ChatGPT를 이용한 소방빅데이터 분석 기법에 대한 연구

A Study on Firefighting Big Data Analytics Techniques Using ChatGPT

최근 소방 분야에서 발생하는 대규모 데이터의 효율적인 분석 및 활용은 화재 예방 및 대응에 있어 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히, 다양한 데이터 소스로부터 수집된 빅데이터를 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하는 것은 소방 안전성을 높이기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 ChatGPT를 활용한 소방 빅데이터 분석 기법을 제안하고, 이를 통해 소방 현장에서 발생하는 데이터의 효율적인 처리를 목표로 한다. 본 연구는 소방안전 빅데이터 플랫폼에서 제공하는 빅데이터를 활용하여 ChatGPT 기반의 데이터 분석 기법을 적용하였다. 연구에서는 소방 출동 기록, 화재 발생 원인 분석 자료, 구조 출동 및 구급 출동 등 공공의 소방 데이터를 수집 및 분석하여, 이를 통해 화재 발생 패턴이나 구조, 구급 출동의 유의미한 데이터 분석를 파악하고, 잠재적인 위험 요소를 예측하며, 화재 예방 전략을 수립하는 데 중점을 두었다. 분석 결과, 제안된 ChatGPT 기반 분석 기법은 기존의 분석 방법론 대비 데이터 처리 속도와 정확성에서 유의미한 향상을 보였다. 특히, 다양한 소방 데이터 간의 연관성을 효과적으로 분석하여 화재 발생 가능성을 예측하고, 구조 및 구급 출동과 관련된 대응 계획을 수립하는 등 실질적인 예방 조치가 가능함을 확인하였다. ChatGPT를 포함한 인공지능 기반 분석 기법이 소방 분야에서의 빅데이터 활용성을 극대화할 수 있음을 시사하며, 향후 소방 안전성 강화 및 재난 대응 시스템의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.