A study on improving the fire fighting system according to the change of national job

2021, 32

3)

605–618

국가직 전환에 따른 소방시스템 개선을 위한 연구

ᄋ

ᅲᆫ지후

¹

²

1부산대학교 경영학과 · ²대구대학교 수리빅데이터학부

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2021ᄂ ᅧ ᆫ 4ᄋ ᅯ ᆯ 28ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2021ᄂ ᅧ ᆫ 5ᄋ ᅯ ᆯ 12ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2021ᄂ ᅧ ᆫ 5ᄋ ᅯ ᆯ 20ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄇ

ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄋ ᅦᄉ ᅥᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅮ ᆨ ᄀ ᅡᄌ ᅵ ᆨ ᄌ ᅥ ᆫᄒ ᅪ ᆫ ᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅳ ᆫ ᄉ ᅩᄇ ᅡ ᆼᄉ ᅵᄉ ᅳᄐ ᅦ ᆷ ᄀ ᅢᄉ ᅥ ᆫᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅱᄒ ᅢ 119ᄋ ᅡ ᆫᄌ ᅥ ᆫᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥᄋ ᅴ ᄎ ᅮ ᆯᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅴ ᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄅ ᅳ ᆯ ᄉ ᅡ ᄒ

ᅬᄂ ᅦᄐ ᅳᄋ ᅯᄏ ᅳᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄀ ᅪ ᄀ ᅮ ᆫᄌ ᅵ ᆸᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄉ ᅡᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄋ ᅮᄉ ᅥ ᆫ ᄉ ᅡᄒ ᅬᄂ ᅦᄐ ᅳᄋ ᅯᄏ ᅳᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄐ ᅩ ᆼ ᄒ ᅢᄉ ᅥᄂ ᅳ ᆫ 119ᄋ ᅡ ᆫᄌ ᅥ ᆫᄉ ᅦ ᆫ ᄐ

ᅥᄋ ᅴ ᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨᄅ ᅳ ᆯ ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄋ ᅬᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅧ ᆯᄌ ᅮ ᆼᄉ ᅵ ᆷᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅵ ᄂ ᅩ ᇁᄋ ᅳ ᆫ ᄉ ᅩᄇ ᅡ ᆼᄉ ᅥᄃ ᅳ ᆯᄋ ᅳ ᆫ ᄉ ᅡ ᆼᄃ ᅢᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅵ ᆫ ᄋ ᅵ ᆫᄌ ᅥ ᆨ·ᄆ ᅮ ᆯᄌ ᅥ ᆨᄌ ᅡᄋ ᅯ ᆫ ᄋ ᅴ ᄇ ᅢᄎ ᅵᄅ ᅳ ᆯ ᄂ ᅢᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅧ ᆯ ᄌ

ᅮ ᆼᄉ ᅵ ᆷᄉ ᅥ ᆼᄋ ᅵ ᄂ ᅩ ᇁᄋ ᅳ ᆫ ᄉ ᅩᄇ ᅡ ᆼᄉ ᅥᄃ ᅳ ᆯᄋ ᅳ ᆫ ᄌ ᅢᄂ ᅡ ᆫ ᄋ ᅨᄇ ᅡ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅱᄒ ᅡ ᆫ ᄌ ᅥ ᆫᄅ ᅣ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄌ ᅦᄋ ᅡ ᆫᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄃ ᅮ ᄇ ᅥ ᆫᄍ ᅢᄅ ᅩ ᄒ ᅧ ᆫ ᄉ ᅩᄇ ᅡ ᆼᄉ ᅥᄀ ᅮᄋ ᅧ ᆨ ᄉ ᅵᄉ ᅳᄐ ᅦ ᆷᄋ ᅳ ᆯ 119ᄋ ᅡ ᆫᄌ ᅥ ᆫᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥ ᄀ ᅡ ᆫᄋ ᅴ ᄀ ᅮᄀ ᅳ ᆸᄎ ᅮ ᆯᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅴ ᄀ ᅪ ᆫ ᄀ ᅨᄅ ᅳ ᆯ ᄀ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥᄅ ᅩ PAM (partitioning around medoids)ᄀ ᅮ ᆫᄌ ᅵ ᆸᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆯ ᄒ ᅡ ᆫ ᄀ ᅧ

ᆯᄀ ᅪ ᄉ ᅢᄅ ᅩᄋ ᅮ ᆫ ᄀ ᅮ ᆫᄌ ᅵ ᆸ (17, 9ᄀ ᅢ)ᄅ ᅳ ᆯ ᄌ ᅦᄋ ᅡ ᆫᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄀ ᅩ ᄌ ᅦᄋ ᅡ ᆫᄒ ᅡ ᆫ ᄀ ᅮ ᆫᄌ ᅵ ᆸᄋ ᅳ ᆯ 2018ᄂ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᄀ ᅮᄀ ᅳ ᆸᄎ ᅮ ᆯᄃ ᅩ ᆼ ᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄋ ᅪ 2015∼2018ᄂ ᅧ ᆫ ᄒ

ᅪᄌ ᅢᄎ ᅮ ᆯᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅴ ᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄅ ᅩ ᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅳ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄋ ᅵᄅ ᅳ ᆯ ᄀ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥᄅ ᅩ ᄒ ᅮ ᆫᄅ ᅧ ᆫ, ᄆ ᅧ ᆼᄅ ᅧ ᆼ, ᄋ ᅴᄉ ᅡᄀ ᅧ ᆯᄌ ᅥ ᆼ, ᄉ ᅩᄐ ᅩ ᆼ ᄆ ᅧ ᆫᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄋ ᅲᄅ ᅵᄒ ᅡ ᆫ ᄉ ᅢᄅ ᅩᄋ ᅮ ᆫ ᄀ ᅮ ᆫ ᄌ ᅵ

ᆸᄋ ᅳ ᆯ ᄌ ᅦᄋ ᅡ ᆫᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ.

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ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄀ ᅮ ᆫᄌ ᅵ ᆸᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ, ᄉ ᅡᄒ ᅬᄂ ᅦᄐ ᅳᄋ ᅯᄏ ᅳᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨ, ᄉ ᅩᄇ ᅡ ᆼᄉ ᅵᄉ ᅳᄐ ᅦ ᆷ, ᄒ ᅧ ᆸᄅ ᅧ ᆨᄎ ᅮ ᆯᄃ ᅩ ᆼ, PAM.

1. 서론

2019년 11월 19일 국회에서 소방공무원의 국가직 전환에 관한 법안(지방공무원법, 지방자치단체에 ᄃ

ᅮ는 국가공무원정원에관한 법률,지방교부세법, 소방공무원법, 소방기본법, 소방재정지원및 시·도 소 ᄇ

ᅡᆼ특별회계 설치법 등)이 통과됨에 따라 2020년 4월부터 소방조직시스템은지방자치에서관리하던 지 ᄇ

ᅡᆼ직에서 국가에서관리하는 국가직으로 전환하게됨에 따라, 소방시스템은새로운 국면에 접어들게 되 ᄋ

ᅥᆻ다. 소방청 혁신행정감사담당관실의 질의에 따르면, 국가직 전환의 이점은 중앙과 지방업무 연계가 ᄀ

ᅡᆼ화되고 단일법으로 표준화를 통해 업무, 명령, 조직 등의 일관성으로 효과적인 재난 대비태세를갖출 ᄉ

ᅮ 있고, 지휘 경험 공유와 지휘 역량의 고도화가 가능하게 되었다. 그리고 지방자치단체장의 의지가 반 여

ᆼ된예산으로 인하여 기존에 부족했던 인원을 국가직 전환으로 채울수 있을것이라 기대하고 있다. 뿐 ᄆ

ᅡᆫ 아니라 소방공무원의 국가직 전환의 이점은 2019년 4월 4일과 2020년 5월 1일에 발생한 산불을 통 ᄒ

ᅢ서도 알 수 있다. 대한민국은 4월 5월에 매년 양간지풍을타고 산불이 발생하는데, 이런 경우 강원도 ᄋ

ᅴ 소방력만으로는화재를 충분히 막지 못하는 실정이라 다른지역의 지원이 필요하다. 이러한 다른지 ᄋ

ᅧᆨ의 지원 근거가 되는화재 비상 대응단계를살펴보면, 대응 1단계에서 대응 2단계까지는시·도의 내 ᄇ

ᅮ에서 협력 출동을하게 되고, 대응 3단계의 경우에는시·도와 인접한 다른시·도의관할구역 내 소방서 ᄋ

ᅪ 공조하게된다. 하지만 국가직으로의 전환으로 인한 시스템 변화로, 각각의 지역의 상황에 맞춘기존 ᄉ

ᅵ스템에서 하나의 시스템으로 통합되어 운영이 될 것으로 예상된다. 이로 인해 재난이 발생할 때마다 ᄀ

ᅡ까운 119안전센터나 소방서라면관할구역과 소속된시·도를넘어서 신속하게 출동할 수 있게될 것으

1

(46241) ᄇ ᅮᄉ ᅡ ᆫ ᄀ ᅪ ᆫᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄀ ᅳ ᆷᄌ ᅥ ᆼᄀ ᅮ ᄇ ᅮᄉ ᅡ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄅ ᅩ 63ᄇ ᅥ ᆫᄀ ᅵ ᆯ 2, ᄇ ᅮᄉ ᅡ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄀ ᅧ ᆼᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄇ ᅡ ᆨᄉ ᅡ.

2

ᄀ ᅭᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅥᄌ ᅡ: (38453) ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆼᄇ ᅮ ᆨ ᄃ ᅩ ᄀ ᅧ ᆼᄉ ᅡ ᆫᄉ ᅵ ᄌ ᅵ ᆫᄅ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆸ ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄅ ᅩ 201, ᄃ ᅢᄀ ᅮᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄀ ᅪᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅢ ᆼᄆ ᅧ ᆼᄋ ᅲ ᆼ ᄒ ᅡ ᆸᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨ ᄉ

ᅮᄅ ᅵᄇ ᅵ ᆨᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄒ ᅡ ᆨᄇ ᅮ, ᄌ ᅩᄀ ᅭᄉ ᅮ. E-mail: indra [email protected]

ᄅ

ᅩ 기대된다. 이는 국가 전체를하나의 네트워크시스템으로 운영할 수 있어 촘촘한 재난방어망이될 것 ᄋ

ᅵ다.

ᄉ

ᅩ방업무를살펴보면 화재뿐만 아니라 (Lee 등, 2016; Won, 2017) 1958년 구조업무와 1983년 구급 어

ᆸ무가 편재되면서 소방서에서 맡은 임무는 방대해졌고, 건축물과 구조물들이 복잡해지고 위협적으로 ᄇ

ᅧᆫ하여 (Kim, 2003) 대원들에게 위협을주고 있다. 이런 상황이지만 예산이나 지원은지역별로 차이가 ᄂ

ᅡ타나고 예산편성이 지지부진한 실정이다. 그 이유는소방인력당 인구수, 소방대상물수 등을기준으 ᄅ

ᅩ 정한 소방관련법에근거한 배치를규정은하고 있지만 실제로는지자체에 위임되어 있어 시·도·군별 ᄅ

ᅩ 차이가 발생하고 있기 때문이다 (Kim과 Lee, 2018; Lee 등, 2010). 이는예산측정이 지방자치단체 ᄌ

ᅡᆼ의 의지에 따라 달라지고, 특히 인기 위주의 예산측정 등에 의해 현실이 기대를따르지 못하기 때문이 ᄃ

ᅡ (Kim과 Cha, 2017). 결국전국을기준으로봤을때 소외가 되는지역이 발생하게 되고 늘 인력과 자 ᄋ

ᅯ

ᆫ의 부족은고질적으로 나타나고 있다. 하지만 국가직 전환으로 이러한 문제는효과적으로 바뀔 것으 ᄅ

ᅩ 예상된다. 이런 점을바탕으로 넓은의미의 진보적인 연구를할 필요성이 있고 본연구는그런 진보 ᄌ

ᅥᆨ인 연구의 초석으로 서울의 촘촘한 협력 출동네트워크를대상으로 연구하였다.

보

ᆫ 연구에서는 119안전센터의 화재 출동의 데이터 분석 결과를 활용하여 화재 출동에 필요한 인적, ᄆ

ᅮᆯ적자원의관리를제안하고자 하고, 구급 출동데이터 분석 결과를활용하여 상대적인 출동량을 측정하 ᄀ

ᅩ자 한다. 또한, 구급 출동데이터활용을 통해 가까운거리의 센터 간의관계를 측정하여 군집분석으 ᄅ

ᅩ 새로운 군집을제안하고자 한다.

2. 이론적 배경

2.1. 소방 구급 운영시스템 ᄉ

ᅩ방운영시스템은 현행법규와 지방자치제를근거로 시설과 인력을배치하고 있다. 지방자치제를 살 ᄑ

ᅧ보면 일사불란한 명령체계, 고가사다리, 특수차와 같은자원들의 효율적인활용과 소외지역의 지원이 ᄀ

ᅡ능하지만 (Kang 등, 2004)사실상 다양한 이유로 현행법규를지방자치제에서 따라가지 못하는경우 ᄀ

ᅡ 발생하고 있고 지자체의 인구변화에 의한 세수 확보의 감소와관심의 부족으로 지자체 간의 차이가 ᄌ

ᅳ

ᆼ가하고 있다(Baek과 Lee, 2006). 지자체 간의 비대칭 해결과 효율성과 효과성을 높이기 위한 연구들 ᄋ

ᅵ 중요하게 진행되어야 하는데 (Kim, 2007; Kim, 2010) 국가직 전환으로 소방의 연구는지자체 중심 ᄋ

ᅦ서 국가 전체로큰변화가 있을것으로 예상된다. 소방력 배치는화재, 구급,구조의 상황으로부터 시 ᄆ

ᅵᆫ의 안전과 밀접한 연관이 있다. 하지만 최소한의 자원으로 넓은지역을담당해야 하는 특성상 모든담 ᄃ

ᅡᆼ 지역에 신속한 출동이 불가능하므로, 재난이 발생하면 유연하게 현장과 가장 가까운 119안전센터들 으

ᆯ관내를넘어관외로 협력 출동을하도록해야 한다.

ᄄ

ᅡ라서, 협력 출동 시스템이 운영이 잘되어 있는 곳을 연구할 필요성이 있고 협력 출동에 대한 깊 ᄋ

ᅵ 있는연구가 필요하다. 기존의 연구에서도 1960년대 말부터 뉴욕소방서의관외 출동의 문제점을발 ᄀ

ᅧᆫ하였고, 이러한 상황을 해결하고자 RAND 연구소에서 OR모델을개발하였다. 즉, 한정된소방예산 ᄋ

ᅦ서 출동 거리, 시간을 근거로 재배치하기 위한 연구가 진행되었다 (Korea Industrial Development Institute, 2008).

ᄀ

ᅳ리고 소방구급과관련이 있는재난 대비 운영시스템을살펴보면, 주로 효율성과 부서 간의 통합시스 테

ᆷ에관한 연구가 이루어지고 있다. 즉,대한민국에서 발생한 다양한 재난 상황에서 대처의 미흡과 컨트 로

ᆯ타워의 혼동, 명령체계의 혼선이 심각하여 잔인한 결과가 나타났으므로 일사불란한 명령체계를갖추 ᄀ

ᅩ자 하고 있고, 이에 따라 각 부처의 전략이 아닌 통합적인 재난정보의 공유와 운영시스템을연구하고 이

ᆻ다. 물론소방운영시스템은생명과 밀접한 연관이 있어 마음대로 효율성을 위해 투입량을 줄이고 산

추

ᆯ량을 증가시키는전략을구사할 수는없으므로 (Kim과 Lee, 2013; Yoo, 2010; Nam과 Ha, 2004; Li ᄃ

ᅳᆼ, 2018),이러한 점을염두하고 소방시스템을연구할 필요성이 있다.

2.2. 협력 출동 시스템 ᄒ

ᅪ재가 발생할 시 각관할구역의 119안전센터에서 출동하게 되고 보통은 인접한 다른 119안전센터에 ᄉ

ᅥ 같이 협력 출동을하게된다. 우리가 보통알고 있는소방서의 경우관할구역 내의 119안전센터들을 ᄋ

ᅱ한 행정 및 교육업무를담당하고 있고, 소방서에서 출동하는경우는소방서 직할 119안전센터에서 출 ᄃ

ᅩ

ᆼ하는 경우이다. 119안전센터 내에는 화재진압대, 구급대가 있고 소방서 직할 119안전센터에는 화재 ᄌ

ᅵᆫ압대와 구급대 그리고 구조대로 구성된다.

ᄒ

ᅪ재가 발생했을때는규모에 따라 3단계로 구분되어 있다. 먼저 대응 1단계의 경우 소방서관할구역 ᄂ

ᅢ의 소방력, 즉 119안전센터가 모두 나가는단계로 중대형건물, 공장 상가 등 인명피해가 우려되는화 ᄌ

ᅢ에 출동한다. 다음으로 대응 2단계의 경우 시·도 내 소방서 간 협력 출동을하게된다. 보통고층건 ᄆ

ᅮᆯ, 영화관,위험시설물 등을대형피해가 우려되는상황에 발동한다. 마지막으로 대응 3단계는시·도 간 ᄋ

ᅦ 협력 출동을하는데 사전에 대형화재가 예상되고 인접 시·도의 소방력뿐만 아니라 심하면 전국의 소 ᄇ

ᅡᆼ력이 모두 출동하게 되는데, 최근발생한 강원도 화재가 대응 3단계에 해당된다. 따라서 협력 출동은 너

ᆲ은범위의 지역을재난으로부터 효율적으로 커버하는방법이다.

2.3. 재난구호공급망분석 ᄀ

ᅵ존의 재난구호공급망에 대한 분석은 주로 재난에 필요한 용품의 물류, 유통, 배급 등에 관한 공급 ᄆ

ᅡᆼ연구가 주로 다뤄지고 있다. 물류 및 공급망관리 분야의 행동연구에 사용되는설문은바쁜 실무자들 ᄋ

ᅵ 기피를하거나 성의 없이 기재할 가능성이 있어서 정확성에관하여 비판받고 있는 한계점이 존재하 ᄋ

ᅧ, 사회네트워크분석을활용한 연구가 이루어지고 있다 (Carter 등, 2007). 즉, 공급망은 네트워크망 ᄋ

ᅳ로 구성되기 때문에 사회네트워크분석을 통해 분배 위치를정하고 혼잡을해결하기 위한 연구가 이루 ᄋ

ᅥ지고 있다 (Nagurney 등, 2016). 또한, 재난은자연적이거나 기술적인 위협뿐만 아니라 사회자본의 주

ᆼ요성이 강조되있어 사회네트워크분석을활용하는 연구가 많이 늘어나고 있다 (Zhao, 2013). 즉, 전 ᄀ

ᅵ, 통신인프라의 상호의존성을사회네트워크분석으로 취약성을찾고 (Chai 등, 2008)지방공공기관의 ᄇ

ᅮ처 간 관계를 사회네트워크분석을 연구하여 재난 대응을 연구하였고 (Ryu, 2008), 소방방재청과 한 ᄀ

ᅮ

ᆨ재난안전네트워크를 중심으로 하는방재시스템을사회네트워크분석으로 제안되었다 (Lee 등, 2010).

ᄀ

ᅳ리고 미국에서는도로를최단시간거리와 가중평균시간를수치화시켜 사회네트워크분석과 군집분석을 저

ᆸ목하여 소방서와 경찰서 등에 적용방안이 제안되었다 (Mambou 등, 2017).

3. 분석결과

3.1. 자료 및 분석방법 보

ᆫ연구의 대상인 서울시 소방시스템은 24개 소방서와 118개의 119안전센터로 구성되어 있다. 자원 ᄇ

ᅢ치는지방 소방기관의 설치에관한 규정의 내용대로 인구나 면적을기준으로 설치할 수 있는데, 지자 ᄎ

ᅦ의 형편에 따라 다소 차이가 발생한다 (Kim 등, 2005). 본 연구에서는 2018년 5월 14일 ∼ 2019년 11월 20일까지의 서울종합방재센터를 통해 수집된화재와 구급출동의 자료를 메트릭스 (matrix)로 변 화

ᆫ하여 Netminer 4를사용하여 사회네트워크분석과 군집분석을하였다.

ᄇ

ᅩᆫ연구에서 사용된 119안전센터간의관계를알아보기 위해 사용한 사회네트워크분석의 경우 방향성 (링크 : 협력출동의 방향)과 가중치 (협력출동의횟수)로 방향/계량 네트워크분석을사용하여 분석하였

ᄀ

ᅩ (Yoon과 Choi, 2019), 소방서의 새로운 군집을알아보기 위해 사용한 군집분석은 분할적 군집분석으 ᄅ

ᅩ 객체를 중심값을설정하는 K-medoids 분석방법을사용하였다. K값을구하는방법은 본연구에서는 silhouette coefficient수치를기준으로 군집하였다.

3.2. 119안전센터 화재출동의 연결중심성 ᄒ

ᅪ재·구급출동의 연결중심성은 링크 (link)의 유무를 분석하는 방법과 연결의 가중치 (weight)를 분 ᄉ

ᅥᆨ하는방법이 있다. 링크로 분석한 연결중심성의 경우 분석하고자 하는 119안전센터가 얼마나 다양한 119안전센터를 상대적으로 지원하고 지원을 받는지를 분석할 수 있고, 가중치로 분석한 연결중심성의 겨

ᆼ우 각 119안전센터의 상대적인 협력지원 횟수를비교 분석할 수 있다. 본연구에서 사용한 데이터는 ᄃ

ᅢ원 1인당 평균 출동횟수를사용하여 분석하였다.

ᄒ

ᅪ재출동의 연결중심성으로 분석한 결과에 따르면 평균은 0.243으로 나타났고 편차는 내향연결중심 서

ᆼ 0.049, 외향연결중심성은 0.127로 나타났다. 최소값은 내향연결중심성이 0.139, 외향연결중심성이 0.061로 나타났다. 그리고 최대값은 내향연결중심성이 0.374 외향연결중심성이 0.826으로 나타났다.

ᄒ

ᅪ재 협력출동관계 밀도는 0.243으로 나타났다.

ᄂ

ᅢ향연결중심성이 높은 119안전센터를살펴보면 (소방서-119안전센터) 우선 소방서 직할 119안전센 ᄐ

ᅥ는 강남소방서-삼성 119안전센터, 관악소방서-관악 119안전센터. 광진소방서-구의 119안전센터, 서 ᄃ

ᅢ문소방서-연희 119안전센터, 성동소방서-행당 119안전센터, 성북소방서-종암 119안전센터, 양천소방 ᄉ

ᅥ-양천 119안전센터, 은평소방서-진관 119안전센터, 종로소방서-세종로 119안전센터, 중부소방서-문 ᄒ

ᅡᆨ 119안전센터가 높게 나타났다. 이 경우 소방서 직할이기 때문에 자원을조금 더 배치할 수 있지만 ᄃ

ᅡ양한 119안전센터에서 협력출동을한다는점은큰화재나 곳곳의 산발적인 화재가 발생한다고 볼수 이

ᆻ다. 소방서 직할 119안전센터의 경우에는 자원이 충분할 수 있지만, 그 밖에 강동소방서-천호 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터, 강북소방서-미아 119안전센터, 강서소방서-방화 119안전센터, 구로소방서-수궁 119안전센터, ᄂ

ᅩ원소방서-상계 119안전센터, 도봉소방서-쌍문 119안전센터, 동대문소방서-전농 119안전센터, 동작소 ᄇ

ᅡᆼ서-백운 119안전센터, 마포소방서-상암 119안전센터, 서초소방서-양재 119안전센터, 송파소방서-방 ᄋ

ᅵ 119안전센터, 영등포소방서-당산 119안전센터, 용산소방서-이태원 119안전센터, 중랑소방서-중화 119안전센터와 같은 119안전센터는그러지 못하기 때문에 화재의 예방에 집중하고 각 소방시설의 점검 ᄀ

ᅪ확충에 집중하며관할구역을세분화하여 원인을찾아 제거할 필요성이 있다.

ᄋ

ᅬ향연결중심성의 경우 소방서 직할 119안전센터는강동소방서-성내 119안전센터, 강서소방서-등촌 119안전센터, 관악소방서-관악 119안전센터, 광지소방서-구의 119안전센터, 구로소방서-고일 119안전 세

ᆫ터, 도봉소방서-방학 119안전센터, 동대문-장안 119안전센터, 서대문소방서-연희 119안전센터, 서초 ᄉ

ᅩ방서-반포 119안전센터, 성동소방서-행당 119안전센터, 성북소방서-돈암 119안전센터, 송파소방서- ᄆ

ᅡ천 119안전센터, 양천소방서-양천 119안전센터, 영등포소방서-영등포 119안전센터, 용산소방서-한 ᄀ

ᅡᆼ로 119안전센터, 종로소방서-세종로 119안전센터, 중랑소방서-신내 119안전센터, 중부소방서-문학 119안전센터로 가장 높게 나타났고 그 밖에 119안전센터는 강남소방서-개포 119안전센터, 강북소방 ᄉ

ᅥ-삼각산 119안전센터, 노원소방서-월계 119안전센터, 동작소방서-상도 119안전센터, 마포소방서-염 ᄅ

ᅵ 119안전센터, 은평소방서-수색 119안전센터가 가장 높게 나타났다. 이 중에 상위 5개를 보면 장산 119안전센터, 세종로 119안전센터, 반포 119안전센터, 한강로 119안전센터, 무학 119안전센터는 다 ᄅ

ᅳᆫ 119안전센터에 비해 훨씬 높게 나타났다. 대부분서울특별시 중심지역에 위치하고 대형소방서의 직 ᄒ

ᅡᆯ119안전센터인 특징이 있다. 많은자원을확보하고 있어서 여러 곳에 출동할 가능성이 있다. 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터 대원1인당 평균화재출동의 연결중심성을도식화하면 Figure 3.1과 같다.

Figure 3.1 Fire dispatch degree centrality (link)

ᄃ

ᅡ음으로 대원1인당 평균화재출동연결중심성으로 분석한 결과에 따르면 평균은 0.570,표준편차는 ᄂ

ᅢ향연결중심성이 0.312이고 외향연결중심성이 0.222로 나타났다. 최소값은내향연결중심성이 0.151이 ᄀ

ᅩ 외향연결중심성이 0.173으로 나타났다. 최고값은 내향연결중심성이 2.097이고 외향연결중심성이 1.24로 나타났다.

ᄋ

ᅧᆫ결중심성의 내향연결중심성이 높으면 상대적으로 많은 횟수의 출동지원을 받는다는 뜻이다. 소 ᄇ

ᅡᆼ서 직할 119안전센터를 보면 강동소방서-성내 119안전센터, 강북소방서-번동 119안전센터, 강서 ᄉ

ᅩ방서-등촌 119안전센터, 관악소방서-관악 119안전센터, 광진소방서-구의 119안전센터, 동대문소방 ᄉ

ᅥ-장안 119안전센터, 서대문소방서-연희 119안전센터, 성동소방서-행당 119안전센터, 성북소방서-종 ᄋ

ᅡ

ᆷ 119안전센터, 송파소방서-마천 119안전센터, 양천소방서-양천 119안전센터, 영등포소방서-영등포 119안전센터, 용산소방서-한강로 119안전센터, 은평소방서-진관 119안전센터, 중부소방서-문학 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터가 각 소방서 내에 가장 높게 나타났다. 그 밖에 강남소방서-역삼 119안전센터, 구로소방서-공단 119안전센터, 노원소방서-상계 119안전센터, 도봉소방서-도봉 119안전센터, 동작소방서-노량진 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터, 마포소방서-서교 119안전센터, 서초소방서-잠원 119안전센터, 종로소방서-연건 119안전센터, 주

ᆼ랑소방서-중화 119안전센터의 119안전센터가 각 소방서 내에서 가장 높게 나타났다.

ᄂ

ᅢ향연결중심성에서 링크와 가중치를 분석한 높은 수치의 결과 중에 중복되는 119안전센터를 찾아 ᄇ

ᅩ면 관악소방서-관악 119안전센터. 광진소방서-구의 119안전센터, 노원소방서-상계 119안전센터, 서 ᄃ

ᅢ문소방서-연희 119안전센터, 성동소방서-행당 119안전센터, 성북소방서-종암 119안전센터, 양천소방 ᄉ

ᅥ-양천 119안전센터, 은평소방서-진관 119안전센터, 중랑소방서-중화 119안전센터, 중부소방서-문학 119안전센터로 나타났다. 이 경우 다양한 119안전센터에서 지원을 받고 상대적으로 지원받는 출동 횟 ᄉ

ᅮ 또한 높다.

ᄀ

ᅡ중치의 외향연결중심성의 결과를 살펴보면 강남소방서-역삼 119안전센터, 강동소방서-길동 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터, 강북소방서-미아 119안전센터, 강서소방서-화곡 119안전센터, 관악소방서-신림 119안전센터, 과

ᆼ진소방서-능동 119안전센터, 구로소방서-신도림 119안전센터, 노원소방서-월계 119안전센터, 도봉 ᄉ

ᅩ방서-창동 119안전센터, 동대문소방서-청량리 119안전센터, 동작소방서-백운 119안전센터, 마포소 ᄇ

ᅡᆼ서-성산 119안전센터, 서대문소방서-북아현 119안전센터, 서초소방서-서초 119안전센터, 성동소방 ᄉ

ᅥ-성수 119안전센터, 성북소방서-장위 119안전센터, 송파소방서-종합운동장 119안전센터, 양천소방

ᄉ

ᅥ-신정 119안전센터, 영등포소방서-신길 119안전센터, 용산소방서-후암 119안전센터, 은평소방서-녹 ᄇ

ᅥᆫ 119안전센터, 종로소방서-숭인 119안전센터, 중랑소방서-면목 119안전센터, 중부소방서-신당 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터가 각 소방서관할구역에서 높게 나타났다.

ᄋ

ᅬ향연결중심성에서 링크와 가중치를 분석한 높은수치의 결과 중에 중복되는 119안전센터는노원소 ᄇ

ᅡᆼ서-월계 119안전센터로 나타났다. 화재출동의 연결중심성을도식화 하면 Figure 3.2와 같다.

Figure 3.2 Fire dispatch degree centrality (weight)

3.3. 119안전센터 구급출동의 연결중심성 ᄃ

ᅡ음으로 대원 1인당 평균 구급출동의 데이터로 사회네트워크분석을 실시하였다. 화재진압에는 한 ᄃ

ᅢ 이상의 구급차가 출동하고 그 밖에도 사람의 생명을 다루기 때문에 가장 가까운 119안전센터의 구 ᄀ

ᅳ

ᆸ차가 출동하기 때문에 119안전센터 간의관계를 분석하는것에 도움이된다. 링크연결중심성을 분석 ᄒ

ᅡᆫ 결과는평균 0.238로 나타났고 표준편차는내향연결중심성이 0.062 외향연결중심성은 0.076이고 내 ᄒ

ᅣᆼ연결중심성 최소값이 0.122, 최대값은 0.600으로 결과가 나타났고 외향연결중심성은최소값이 0.104, ᄎ

ᅬ대값이 0.522로 결과가 나타났다.

ᄂ

ᅢ향연결중심성이 0.5보다 높은 119안전센터는 세종로 119안전센터 (0.60000)이고 0.4보다 높은 119안전센터는 종로 119안전센터 (0.42609), 그리고 0.3보다 높은 곳은길동 119안전센터 (0.37391), ᄒ

ᅬ현 119안전센터 (0.35652), 충무로 119안전센터 (0.34783), 수서 119안전센터 (0.33044), 관악 119안전센터 (0.33044), 고덕 119안전센터 (0.33044), 신교 119안전센터 (0.33044), 잠실 119안전 세

ᆫ터 (0.32174), 을지로 119안전센터 (0.32174), 돈암 119안전센터 (0.31304), 여의도 119안전센터 (0.31304)가 있다.

ᄋ

ᅬ향연결중심성 중에는 0.5이상이 연희 119안전센터 (0.52174), 성래 119안전센터 (0.50435)이고 0.4이상이 장안 119안전센터 (0.46957)이고 0.35 이상은 영등포 119안전센터 (0.39130), 신수 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터 (0.38261), 중화 119안전센터 (0.36522), 길음 119안전센터 (0.36522), 서빙고 119안전센터 (0.34783). 0.30이상은백운 119안전센터 (0.33913), 구의 119안전센터 (0.33044), 행당 119안전센터 (0.33044),한강로 119안전센터 (0.33044), 양천 119안전센터 (0.32174), 반포 119안전센터 (0.31304), 도

ᆫ암 119안전센터 (0.31304), 염리 119안전센터 (0.31304),금호 119안전센터 (0.30435), 고일 119안전 세

ᆫ터 (0.30435), 을지로 119안전센터 (0.30435)으로 나타났다.

ᄀ

ᅮ급출동의 연결중심성 밀도는 0.238으로 가까운 센터들간에 연결되어있는것으로 나타났다.

Figure 3.3 Ambulance dispatch degree centrality (link)

ᄆ

ᅡ지막으로 대원 1인당 평균구급출동의 연결중심성을살펴보면 평균 6.381, 표준편차는외향연결중 시

ᆷ성 2.450, 내향연결중심성 2.434으로 나타났고 최대값은외향연결중심성이 11.856, 내향연결중심성이 14.749로 나타났고 최소값은외향연결중심성이 0.862, 내향연결중심성 1.600으로 나타났다.

ᄂ

ᅢ향연결중심성을살펴보면 10 이상은관악 119안전센터 (14.74893), 회현 119안전센터 (13.85914), ᄒ

ᅡᆫ강로 119안전센터 (11.13837), 삼성 119안전센터 (11.13440), 번동 119안전센터 (10.70525), 백운 119안전센터 (10.66819), 방학 119안전센터 (10.46970), 녹번 119안전센터 (10.23596), 영등포 119안전 세

ᆫ터 (10.17036), 용두 119안전센터 (10.13437)이 높았고 9 이상은 등촌 119안전센터 (9.80324), 도봉 119안전센터 (9.77550), 숭인 119안전센터 (9.43182), 화곡 119안전센터 (9.40055), 노량진 119안전센 ᄐ

ᅥ (9.39558), 수색 119안전센터 (9.37654), 진관119안전센터 (9.35224), 방이 119안전센터 (9.09296), ᄒ

ᅢᆼ당 119안전센터 (9.03582)으로 나타났다.

ᄋ

ᅬ향연결중심성은 11 이상은 공단 119안전센터 (11.85604), 을지로 119안전센터 (11.47826), 미근 119안전센터 (11.24928), 방배 119안전센터 (11.20966), 쌍문 119안전센터 (11.04444), 북가좌 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터 (11.00676)이고 10 이상은 봉천 119안전센터 (10.69759), 화곡 119안전센터 (10.38068), 역촌 119안전센터 (10.15749), 우이 119안전센터 (10.02705)이고 9 이상은 충무로 119안전센터 (9.97971), ᄌ

ᅥᆫ농 119안전센터 (9.57681), 공덕 119안전센터 (9.48116), 성내 119안전센터 (9.44251), 고척 119안 ᄌ

ᅥᆫ센터 (9.24251), 방학 119안전센터 (9.05217), 염리 119안전센터 (9.04831), 신정 119안전센터 (9.00483)으로 나타났다.

ᄂ

ᅢ·외향연결중심성이 높은것은다른 119안전센터들과의 교류가활발하다는점을알 수 있다. 내향연 겨

ᆯ중심성이 높다는것은다른 119안전센터에서 지원을많이 받고 있다는것을알 수 있는데 구급출동의 ᄉ

ᅡᆼ위 20개 119안전센터 중에 삼성 119안전센터, 영등포 119안전센터,관악 119안전센터, 진관119안전 세

ᆫ터, 등촌 119안전센터, 봉천 119안전센터, 도봉 119안전센터는화재출동에서도 상위 20개 119안전센 ᄐ

ᅥ 안에 포함되었다. 이는활발한 지원을받고 있다고 볼수 있는데 전략적으로 접근할 필요성이 있다.

ᄋ

ᅬ향연결중심성은 관외출동이 많은 119안전센터를 뜻하는데 상위 20개 119안전센터 중에 창동 119안전센터, 신정 119안전센터, 쌍문 119안전센터, 화곡 119안전센터, 공덕 119안전센터는 화재출 ᄃ

ᅩ

ᆼ의 외향연결중심성에서도 상위 20개 119안전센터 안에 포함되었다. 이런 경우 허브로 핵심 자원을배

ᄎ

ᅵ하는것도 도움이될 것이다.

Figure 3.4 Ambulance dispatch degree centrality (weight)

3.4. 군집분석 ᄉ

ᅩ방서관할구역 내의 119안전센터의 화재출동을소방서 단위로 연결중심성을살펴보면 양천소방서, ᄃ

ᅩ

ᆼ작소방서, 서초소방서,광진소방서가 외향연결중심성 비율이 0.6 이상으로 높았고 구급출동의 연결중 시

ᆷ성은 마포소방서, 강동소방서, 양천소방서, 서초소방서가 외향연결중심성 비율이 0.6 이상으로 높았 ᄃ

ᅡ. 관내외비율을살펴보면 화재출동은성동소방서, 동작소방서, 서대문소방서, 양천소방서가 0.6 이상 ᄋ

ᅳ로 높았다. 구급출동의 경우에는상대적으로관할구역 내에 출동이 많았다. 이런 상황을 볼 때 소방 ᄉ

ᅥ 내의 119안전센터들이관외에 상대적으로 많이 출동하는소방서를 알 수 있다. 이런 경우 현장에서 ᄌ

ᅡ주 만나게 되는 119안전센터 간에 더욱자주 협력출동을하게된다면 119안전센터 간에 훈련, 자원의 지

ᆸ중, 지역적 장점을도입 등에서 유리할 수 있다. 이런 경우 협력출동을근거로 군집분석하여 새로운 ᄀ

ᅮᆫ집을제안하고자 한다.

보

ᆫ연구에서는사후군집을 통해 K값을정하는 PAM (partitioning around medoids)의 방법을사용 ᄒ

ᅡ였다. 119안전센터의 관계를 잘 알 수 있는 구급출동 데이터를 사용하였고 K값은 Sihouette coef- ficient의 평균을 통해 기준을 정하였다. Sihouette coefficient의 기준은 군집이 잘 이루어지지 않으면 -1이고 잘 되면 1에 가깝게 나타난다. 보통 다른연구에서는 기준을 0.5∼0.6 이상이면 잘 군집했다고 ᄒ

ᅡ지만 본연구에서는더욱엄격하게 0.65로 정하였다. Sihouette coefficient 평균을 측정한 결과 Table 3.1과 같이 18개 (0.709)로 가장 높았고 9개 (0.692)가 두 번째로 높았고 17개 (0.680), 16개 (0.677), 15개 (0.652) 순으로 높았다 (Table 3.1).

Table 3.1 Average value of the silhouette coefficient for Ambulance dispatch ambulance dispatch Ambulance dispatch

2 0.117 14 0.627

3 0.181 15 0.652

4 0.282 16 0.677

5 0.361 17 0.680

6 0.400 18 0.709

7 0.547 19 0.616

8 0.638 20 0.613

9 0.692 21 0.601

10 0.625 22 0.575 11 0.612 23 0.615 12 0.611 24 Undefined 13 0.639

ᄋ ᅡ

ᇁ서 정해진 군집 개수와 상황으로 다시 119안전센터를합치고관내외출동과 연결중심성을다시 측정 ᄒ

ᅡᆫ 결과 Table 3.2와 같다. 관내외출동비율의 편차를살펴보면 표준편차는 기존의 데이터와 비교하여 ᄌ

ᅥᆫ반적으로 개선된것으로 나타났다. 특히 연결중심성을 살펴보면 9개와 17개가 가장 개선이 많이 된 거

ᆺ으로 나타났다.

Table 3.2 Clustering analysis result

Out dispatch, Out Rate In Rate

In dispatch rate

Number of standard average coefficient of standard average coefficient of fire station deviation variation deviation variation original data 0.0881 0.2109 0.4176 0.0881 0.7891 0.1116

18 0.0707 0.1636 0.4320 0.0707 0.8364 0.0845

9 0.0427 0.0921 0.4637 0.0427 0.9079 0.0470

17 0.0690 0.1595 0.4326 0.0690 0.8405 0.0821

16 0.0656 0.1496 0.4386 0.0656 0.8504 0.0772

15 0.0696 0.1615 0.4308 0.0696 0.8385 0.0829

Degree Out Rate In Rate

centrality rate

Number of standard average coefficient of standard average coefficient of fire station deviation variation deviation variation original data 0.1266 0.4936 0.2564 0.1266 0.5064 0.2499

18 0.1320 0.4983 0.2650 0.1320 0.5017 0.2632

9 0.0932 0.5089 0.1831 0.0932 0.4911 0.1897

17 0.0962 0.5012 0.1919 0.0962 0.4988 0.1928

16 0.1311 0.4934 0.2658 0.1311 0.5066 0.2589

15 0.1262 0.4935 0.2557 0.1262 0.5065 0.2491

17개로 재군집한 결과를살펴보면 Table 3.3과 같다. 주로 가까운 119안전센터와 사건의 현장과 지 ᄅ

ᅵ적 요건, 자원의 유무 등의 영향을받은것으로 나타났다. 17개의 한계는 중심지에 일부 119안전센터 ᄀ

ᅡ관계적 고립이 생기는현상이 발생했다. 인접관할구역이 아닌 인접관할구역 밖의관할구역에 포함 ᄃ

ᅬ는결과가 나타났다. 9개의 군집으로 줄인 상황을살펴보면 Table 3.4와 같이 군집이 이루어 졌다.

ᄉ

ᅩ방서관할구역을앞서 설명한 방법대로 재편하면 24개에 비해 17개 9개는 0.5에근접해지는결과가 ᄂ

ᅡ타났다. 특히 9개로 줄였을때 한 개를제외하고 0.6과 0.4 사이에 모였다. 관내·외 출동을살펴보면 과

ᆫ내출동이 많아진 것으로 나타났다. 재편함에 따라 소방서 즉컨트롤타워가 119안전센터의 화재진압 ᄉ

ᅵ 좀더 효과적일 수 있다.

Table 3.3 17 Clustering result

119 safety Partition 119 safety Partition 119 safety Partition

center center center

Baegun 1 Migeun 7 Seobinggo 13

Banpo 1 Hoehyeon 7 Itaewon 13

Gwanak 1 Jongro 7 Hangangro 13

Bongcheon 1 SeJongro 7 Ichon 13

Noryangjin 1 Shingyo 7 Huam 13

Bangbae 1 Myeonmok 8 Gongdeok 13

Yeonhui 2 Mangwoo 8 Yeomni 13

Bukgajwa 2 Junghwa 8 Gileum 14

Yeokchon 2 Hwigyeong 8 Jongam 14

Jingwan 2 Gongneung 8 Mia 14

Nokbeon 2 Sinnae 8 Cheongnyangni 14

Susaek 2 Shingil 9 Donam 14

Hongeun 2 Yeongdeunpo 9 Jangwi 14

Shinyoung 2 Gongdan 9 Yongdu 14

Junggok 3 Doksan 9 Kumho 15

Jangan 3 Nangok 9 Yeongun 15

Haengdang 3 Siheung 9 Chungmuro 15

Seongsu 3 Daelim 9 Sungin 15

Neungdong 3 Yeouido 9 Muhak 15

Songjeong 3 Sillim 9 Sindang 15

Jeonnong 3 Dongjak 9 Euljiro 15

Wangsimni 3 Sangdo 9 Sanggye 16

Guui 4 Jamsil 10 Surak 16

Bangi 4 Complex 10 Hagye 16

Seongnae 4 Garak 10 Dobong 16

Gildong 4 Suseo 10 Banghak 16

Godeok 4 Macheon 10 Seogyo 17

Amsa 4 Geoyeo 10 Shinsu 17

Cheonho 4 Changdong 11 Seongsan 17

Sugung 5 Wuyi 11 Dangsan 17

Guro 5 Bundong 11

Gocheok 5 Samgaksan 11

Sintry 5 Wolgye 11

Goil 5 Ssangmun 11

Shinjeong 5 Balsan 12

Sindorim 5 Sangam 12

Yeoksam 6 Mokdong 12

Jamwon 6 Yangchun 12

Seocho 6 Hwagok 12

Yeongdong 6 Banghwa 12

samsung 6 Deungchon 12

Gaepo 6 Shinwol 12

Umyeon 6 Gaehwa 12

Yangjae 6

Table 3.4 9 Clustering result

119 safety Partition 119 safety Partition 119 safety Partition

center center center

Baegun 1 Junggok 4 Hoehyeon 7

Shingil 1 Myeonmok 4 Seobinggo 7

Guro 1 Mangwoo 4 Itaewon 7

Gwanak 1 Junghwa 4 Hangangro 7

Gongdan 1 Hwigyeong 4 Ichon 7

Doksan 1 Jangan 4 Huam 7

Bongcheon 1 Neungdong 4 Gongdeok 7

Noryangjin 1 Songjeong 4 Yeomni 7

Nangok 1 Cheongnyangni 4 Changdong 8

Siheung 1 Jeonnong 4 Gileum 8

Daelim 1 Sinnae 4 Jongam 8

Yeouido 1 Guui 5 Wuyi 8

Sillim 1 Jamsil 5 Sanggye 8

Dongjak 1 Bangi 5 Bundong 8

Sangdo 1 Garak 5 Mia 8

Banpo 2 Seongnae 5 Surak 8

Yeoksam 2 Gildong 5 Samgaksan 8

Jamwon 2 Godeok 5 Gongneung 8

Seocho 2 Macheon 5 Jangwi 8

Complex 2 Geoyeo 5 Hagye 8

Suseo 2 Amsa 5 Dobong 8

Yeongdong 2 Cheonho 5 Banghak 8

samsung 2 Sugung 6 Wolgye 8

Gaepo 2 Yeongdeunpo 6 Ssangmun 8

Seongsu 2 Balsan 6 Haengdang 9

Umyeon 2 Mokdong 6 Jongro 9

Bangbae 2 Yangchun 6 Kumho 9

Yangjae 2 Hwagok 6 Donam 9

Yeonhui 3 Gocheok 6 Yeongun 9

Bukgajwa 3 Banghwa 6 Chungmuro 9

Yeokchon 3 Deungchon 6 Sungin 9

Jingwan 3 Shinwol 6 Muhak 9

Migeun 3 Sintry 6 Yongdu 9

Nokbeon 3 Goil 6 Sindang 9

Sangam 3 Dangsan 6 Euljiro 9

Susaek 3 Shinjeong 6 Wangsimni 9

Hongeun 3 Gaehwa 6

SeJongro 3 Sindorim 6

Seogyo 3

Shinsu 3

Seongsan 3

Shingyo 3

Shinyoung 3

3.5. 검증

PAM의 결과를 검증하기 위해 교차검증을 하였다. 2015년부터 2017년까지의 구급출동 데이터 ᄅ

ᅩ 모델링을 2018년도 자료로 검증하였다. 우선 관내·외출동을 살펴보면 기존소방서구역의 편차는 0.090989,관내출동의 평균은 0.78611,관외출동의 평균은 0.21389이고 17개의 모델로 적용하면 편차는 0.102539관내출동의 평균은 0.791034,관외출동의 평균은 0.208966표준편차와 평균은크게 변화가 없 ᄋ

ᅥᆻ다. 하지만 2018년도의 데이터를 9개의 모델로 군집한 결과는표준편차는 0.045619로 상당히 개선되