앞으로 빅데이터와 인공지능 등 첨단기술을 활용해 소방차, 구급차 등 긴급 자동차 출동의 골든타임 확보가 한층 수월해 질 전망이다. 대형 재난사고는 초동대응을 위한 신속한 출동이 가장 중요하다. 그러나 증가하는 교통량과 도로, 골목길의 불법 주정차 등 긴급차량의 출동을 방해하는 요인은 여전히 산재하고 있어 중앙부처와 지자체가 문제해결에 나섰다.

행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원과 대전광역시는 긴급자동차 교통 정책 수립 및 소방대응체계 개선을 위해 공동 노력키로 했다. 관리원은 대전시가 제공한 출동 위치정보 3천만 건을 인공지능 기계 학습으로 분석하여 긴급자동차가 5분이내 출동하기 어려운 취약지역 7곳과 상습 지연구간 8백여 곳을 찾아냈다.

또 취약지역으로 신속하게 출동하기 위해 지연구간을 피해가는 최적 경로 분석도 진행하여 모의 실험 결과 5분 이내 출동할 수 있는 비율이 기존보다 2배 이상 상승했다. 이는 빅데이터를 활용한 데이터 기반의 의사결정으로 출동시간을 획기적으로 단축할 수 있는 가능성을 보여주는 것으로 풀이된다.

대전시는 빅데이터 분석결과를 토대로 소방차량이 재난 현장에 신속히 도착할 수 있도록 ‘소방차량 골든타임 확보계획’을 마련할 계획이다. 김명희 국가정보자원관리원장은 “관리원의 우수한 빅데이터 인공지능 기술이 국민의 생명과 재산을 지키는데 활용된 사례로, 향후 지자체와 협력해 국민생활과 밀접한 사회 현안을 해결할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.