispatchable area according to an embodiment.
9 is a diagram illustrating a kernel density estimation method according to an embodiment.

본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.Since the description of the present invention is merely an embodiment for structural or functional description, the scope of the present invention should not be construed as being limited by the embodiment described in the text. That is, since the embodiment may have various changes and may have various forms, it should be understood that the scope of the present invention includes equivalents capable of realizing the technical idea. In addition, since the object or effect presented in the present invention does not mean that a specific embodiment should include all of them or only such effects, it should not be understood that the scope of the present invention is limited thereby.

한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.On the other hand, the meaning of the terms described in the present application should be understood as follows.

"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Terms such as “first” and “second” are for distinguishing one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first component may be termed a second component, and similarly, a second component may also be termed a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.When a component is referred to as being “connected to” another component, it may be directly connected to the other component, but it should be understood that other components may exist in between. On the other hand, when it is mentioned that a certain element is "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle. Meanwhile, other expressions describing the relationship between elements, that is, "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to", etc., should be interpreted similarly.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The singular expression is to be understood as including the plural expression unless the context clearly dictates otherwise, and terms such as "comprises" or "have" refer to the embodied feature, number, step, action, component, part or these It is intended to indicate that a combination exists, and it should be understood that it does not preclude the possibility of the existence or addition of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In each step, identification numbers (eg, a, b, c, etc.) are used for convenience of description, and identification numbers do not describe the order of each step, and each step clearly indicates a specific order in context. Unless otherwise specified, it may occur in a different order from the specified order. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.

본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The present invention can be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium, and the computer-readable recording medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. . Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like. In addition, the computer-readable recording medium is distributed in a computer system connected to a network, so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise defined. Terms defined in general used in the dictionary should be interpreted as having the meaning consistent with the context of the related art, and cannot be interpreted as having an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 시스템(100)을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining an accident vulnerability analysis system 100 through an accident occurrence pattern analysis according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 시스템(100)은 사용자 단말(110), 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130) 및 데이터베이스(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the accident vulnerability analysis system 100 through the accident occurrence pattern analysis may include the user terminal 110 , the accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis, and the database 150 .

사용자 단말(110)은 추가 응급시설의 위치를 결정하는 과정에서 생성 및 분석한 데이터를 확인 및 관리하는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(110)은 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(110)들은 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.The user terminal 110 may correspond to a computing device that checks and manages data generated and analyzed in the process of determining the location of the additional emergency facility, and may be implemented as a smartphone, a laptop computer, or a computer, but is not necessarily limited thereto. Also, it may be implemented in various devices such as a tablet PC. The user terminal 110 may be connected to the accident vulnerable spot analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis through a network, and the plurality of user terminals 110 simultaneously with the accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis can be connected

사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 출동 데이터 셋을 구축하고 추가 응급시설의 위치를 결정을 수행하는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 사용자 단말(110)과 블루투스, WiFi, 통신망 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말(110)과 데이터를 주고받을 수 있다.The accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis may be implemented as a server corresponding to a computer or program that builds a dispatch data set and determines the location of an additional emergency facility. The accident vulnerability analysis apparatus 130 through the accident occurrence pattern analysis may be wirelessly connected to the user terminal 110 through Bluetooth, WiFi, a communication network, etc., and may exchange data with the user terminal 110 through the network.

데이터베이스(150)는 출동 데이터 셋을 구축하고 추가 응급시설의 위치를 결정을 수행하는 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 뿐만 아니라, 데이터베이스(150)는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)가 출동 데이터 셋을 구축하고 추가 응급시설의 위치를 결정을 수행하는 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다.The database 150 may correspond to a storage device for storing various types of information required in the process of constructing a dispatch data set and determining the location of an additional emergency facility. In addition, the database 150 stores information collected or processed in various forms in the process of the accident vulnerability analysis device 130 building a dispatch data set and determining the location of additional emergency facilities through accident occurrence pattern analysis. can

도 2는 일 실시예에 따른 도 1에 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)의 물리적 구성을 설명하는 블록도이다.2 is a block diagram for explaining the physical configuration of the accident vulnerability analysis apparatus 130 through the accident occurrence pattern analysis in FIG. 1 according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함하여 구현될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the accident vulnerability analysis apparatus 130 through the accident occurrence pattern analysis may be implemented including a processor 210 , a memory 230 , a user input/output unit 250 , and a network input/output unit 270 . .

프로세서(210)는 출동 데이터 셋을 구축하고 추가 응급시설의 위치를 결정을 수행하는 과정에서 동작을 수행하는 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.The processor 210 may execute a procedure for performing an operation in the process of establishing a dispatch data set and determining the location of an additional emergency facility, and may manage the memory 230 that is read or written throughout the process. Also, it is possible to schedule a synchronization time between the volatile memory and the nonvolatile memory in the memory 230 . The processor 210 can control the overall operation of the accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis, and is electrically connected to the memory 230 , the user input/output unit 250 and the network input/output unit 270 . You can control the data flow between them. The processor 210 may be implemented as a CPU (Central Processing Unit) of the accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis.

메모리(230)는 SSD(Solid State Drive) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.The memory 230 is implemented as a non-volatile memory, such as a solid state drive (SSD) or a hard disk drive (HDD), and is an auxiliary memory used to store overall data required for the accident vulnerability area analysis device 130 through accident occurrence pattern analysis. It may include a device, and may include a main memory implemented as a volatile memory such as random access memory (RAM).

사용자 입출력부(250)는 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입출력부(250)는 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(250)는 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 서버로서 수행될 수 있다.The user input/output unit 250 may include an environment for receiving a user input and an environment for outputting specific information to the user. For example, the user input/output unit 250 may include an input device including an adapter such as a touch pad, a touch screen, an on-screen keyboard, or a pointing device, and an output device including an adapter such as a monitor or a touch screen. In one embodiment, the user input/output unit 250 may correspond to a computing device accessed through remote access, and in such a case, the accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis may be performed as a server.

네트워크 입출력부(270)는 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.The network input/output unit 270 includes an environment for connecting with an external device or system through a network, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN) and a VAN (VAN). It may include an adapter for communication such as Value Added Network).

도 3은 일 실시예에 따른 도 1에 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.3 is a block diagram for explaining the functional configuration of the accident vulnerability analysis apparatus 130 through the accident occurrence pattern analysis in FIG. 1 according to an embodiment.

도 3을 참조하면, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 출동 데이터 셋 구축부(310), 출동가능 지역 현황 도출부(320), 응급시설 위치 적정성 평가부(330), 응급시설 위치 결정부(340), 응급시설 위치 수정부(350) 및 제어부(360)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis includes a dispatch data set construction unit 310 , a dispatchable area status derivation unit 320 , an emergency facility location adequacy evaluation unit 330 , and an emergency It may include a facility location determination unit 340 , an emergency facility location correction unit 350 , and a control unit 360 .

출동 데이터 셋 구축부(310)는 특정 지역의 특정 위험에 따른 구조, 화재 출동 데이터 및 지리 데이터를 포함하는 기초 데이터를 수집하고 기초 데이터를 구조 및 화재의 예측을 위한 출동 데이터 셋으로 구축할 수 있다. 예를 들어, 특정 지역의 특정 위험에 따른 구조 및 화재 출동 데이터는 특정 지역에서 발생하는 구조 및 화재의 종류에 따른 출동 이력 데이터가 될 수 있다. 예를 들어, 특정 위험은 폭발, 붕괴, 교통사고, 수난, 산악 실종, 승강기 갇힘 또는 동물 포획 등 출동이 필요한 위험이 될 수 있다. 예를 들어, 출동 데이터 셋 구축부(310)는 기초 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)의 프로시저를 수행하는 과정에서 쉽게 활용될 수 있도록 데이터에 대한 정제와 가공을 수행할 수 있다.The dispatch data set construction unit 310 may collect basic data including rescue, fire dispatch data, and geographic data according to a specific risk in a specific area, and construct the basic data as a dispatch data set for prediction of rescue and fire. . For example, rescue and fire response data according to a specific risk in a specific area may be response history data according to a type of rescue and fire occurring in a specific area. A specific hazard may be, for example, a hazard that requires an action, such as an explosion, collapse, car accident, hardship, mountain disappearance, being trapped in an elevator or catching an animal. For example, the dispatch data set building unit 310 may collect basic data and store it in a database, so that it can be easily utilized in the process of performing the procedure of the accident vulnerability analysis device 130 through accident occurrence pattern analysis. Data can be cleaned and processed.

일 실시예에서, 출동 데이터 셋 구축부(310)는 구조 및 화재 출동 데이터를 수집할 때, 구조 및 화재 각각의 사유별로 분리하여 데이터를 수집하고 데이터셋을 구축할 수 있다. 도 5는 일 실시예에 따른 구조 및 화재의 각각 사유별로 분리된 데이터를 설명하는 도면으로서, 도 5를 참조하면, 출동 데이터 셋 구축부(310)는 구조 및 화재 각각의 사유별로 분리하여 해당 사유별로 건수 및 해당 사유에 출동한 인원수에 대한 데이터를 수집할 수 있다. 도 6은 일 실시예에 따른 구조 및 화재 출동 데이터를 설명하기 위한 도면으로써, 도 6을 참조하면, 출동 데이터 셋 구축부(310)는 구조 및 화재 출동 데이터를 수집하여 공간상에 배치할 수 있다.In an embodiment, when collecting rescue and fire response data, the dispatch data set construction unit 310 may collect data and build a dataset by separating them for each cause of the rescue and fire. 5 is a diagram for explaining separated data for each cause of a structure and fire according to an embodiment. Referring to FIG. 5 , the dispatch data set construction unit 310 separates the data for each cause of the structure and the fire and separates the cause. It is possible to collect data on the number of cases and the number of people dispatched to the cause. 6 is a view for explaining structure and fire response data according to an embodiment. Referring to FIG. 6 , the dispatch data set construction unit 310 may collect rescue and fire response data and arrange it in space. .

출동가능 지역 현황 도출부(320)는 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네트워크를 구축하고 이동 네트워크, 출동 데이터 셋 및 응급시설 위치로부터 특정 지역에 대해 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 현황을 도출할 수 있다. 예를 들어, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 응급시설 위치를 기준으로 설계자에 의해 설정된 특정 시간내에 출동이 가능한 지역을 출동가능 지역 현황으로 도출할 수 있다. 지리 데이터는 도로 및 지형을 포함하는 지도가 될 수 있다.The dispatchable area status derivation unit 320 performs network analysis on geographic data to construct a mobile network, and from the mobile network, dispatch data set, and emergency facility location to a specific area within a specific time can be derived For example, the dispatchable area status derivation unit 320 may derive an area that can be dispatched within a specific time set by the designer based on the location of the emergency facility as the dispatchable area status. Geographic data can be maps that include roads and terrain.

일 실시예에서, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 구조 및 화재 각각의 사유별 긴급도를 기준으로 특정 시간을 조절할 수 있다. 예를 들어, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 출동 사유가 긴급도가 떨어지는 잠금 개방 같은 경우에는 특정 시간을 10분으로 설정할 수 있고, 출동 사유가 긴급도가 높은 화재의 경우에는 특정 시간을 3분으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 출동 사유의 긴급도에 따라서 출동가능 지역 현황 도출부(320)에 의해 결정되는 출동가능 지역 현황이 변경될 수 있다.In an embodiment, the dispatchable area status derivation unit 320 may adjust a specific time based on the degree of urgency for each cause of the rescue and fire. For example, the dispatchable area status derivation unit 320 may set a specific time to 10 minutes when the reason for dispatch is a low-urgency lock or unlock, and when the reason for dispatch is a fire with a high degree of urgency, a specific time is set. It can be set to 3 minutes. For example, according to the degree of urgency of the reason for dispatch, the state of the dispatchable area determined by the dispatchable area status derivation unit 320 may be changed.

이동 네트워크는 제1 지역과 제2 지역을 서로 연결하는 링크와 링크들의 교차점에 형성되는 노드를 포함하고, 교차점에 상기 노드가 형성되지 않는 경우 상기 교차점과 연관된 링크들 간에는 이동이 불가능한 것으로 정의될 수 있다. 도 7은 링크 및 노드의 정의를 설명하는 도면으로서, 도 7을 참조하면, 링크는 이동이 가능한 통로가 될 수 있고, 노드는 링크 간을 연결하여 링크 간에 이동이 가능한 지점이 될 수 있다. 링크 간에 연결이 되어 있다고 하더라도, 링크 간의 교점에 노드가 존재하지 않는 경우에는 링크 간의 이동이 불가능 하다.The mobile network includes a link connecting the first region and the second region to each other and a node formed at the intersection of the links, and if the node is not formed at the intersection, it can be defined as impossible to move between the links associated with the intersection. have. 7 is a diagram for explaining the definition of a link and a node. Referring to FIG. 7 , a link may be a movable passage, and a node may be a point at which movement between links is possible by connecting links. Even if there is a connection between links, if there is no node at the intersection between the links, movement between the links is impossible.

일 실시예에서, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 링크의 굵기에 따라 링크에서의 링크 저항을 결정하고 노드에서의 대기 시간 및 대기 주기에 따라서 노드의 저항을 결정할 수 있다. 예를 들어, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 링크의 굵기가 굵은 경우에는 링크 저항을 낮게 결정할 수 있다. 링크의 굵기가 굵은 경우에는 한번에 많은 이동 수단이 링크를 통해 이동할 수 있다. 예를 들어, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 노드에서의 대기 시간이 긴 경우에는 해당 노드에서의 저항을 높게 결정할 수 있다. 예를 들어, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 노드에서 대기 주기가 짧은 경우에는 해당 노드에서의 저항을 높게 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 링크 간에 노드로 연결되지 않은 지점에 대해 저항을 무한대로 결정할 수 있다.In an embodiment, the dispatchable area status derivation unit 320 may determine the link resistance in the link according to the thickness of the link and determine the resistance of the node according to the standby time and standby period in the node. For example, when the thickness of the link is thick, the dispatchable area status deriving unit 320 may determine the link resistance to be low. When the thickness of the link is thick, many moving means can move through the link at once. For example, when the waiting time at a node is long, the dispatchable area status derivation unit 320 may determine a high resistance at the node. For example, when the standby period at the node is short, the dispatchable area status derivation unit 320 may determine a high resistance at the node. As another example, the dispatchable area status derivation unit 320 may determine the resistance to infinity for points that are not connected by nodes between links.

일 실시예에서, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 응급시설 위치를 기준으로 링크 및 노드로 연결된 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 중 응급시설 위치를 중심으로 가장 멀리 떨어진 출동가능 지역들을 서로 연결하여 바운더리를 형성하고 바운더리 내부를 출동가능 지역 현황으로 도출할 수 있다. 도 8은 일 실시예에 따른 출동가능 지역 현황을 설명하기 위한 도면으로서, 도 8을 참조하면, 도 8a는 네트워크 분석 없이 출동 가능 지역 현황을 도출한 것이고, 도 8b는 본 발명에 일 실시예로서 네트워크 분석을 활용해 출동 가능 지역 현황을 도출한 것이다. 예를 들어, 출동가능 지역 현황 도출부(320)는 특정 시간내에 출동이 가능한 거리를 결정하고 해당 거리에 상응하는 바운더리를 형성할 수 있다.In one embodiment, the dispatchable area status derivation unit 320 is Based on the location of the emergency facility, among the areas that can be dispatched within a specific time connected by links and nodes, the most remote areas that can be dispatched from the location of the emergency facility are connected to each other to form a boundary, and the inside of the boundary is derived as the status of the dispatchable area. can do. 8 is a view for explaining the status of the dispatchable area according to an embodiment. Referring to FIG. 8, FIG. 8a is a diagram showing the available dispatch area status without network analysis, and FIG. 8b is an embodiment of the present invention. Using network analysis, the current status of the dispatchable area was derived. For example, the dispatchable area status derivation unit 320 may determine a distance that can be dispatched within a specific time and form a boundary corresponding to the distance.

응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 구조 및 화재 출동 데이터의 변화량에 따른 구조 및 화재 출동 예측데이터를 산출하고 구조 및 화재 출동 예측 데이터와 출동가능 지역 현황을 비교 분석하여 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다.The emergency facility location adequacy evaluation unit 330 calculates rescue and fire response prediction data according to the amount of change in rescue and fire response data, and compares and analyzes the rescue and fire response prediction data with the available areas to evaluate the adequacy of the emergency facility location. can

일 실시예에서, 응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 구조 및 화재 출동 예측 데이터를 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 공간좌표에 배치하고, 출동가능 지역 현황을 공간좌표에 배치하여 공간좌표 상의 오버래핑을 통해 출동가능 지역 현황이 구조 및 화재 출동 예측 데이터가 표시된 지역을 포함하지 못하는 지역을 산출하고 출동가능 지역 현황에 포함되지 않는 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수에 비례하여 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다. 예를 들어, 응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 주변 값을 기초로 확률적 분포로서 표시하는 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 공간좌표에 배치할 수 있다. 도 9는 일 실시예에 따른 커널 밀도 추정 방식을 설명하는 도면으로서, 도 6 및 도 9를 참조하면 응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 구조 및 화재 출동 예측 데이터를 공간 상에 도트로서 배치할 수 있고, 이에 대한 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 밀도를 표시할 수 있는 등고선의 형태로 공간상에 표현할 수 있다. 예를 들어, 응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 구조 및 화재 출동 예측 데이터가 표시된 공간에서 출동가능 지역 현황을 제외하는 형식으로 출동이 불가능한 지역을 도출할 수 있다.In one embodiment, the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 arranges the rescue and fire response prediction data in spatial coordinates using the kernel density estimation method, and arranges the status of the dispatchable area in the spatial coordinates to overlap the spatial coordinates. Through this, it is possible to calculate the area where the available area status does not include the area where the rescue and fire service prediction data are displayed, and evaluate the adequacy of the emergency facility location in proportion to the number of rescue and fire service prediction data that are not included in the available area status. have. For example, the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 may be arranged in spatial coordinates using a kernel density estimation method that is displayed as a probabilistic distribution based on surrounding values. 9 is a view for explaining a kernel density estimation method according to an embodiment. Referring to FIGS. 6 and 9 , the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 arranges the rescue and fire response prediction data as dots in space. And it can be expressed in space in the form of a contour line that can display the density of the structure and fire response prediction data using the kernel density estimation method. For example, the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 may derive an area in which evacuation is impossible in a format of excluding the status of an evacuation area from a space in which rescue and fire response prediction data are displayed.

예를 들어, 응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 아래 [수학식 1]에 따라 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다.For example, the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 may evaluate the appropriateness of the emergency facility location according to [Equation 1] below.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112020007995815-pat00001
Figure 112020007995815-pat00001

(여기에서, S는 응급시설 위치의 적정지수, N은 출동가능 지역 현황에 포함되지 않는 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수, M은 전체 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수,

Figure 112020007995815-pat00002
는 출동가능 지역 현황에 포함되지 않는 구조 및 화재 출동 데이터의 개수이다.)(Where S is the appropriate index of the location of emergency facilities, N is the number of rescue and fire response prediction data that are not included in the available area status, M is the total number of rescue and fire response prediction data,
Figure 112020007995815-pat00002
is the number of rescue and fire response data that are not included in the status of evacuation areas.)

다른 예를 들어, 응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 출동가능 지역 현황에 포함되지 않는 구조 및 화재 출동 예측 데이터가 바운더리 외각과 떨어진 거리에 비례하여 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다.For another example, the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 may evaluate the appropriateness of the emergency facility location in proportion to the distance from the outer boundary of the rescue and fire response prediction data not included in the available area status.

응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 지역별로 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다. 예를 들어, 응급시설 위치 적정성 평가부(330)는 지역별 및 구조 및 화재 사유별로 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다.The emergency facility location adequacy evaluation unit 330 may evaluate the appropriateness of the emergency facility location for each region. For example, the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 may evaluate the appropriateness of the emergency facility location for each region, structure, and fire cause.

응급시설 위치 결정부(340)는 지리 데이터 및 출동가능 지역 현황을 오버래핑하여 출동 불가능 지역을 검출하고 출동 불가능 지역 및 적정성에 대한 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 응급시설 위치 결정부(340)는 지리 데이터에서 출동가능 지역 현황을 제외한 지역을 출동 불가능 지역으로 검출할 수 있다. 예를 들어, 응급시설 위치 결정부(340)는 출동 불가능 지역과 추가 응급시설의 위치가 겹치지 않도록 추가 응급시설의 위치를 결정할 수 있다.The emergency facility location determining unit 340 overlaps the geographic data and the status of the dispatchable area to detect the non-mobile area, and may determine the location of the additional emergency facility according to the evaluation of the non-mobile area and appropriateness. For example, the emergency facility location determination unit 340 may detect an area excluding the status of the dispatchable area from the geographic data as the non-mobile area. For example, the emergency facility location determination unit 340 may determine the location of the additional emergency facility so that the non-mobile area and the location of the additional emergency facility do not overlap.

일 실시예에서, 응급시설 위치 결정부(340)는 추가 응급시설의 규모에 따라 추가 응급시설의 커버리지를 결정하고 적정성에 대한 평가가 낮은 지역을 우선으로 추가 응급시설의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 응급시설 위치 결정부(340)는 추가 응급시설이 빠르게 이동 네트워크를 이동할 수단을 구축하고 있는 경우에는 커버리지를 넓게 결정할 수 있다.In an embodiment, the emergency facility location determination unit 340 may determine the coverage of the additional emergency facility according to the size of the additional emergency facility, and determine the location of the additional emergency facility with preference to an area having a low evaluation of adequacy. For example, the emergency facility location determining unit 340 may determine the coverage to be wide when an additional emergency facility is establishing a means to move quickly through a mobile network.

응급시설 위치 수정부(350)는 응급시설 및 추가 응급시설의 커버리지에 따라 응급 시설의 위치를 삭제하거나 변경할 수 있다. 예를 들어, 응급시설 위치 수정부(350)는 기존의 응급시설의 커버리지를 결정하고, 기존의 응급시설의 커버리지 간의 오버랩 부분이 있는 경우에는, 해당 오버랩 부분이 최소화될 수 있도록 응급 시설의 위치를 변경할 수 있다.The emergency facility location correction unit 350 may delete or change the location of the emergency facility according to the coverage of the emergency facility and the additional emergency facility. For example, the emergency facility location correction unit 350 determines the coverage of the existing emergency facilities, and if there is an overlap between the coverages of the existing emergency facilities, the location of the emergency facility is adjusted so that the overlapping portion can be minimized. can be changed

일 실시예에서, 응급시설 위치 수정부(350)는 출동가능 지역 현황에 따라, 기존 응급시설의 커버리가 겹치는 부분을 줄이고 출동가능 지역을 넓히는 방향으로 응급시설의 위치를 변경할 수 있다.In one embodiment, the emergency facility location correction unit 350 may change the location of the emergency facility in a direction to reduce the overlapping portion of the coverage of the existing emergency facilities and expand the available area according to the status of the dispatchable area.

제어부(360)는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 출동 데이터 셋 구축부(310), 출동가능 지역 현황 도출부(320), 응급시설 위치 적정성 평가부(330), 응급시설 위치 결정부(340) 및 응급시설 위치 수정부(350) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.The control unit 360 controls the overall operation of the accident vulnerability analysis apparatus 130 through the analysis of the accident occurrence pattern, and the dispatch data set construction unit 310, the dispatchable area status derivation unit 320, the emergency facility location adequacy evaluation unit 330 , a control flow or data flow between the emergency facility location determination unit 340 and the emergency facility location correction unit 350 may be managed.

도 4는 일 실시예에 따른 도 1에 있는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)의 추가 응급시설의 위치를 결정하는 과정을 설명하는 도면이다.4 is a view for explaining a process of determining the location of an additional emergency facility of the accident vulnerable spot analysis apparatus 130 through the accident occurrence pattern analysis in FIG. 1 according to an embodiment.

도 4를 참조하면, 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 출동 데이터 셋 구축부(310)를 통해, 특정 지역의 특정 위험에 따른 구조, 화재 출동 데이터 및 지리 데이터를 포함하는 기초 데이터를 수집하고 기초 데이터를 구조 및 화재의 예측을 위한 출동 데이터 셋을 구축할 수 있다(S410).Referring to Figure 4, the accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis through the dispatch data set construction unit 310, the structure according to a specific risk in a specific area, fire response data and a basis including geographic data It is possible to collect data and build a dispatch data set for rescue and fire prediction using basic data (S410).

사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 출동가능 지역 현황 도출부(320)를 통해, 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네트워크를 구축하고 이동 네트워크, 출동 데이터 셋 및 응급시설 위치로부터 특정 지역에 대해 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 현황을 도출할 수 있다(S430).The accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis performs network analysis on geographic data through the dispatchable area status derivation unit 320 to build a mobile network, and the mobile network, dispatch data set, and emergency facility location From this, it is possible to derive the status of an evacuation area that can be dispatched within a specific time for a specific area (S430).

사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 응급시설 위치 적정성 평가부(330)를 통해, 구조 및 화재 출동 데이터의 변화량에 따른 구조 및 화재 출동 예측데이터를 산출하고 구조 및 화재 출동 예측 데이터와 출동가능 지역 현황을 비교 분석하여 응급시설 위치의 적정성을 평가할 수 있다(S450).The accident vulnerability analysis device 130 through the accident occurrence pattern analysis calculates the rescue and fire response prediction data according to the amount of change in the rescue and fire response data through the emergency facility location adequacy evaluation unit 330, and the rescue and fire response prediction data It is possible to evaluate the adequacy of the location of the emergency facility by comparing and analyzing the status of the emergency facility and the area available for dispatch (S450).

사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치(130)는 응급시설 위치 결정부(340)를 통해, 지리 데이터 및 출동가능 지역 현황을 오버래핑하여 출동 불가능 지역을 검출하고 출동 불가능 지역 및 적정성에 대한 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정할 수 있다(S470).Accident vulnerability analysis device 130 through accident occurrence pattern analysis, through the emergency facility location determining unit 340, overlaps geographic data and the status of the dispatchable area to detect the non-mobile area, and to evaluate the non-mobile area and appropriateness Accordingly, the location of the additional emergency facility may be determined (S470).

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. You will understand that it can be done.

100: 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 시스템
110: 사용자 단말
130: 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치
150: 데이터베이스
210: 프로세서 230: 메모리
250: 사용자 입출력부 270: 네트워크 입출력부
310: 출동 데이터 셋 구축부 320: 출동가능 지역 현황 도출부
330: 응급시설 위치 적정성 평가부
340: 응급시설 위치 결정부 350: 응급시설 위치 수정부
360: 제어부
100: Accident vulnerability analysis system through accident pattern analysis
110: user terminal
130: Accident vulnerability analysis device through accident occurrence pattern analysis
150: database
210: processor 230: memory
250: user input/output unit 270: network input/output unit
310: Dispatch data set construction unit 320: Dispatch possible area status derivation unit
330: Emergency facility location adequacy evaluation unit
340: emergency facility location determination unit 350: emergency facility location correction unit
360: control

Claims (8)

특정 지역의 특정 위험에 따른 구조, 화재 출동 데이터 및 지리 데이터를 포함하는 기초 데이터를 수집하고 상기 기초 데이터를 구조 및 화재의 예측을 위한 출동 데이터 셋으로 구축하는 출동 데이터 셋 구축부;
상기 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네트워크를 구축하고 상기 이동 네트워크, 상기 출동 데이터 셋 및 응급시설 위치로부터 상기 특정 지역에 대해 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 현황을 도출하는 출동가능 지역 현황 도출부;
상기 구조 및 화재 출동 데이터의 변화량에 따른 구조 및 화재 출동 예측데이터를 산출하고 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터와 상기 출동가능 지역 현황을 비교 분석하여 상기 응급시설 위치의 적정성을 평가하는 응급시설 위치 적정성 평가부; 및
상기 지리 데이터 및 상기 출동가능 지역 현황을 오버래핑하여 출동 불가능 지역을 검출하고 상기 출동 불가능 지역 및 상기 적정성에 대한 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정하는 응급시설 위치 결정부를 포함하되,
상기 이동 네트워크는 제1 지역과 제2 지역을 서로 연결하는 링크와 링크들의 교차점에 형성되는 노드를 포함하고, 상기 교차점에 상기 노드가 형성되지 않는 경우 상기 교차점과 연관된 링크들 간에는 이동이 불가능한 것으로 정의되고,
상기 출동가능 지역 현황 도출부는 상기 링크의 굵기에 따라 상기 링크에서의 링크 저항을 결정하고 상기 노드에서의 대기 시간 및 대기 주기에 따라서 상기 노드의 저항을 결정하며, 상기 응급시설 위치를 기준으로 상기 링크 및 상기 노드로 연결된 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 중 상기 응급시설 위치를 중심으로 가장 멀리 떨어진 출동가능 지역들을 서로 연결하여 바운더리를 형성하고 상기 바운더리 내부를 상기 출동가능 지역 현황으로 도출하며,
상기 응급시설 위치 적정성 평가부는 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터를 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 공간좌표에 배치하고, 상기 출동가능 지역 현황을 공간좌표에 배치하여 공간좌표 상의 오버래핑을 통해 상기 출동가능 지역 현황이 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터가 표시된 지역을 포함하지 못하는 지역을 산출하고 상기 출동가능 지역 현황에 포함되지 않는 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수에 비례하면서 전체 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수에 반비례하여 상기 응급시설 위치의 적정성을 평가하는 것을 특징으로 하는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치.
A dispatch data set construction unit that collects basic data including rescue, fire response data, and geographic data according to a specific risk in a specific area, and builds the basic data as a rescue data set for prediction of rescue and fire;
Dispatch available area status to construct a mobile network by performing network analysis on the geographic data, and to derive the status of a dispatchable area that can be dispatched within a specific time for the specific area from the mobile network, the dispatch data set, and the location of the emergency facility derivation;
Emergency facility location adequacy evaluation, which calculates rescue and fire response prediction data according to the amount of change in the rescue and fire response data, and evaluates the appropriateness of the location of the emergency facility by comparing and analyzing the rescue and fire response prediction data and the available area status wealth; and
Including an emergency facility location determining unit that overlaps the geographic data and the status of the dispatchable area to detect an area where it cannot be dispatched, and determines the location of an additional emergency facility according to the evaluation of the area where it cannot be dispatched and the appropriateness,
The mobile network includes a link connecting the first region and the second region to each other and a node formed at the intersection of the links. If the node is not formed at the intersection, it is defined that movement between the links associated with the intersection is impossible. become,
The dispatchable area status derivation unit determines the link resistance in the link according to the thickness of the link, determines the resistance of the node according to the waiting time and waiting period at the node, and determines the resistance of the node based on the location of the emergency facility. And among the dispatchable areas that can be dispatched within a specific time connected to the node, the most distant dispatchable areas centered on the location of the emergency facility are connected to each other to form a boundary, and the inside of the boundary is derived as the condition of the dispatchable area,
The emergency facility location adequacy evaluation unit arranges the rescue and fire evacuation prediction data in spatial coordinates using a kernel density estimation method, and arranges the dispatchable area status in spatial coordinates through overlapping on the spatial coordinates. Calculating an area that does not include the area in which the rescue and fire response prediction data is displayed, and is proportional to the number of rescue and fire response prediction data that are not included in the available area status, the total number of rescue and fire response prediction data Accident vulnerability analysis device through accident occurrence pattern analysis, characterized in that the appropriateness of the location of the emergency facility is evaluated in inverse proportion.
제1항에 있어서, 상기 출동 데이터 셋 구축부는
상기 구조 및 화재 출동 데이터를 수집할 때, 상기 구조 및 화재 각각의 사유별로 분리하여 데이터를 수집하고 데이터셋을 구축하고
상기 출동가능 지역 현황 도출부는
상기 구조 및 화재 각각의 사유별 긴급도를 기준으로 상기 특정 시간을 조절하는 것을 특징으로 하는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치.
According to claim 1, wherein the dispatch data set construction unit
When collecting the rescue and fire response data, the data is collected separately for each cause of the rescue and fire, and a data set is built.
The evacuation area status derivation unit
Accident vulnerability analysis apparatus through accident occurrence pattern analysis, characterized in that the specific time is adjusted based on the urgency for each cause of the rescue and fire.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 응급시설 위치 결정부는
상기 추가 응급시설의 규모에 따라 상기 추가 응급시설의 커버리지를 결정하고 상기 적정성에 대한 평가가 낮은 지역을 우선으로 상기 추가 응급시설의 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치.
According to claim 1, wherein the emergency facility location determining unit
Accident vulnerability analysis through accident occurrence pattern analysis, characterized in that the coverage of the additional emergency facility is determined according to the scale of the additional emergency facility, and the location of the additional emergency facility is determined with priority on an area where the evaluation of the appropriateness is low Device.
제6항에 있어서,
상기 응급시설 및 상기 추가 응급시설의 커버리지에 따라 상기 응급 시설의 위치를 삭제하거나 변경하는 응급시설 위치 수정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치.
7. The method of claim 6,
Accident vulnerability analysis apparatus through accident occurrence pattern analysis, characterized in that it further comprises an emergency facility location correction unit for deleting or changing the location of the emergency facility according to the coverage of the emergency facility and the additional emergency facility.
출동 데이터 셋 구축부, 출동가능 지역 현황 도출부, 응급시설 위치 적정성 평가부 및 응급시설 위치 결정부를 포함하는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 장치에서 수행되는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 방법에 있어서,
상기 출동 데이터 셋 구축부를 통해, 특정 지역의 특정 위험에 따른 구조, 화재 출동 데이터 및 지리 데이터를 포함하는 기초 데이터를 수집하고 상기 기초 데이터를 구조 및 화재의 예측을 위한 출동 데이터 셋으로 구축하는 출동 데이터 셋 구축 단계;
상기 출동가능 지역 현황 도출부를 통해, 상기 지리 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하여 이동 네트워크를 구축하고 상기 이동 네트워크, 상기 출동 데이터 셋 및 응급시설 위치로부터 상기 특정 지역에 대해 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 현황을 도출하는 출동가능 지역 현황 도출 단계;
상기 응급시설 위치 적정성 평가부를 통해, 상기 구조 및 화재 출동 데이터의 변화량에 따른 구조 및 화재 출동 예측데이터를 산출하고 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터와 상기 출동가능 지역 현황을 비교 분석하여 상기 응급시설 위치의 적정성을 평가하는 응급시설 위치 적정성 평가 단계; 및
상기 응급시설 위치 결정부를 통해, 상기 지리 데이터 및 상기 출동가능 지역 현황을 오버래핑하여 출동 불가능 지역을 검출하고 상기 출동 불가능 지역 및 상기 적정성에 대한 평가에 따라 추가 응급시설의 위치를 결정하는 응급시설 위치 결정 단계를 포함하되,
상기 이동 네트워크는 제1 지역과 제2 지역을 서로 연결하는 링크와 링크들의 교차점에 형성되는 노드를 포함하고, 상기 교차점에 상기 노드가 형성되지 않는 경우 상기 교차점과 연관된 링크들 간에는 이동이 불가능한 것으로 정의되고,
상기 출동가능 지역 현황 도출 단계는, 상기 출동가능 지역 현황 도출부를 통해, 상기 링크의 굵기에 따라 상기 링크에서의 링크 저항을 결정하고 상기 노드에서의 대기 시간 및 대기 주기에 따라서 상기 노드의 저항을 결정하며, 상기 응급시설 위치를 기준으로 상기 링크 및 상기 노드로 연결된 특정 시간내에 출동이 가능한 출동가능 지역 중 상기 응급시설 위치를 중심으로 가장 멀리 떨어진 출동가능 지역들을 서로 연결하여 바운더리를 형성하고 상기 바운더리 내부를 상기 출동가능 지역 현황으로 도출하는 단계를 포함하며,
상기 응급시설 위치 적정성 평가 단계는, 상기 응급시설 위치 적정성 평가부를 통해, 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터를 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 공간좌표에 배치하고, 상기 출동가능 지역 현황을 공간좌표에 배치하여 공간좌표 상의 오버래핑을 통해 상기 출동가능 지역 현황이 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터가 표시된 지역을 포함하지 못하는 지역을 산출하고 상기 출동가능 지역 현황에 포함되지 않는 상기 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수에 비례하면서 전체 구조 및 화재 출동 예측 데이터의 개수에 반비례하여 상기 응급시설 위치의 적정성을 평가하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사고 발생패턴 분석을 통한 사고 취약지 분석 방법.
Accident vulnerability analysis method through accident occurrence pattern analysis performed in the accident occurrence pattern analysis device including the dispatch data set construction unit, the dispatchable area status derivation unit, the emergency facility location adequacy evaluation unit and the emergency facility location determination unit In
Dispatch data that collects basic data including rescue, fire response data, and geographic data according to a specific risk in a specific area through the dispatch data set construction unit and builds the basic data as a dispatch data set for prediction of rescue and fire three building steps;
Through the evacuation area status derivation unit, a mobile network is constructed by performing a network analysis on the geographic data, and a dispatch is possible within a specific time from the mobile network, the dispatch data set and the location of the emergency facility to the specific area. A step of deriving the current status of the dispatchable area to derive the local status;
The emergency facility location adequacy evaluation unit calculates rescue and fire response prediction data according to the amount of change in the rescue and fire response data, and compares and analyzes the rescue and fire response prediction data with the available area status to determine the location of the emergency facility. Emergency facility location adequacy evaluation step to evaluate adequacy; and
Emergency facility location determination that detects an evacuation impossible area by overlapping the geographic data and the mobilization area status through the emergency facility location determination unit, and determines the location of an additional emergency facility according to the evaluation of the evacuation impossible area and the appropriateness comprising steps,
The mobile network includes a link connecting the first region and the second region to each other and a node formed at the intersection of the links. If the node is not formed at the intersection, it is defined that movement between the links associated with the intersection is impossible. become,
In the step of deriving the status of the dispatchable area, the link resistance of the link is determined according to the thickness of the link, and the resistance of the node is determined according to the waiting time and the waiting period at the node, through the dispatchable area status deriving unit. And, based on the location of the emergency facility, among the areas that can be dispatched within a specific time connected to the link and the node based on the location of the emergency facility, the areas that are farthest from the location of the emergency facility are connected to each other to form a boundary, and to form a boundary inside the boundary Including the step of deriving the status of the dispatchable area,
In the emergency facility location adequacy evaluation step, through the emergency facility location adequacy evaluation unit, the rescue and fire response prediction data are placed in spatial coordinates using a kernel density estimation method, and the status of the dispatchable area is placed in the spatial coordinates. Through overlapping on spatial coordinates, an area in which the status of the evacuation area does not include the area in which the rescue and fire response prediction data is displayed is calculated, and the number of the rescue and fire response prediction data that is not included in the status of the evacuation area is proportional to the number Accident vulnerability analysis method through accident occurrence pattern analysis, characterized in that it comprises the step of evaluating the appropriateness of the location of the emergency facility in inverse proportion to the total number of rescue and fire response prediction data.
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