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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 351 - 361 (11page)
- DOI
- 10.7848/ksgpc.2024.42.4.351
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수많은 인구가 밀집한 서울시는 소방 긴급출동 서비스와 같은 도시 공공서비스에 대한 수요가 매우 높다. 긴급출동 서비스에서는 골든타임 확보가 화재사고의 생존율에 직결되며, 이에 서울시에서는 소방차량의 진입이 곤란한 지역에 대한 주기적인 소방순찰 및 현장조사를 실시하고 있다. 그러나 실제 긴급출동 시 현장의 도로상황이 사전조사 정보와 상이한 경우가 빈번하고, 인력과 시간적 비용의 관점에서 현장조사의 한계가 존재하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 street view image를 활용하여 긴급출동 지연에 미치는 요인들을 분석하고 응답시간과의 상관관계를 파악하고자 하였다. 이를 위해 딥러닝 모델을 활용하여 대량의 street view image로부터 가로요인에 대한 정보를 추출하여 공간회귀분석에 적용하였다. 또한, 지연요인에 대한 가중치 기반의 지연계수를 제안하고 이를 최적경로 분석에 반영하여 응답시간과 지연요인, 그리고 최적경로 간의 정량적 관계성을 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 깊이감, 전봇대, 벽과 같은 가로요인이 출동 지연에 유의한 영향을 미치며, 이러한 정보들이 street view image와 딥러닝 모델을 통해 효율적으로 추출될 수 있음을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 선행연구
3. 연구 방법론
4. 연구결과 및 분석
5. 결론
References
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
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