빅데이터 기반 건설현장 화재와 기상 조건의 관계성 및 위험요인 분석 연구

• 영문명: Big Data -Based Study on the Relationship and Risk Factors Between Construction Site Fires and Meteorological Conditions
• 발행기관: 한국화재소방학회
• 저자명: 김원창(Won-Chang Kim) 이태규(Tae-Gyu Lee)
• 간행물 정보: 『한국화재소방학회논문지』Vol.39 No.4, 48~53쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.08.30

국문 초록

본 연구는 2010∼2023년 소방청·기상청 공공데이터를 활용하여 건설현장 화재와 기상 조건의 관계성에 대한 분석을 수행했다. 주별 화재 건수와 14개 기상 변수를 상관분석·다중회귀·Kruskal-Wallis 검정으로 검토한 결과, 겨울철(1∼3월)에 화재가 증가하고 여름철(7, 8월)에 감소하는 경향을 확인했다. 온도·습도는 음의 상관(r = -0.60∼-0.53), 기압은 양의 상관(r = 0.50)을 보였으며, 평균기온·기압·강수량이 화재 발생을 89% 설명(R² = 0.89, p <0.05)했다. 사분위 기반 4단계 위험(Risk0∼3) 기준을 설정하고 그룹 간 유의차를 확인(p < 0.05)했다.

영문 초록

In this study, we examined the correlations between weekly construction site fire counts and 14 weather variables using the 2010∼2023 public data from the Korea Fire Service and Korea Meteorological Administration. Seasonal analysis reveals that the number of fire events is higher in the winter (December∼March) and lower in the summer (July, August). Temperature and humidity correlate negatively (r = -0.60 to -0.53), whereas pressure correlates positively (r = 0.50). Multiple regression explains 89% of the fire variance (R² = 0.89, p < 0.05) via average temperature, pressure, and precipitation. Four risk levels (Risk0∼3) based on quartiles reveal significant intergroup differences (p < 0.05).

목차

1. 서 론

2. 분석 계획 및 방법

3. 분석 결과

4. 결 론

References

키워드

Machine learning Weather Construction site fires Prediction model