Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

화재 발생 시 골든타임1) 내 화재 진압을 위해서는 소방차의 신속한 현장 도착이 필요하다. 소방차 도착이 지연될 경우, 도시 내 인구 밀집에 따라 많은 재산과 인명의 피해를 유발할 우려가 있다. 경기도는 매년 9천 ~1만여 건(2010-2019년)의 화재가 발생하고 있으며, 2019년 2,098억 원의 재산피해가 발생하였다(National Fire Agency, 2020). 또한, 소방차량의 골든타임 확보율은 57.4%(2017~2018년)로 골든타임을 초과한 사례가 42.6% 이다(YONHAP NEWS, 2020). 화재 진압을 신속하게 하여 인적 및 재산 피해를 최소화하기 위해서는 소방차 의 골든타임 확보가 필요하다. 국내에서는 골든타임 확보를 위해 긴급차량 우선 신호시스템 도입 연구를 수 행하고 있으며, 시범사업을 추진하고 있다. 그러나 골든타임 확보를 위해 긴급차량의 통행시간에 영향을 미 치는 도로요인, 환경요인 등 근본적인 원인에 대한 영향을 분석한 연구는 전무한 실정이다. 소방차의 통행시 간은 토지이용행태(주거, 상업, 산업 등), 도로등급, 차로 수, 일방통행, 버스전용차로 등 도로교통 특성과 요 일, 시간대, 기상 등 환경적 특성에 따라 영향을 받는다.

본 연구에서는 소방청에서 제공한 화재발생자료와 KTDB에서 제공하는 교통DB 자료를 융합․분석하여, 소방차 통행시간에 영향을 주는 주요 요인을 도출하고, 소방차 통행시간 예측 모형을 구축하였다. 본 연구를 통해 소방차 통행시간 단축을 위한 주요 요인을 모색할 수 있으며, 소방차 골든타임 확보에 기여할 수 있다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 연구는 공공데이터포털을 통해 소방청으로부터 제공받은 2018~2019년 경기도 화재발생지 상세 현황 자료 (소방차 출동이력자료 포함)와 국가교통DB센터에서 제공하는 2018년 기준 지리정보시스템 데이터베이스(이하, GIS DB) 설명 자료의 교통망 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 분석 대상은 화재 진압을 위한 소방차에 한정하여 연구를 진행하였다.

본 연구는 골든타임의 정의, 통행시간 예측기법 등 이론 고찰을 수행하고, 통행시간 영향요인 관련 연구와 통행시간 예측 모형에 관한 연구를 분석하여 기존 연구의 한계점 및 시사점을 제시하였다. 다음으로 화재발생 지 상세 자료와 GIS DB 자료를 융합하기 위해 Q-GIS를 활용하여 좌표 기반으로 화재발생지와 해당 도로망 링 크 매칭을 수행하였다. 융합자료에서 소방차 통행시간에 영향을 줄 것으로 예상되는 자료를 분류하고, SPSS를 활용하여 데이터 클리닝과 변수들 간의 상관관계 분석을 수행하였다. 마지막으로 더미변수를 활용한 다중회귀 분석을 수행하여 소방차 통행시간 통합 예측모형과 토지이용행태별 소방차 통행시간 예측모형을 개발하였다.

Ⅱ. 관련 이론 및 기존 연구 고찰

1. 골든타임 정의 및 기준

국내에서 화재성장곡선은 해당 건물을 화재로부터 보호할 수 있다는 전제하에 119 신고접수로 인지한 상 황에서 소방차가 차고를 나간 시간(국가화재분류체계 매뉴얼에서 출동시간으로 정의)부터 현장 도착 시간까 지의 총소요시간이 5분 이내로 권고하고 있다.(Koreatech, 2015)

<Fig. 1>

Fire Growth Curve

2. 통행시간 예측 기법

통행시간을 예측 기법으로 지수평활법, MA모형, AR모형, ARMA모형, ARIMA모형, 칼만필터모형, KNN (K-Nearest Neighbors algorithm), 패턴을 이용한 기법, 회귀모형 등이 있다. 이중 몇 가지 모형을 살펴보면, 지수 평활법은 모든 시계열 자료를 사용하여 평균을 산출하고, 최근 관측치와 이전 예측치에 가중치를 부여한 합계 로 예측 값을 산출한다. 칼만필터 모형은 새로운 관측 값을 활용하여 통행시간 상태 변수를 지속적으로 업데이 트 하는 모형으로 오차 공분산을 최소화하는 방식이다. 회귀모형은 독립변수와 종속변수 간의 선형 상관관계 를 이용한 방법으로, 하나의 종속변수와 여러 독립변수 사이의 관계를 규명하고자 할 경우 다중회귀분석을 한다. 회귀분석에서 범주형 변수는 독립변수로 사용할 수 없으므로, 종속변수에 영향을 주는 범주형 변수를 더미화하여 연속형 변수로 전환하고, 종속변수와 독립변수 간의 관계를 규명할 때 더미변수 회귀분석을 한다.

3. 국내외 선행연구 검토

1) 긴급차량 통행시간 예측 모형에 관한 연구

Kolesar(1975)는 뉴욕시 브롱크스 지역을 대상으로 소방차(사다리차) 평균 통행시간 예측 모형을 회귀분석 을 수행하여 제시하였다. 지역면적, 시간당 수신되는 경보 수, 경보에 따른 소방차 출동까지 소요되는 시간 등을 변수로 적용하여 분석하였다. 다만, 통행시간에 직접 영향을 미치는 도로 환경 요인을 적용하지 않은 한계가 있다. WANG(2013)은 BPR식 기반 긴급차량 우선 신호 적용 시 긴급차량 통행시간 예측 모형을 제시 하였으며, 주요 변수로 교통량, 평균통행속도(일반, 긴급), 차로 수, 통행거리를 적용하여 모델을 구현하고 검 증하였다. 다만, 긴급차량 우선 신호 적용과 긴급차량 통과를 위한 전용도로를 만들어주는 것으로 가정하여 통행시간을 예측함으로써 일반 교통상황일 경우, 긴급차량 통행시간을 예측하는데 한계가 있다.

2) 통행시간 예측 모형 관련 연구

John(2004)은 고속도로의 특정 구간을 통행하는데 필요한 시간을 예측하는 방법을 제안하였으며, 현재 통 행시간과 장래 통행시간의 선형 관계를 기반으로 회귀모형을 적용하여 통행시간을 예측하였다. Yu(2008)는 지점(VDS)과 구간(AVI) 검지 이력자료를 기반으로 다항회귀모형을 적용하여 실시간 통행시간 추정모형을 제시하였다. Xuegnag(2010)은 검지기로부터 수집된 이력자료를 기반으로 통행시간 상대오차와 정확도 지수 에 대한 변수를 회귀모형으로 추정하여 통행시간을 예측하였다.

3) 긴급차량 우선 신호 시스템 관한 연구

Sung(2016)은 서울시 출동현황자료를 활용하여 긴급차량 우선 신호제어 시스템 도입지역 선정절차를 제시 하고, 시뮬레이션 분석을 통해 도입 효과 분석을 수행하였다. 출동여건, 교통상황, 기하구조, 네트워크 토폴 로지 등을 입력변수로 활용한 도입경로 선정방안 연구가 추가적으로 필요하다고 제시하였다. 또한, 소방차 통행시간과 골든타임 달성률은 신호교차로로 인한 지연뿐만 아니라 다양한 원인에 의해 영향을 받는다고 언 급하면서 인과관계 파악을 위한 통행시간에 영향을 주는 요인분석이 필요하다고 제시하였다.

4. 시사점 도출

선행 연구 검토 결과, 국내에서는 통행시간 예측 연구와 긴급차량 우선 신호 제어 관련 연구에 대해 다양 하게 시도되었으며, 교통량, 지체, 통행시간 등 기본적인 교통변수와 연속류 위주의 변수만을 활용하였을 뿐 도심이 주 이동로인 소방차 통행시간에 영향을 주는 영향 요인에 대한 연구는 미진한 실정이다. 반면, 국외 에서는 소방차 통행시간 영향요인에 대한 연구를 수행하여 단순 통행시간 감소가 아닌 근본적으로 미치는 영향에 대해 분석을 수행하였다.

본 연구에서는 경기도를 대상으로 실제 화재발생 데이터와 교통 데이터를 융합 분석하여, 화재발생 시 소 방차에 미치는 주요 도로 및 환경 영향 요인에 대하여 도출하고, 골든타임 확보를 위한 소방차 통행시간 예 측 모형을 제시하고자 한다.

Ⅲ. 소방차 출동 현황 분석

1. 자료 수집

화재 발생 시 소방차 통행시간에 영향을 주는 변수를 찾아내기 위해 2018~2019년도 경기도에서 발생한 화재 발생연월일, 출동-도착시간 등 화재 상세 내용 자료를 공공데이터 포털을 통해 수집하였다. 그리고 도 로 교통시설 정보를 수집하기 위해 국가교통DB센터로부터 요청한 KTDB 링크망 자료를 수집하였다. Q-GIS 를 이용해 수집된 자료들을 맵 매칭하여 정보를 융합하였고, 융합된 자료를 기반으로 분석을 수행하였다.

<Fig. 2>

Map matching using QGIS

2. 특성별 소방차 통행시간 현황 분석

경기도 내 2018~2019년 화재 발생건수는 총 18,843건이다. 이 중 이상치 제거 기준(Ki, 2010)을 적용하여 이상치(V>140km/h or V<5km/h)를 제거한 후 17,937행의 데이터(약 28.7만개)를 대상으로 분석하였다.

1) 소방차 통행시간별 비교

경기도의 긴급차량 평균 출동소요시간을 분석한 결과, 전체 418.31초이며 5분 이내가 6,505건(36.3%)로 골 든타임 내 소방차가 도착하는 비율이 낮으며, 5-10분 이내가 8,306건(46.3%)로 가장 높게 나타났다. 10분 이 상의 소방차 도착시간은 3,126건(17.4%)을 보였다.

<Table 1>

Number of Arrival of fire engines to the location of the fire by travel times

2) 통행거리별 화재발생 장소별 비교

소방차 통행거리에 따른 화재발생 장소별 소방차 통행시간을 비교 분석한 결과, 산업시설을 제외한 모든 시설에서 3km 이내의 통행거리에서는 소방차 통행시간이 5분 이내 인 것으로 분석 되었으며, 이후 통행거리 가 길어질수록 통행시간도 길어져 골든타임을 확보하지 못한 것으로 분석되었다.

기본적으로 통행거리가 멀수록 통행시간이 증가하는데, 상업지역과 산업지역의 경우 주변 교통상황과 도로 여건에 따라 통행시간에 영향을 미칠 것으로 판단됨에 따라 통행거리가 멀더라도 통행시간은 더 빠르게 도착 할 수도 있는 것으로 분석된다. 교통수단 요인은 불특정 도로 상의 자동차 화재가 대부분이며, 화재로 인한 도로 혼잡이 발생하여 통행거리가 장거리일수록 혼잡 영향을 크게 받아 통행시간이 증가하는 것으로 분석된 다. 기타지역의 경우는 임야, 산불, 들불, 위험물(가스제조소), 기타서비스 지역을 그룹핑한 것으로, 도심지 외 곽에 위치하고 있고, 산업지역과 마찬가지로 통행거리가 길어 통행시간 소요가 높은 것으로 나타난다.

<Table 2>

Average fire engine travel time for travel distances by the location of the fire(sec)

3) 도로등급별 비교

본 연구에서는 화재발생지 인근 도로 등급별 소방차 통행시간의 차이에 대해 분석하였다. 고속도로 구간에 서는 진입로가 한정되어 있어 소방차 평균 통행시간 617.76초로 다른 도로에 비해 높은 것으로 분석 되었다.

국지도로의 경우 주거지역과 직접 접근되는 도로로 보행자 통행이 차량보다 우선인 도로로써, 통과교통 및 버스 통행이 불가함에 따라 보조간선도로(513.07초) 및 집산도로(528.15초)보다 통행량이 적어 소방차 통 행시간이 391.12초로 낮게 나타난 것으로 분석된다. 또한, 지구 내 교통을 주로 담당하는 집산도로의 경우 불 법주정차 등 교통 혼잡에 따라 소방차 통행시간이 높게 나타난 것으로 분석된다.

<Table 3>

Average travel time of the fire engines by the type of the road (sec)

4) 요일별 비교

요일별 소방차 통행시간 분석한 결과, 주중 소방차 평균통행시간은 주말 소방차 평균 통행시간 보다 약 10초 높은 것으로 분석된다.

<Table 4>

Average travel time of the fire engines by the day of the week(sec)

5) 교통시설물별 비교

교통시설물은 일반도로, 고가도로, 터널, 교량으로 구분하여 소방차 통행시간을 분석한 결과는 <Table 5>와 같이 터널이 736.72초로 가장 높게 분석되었다. 터널 및 터널 인근에서 화재 발생 시, 소방차의 접근 및 교통 처리에 있어 어려움이 존재하기 때문에 일반도로, 고가도로 소방차 통행시간과는 많은 차이를 보이고 있다.

<Table 5>

Average travel time of fire engines by transportation facility(sec)

Ⅳ. 자료 구축 및 통계 분석

1. 자료의 변수화

다음의 <Table 6>은 소방차 통행시간 예측 모형 구축을 위해 변수들을 종합 정리한 자료이다. 종속변수는 화재 발생 시 소방차 통행시간이며, 이와 관련하여 다양한 독립변수 자료를 구축하였다. 독립변수는 크게 토 지이용행태, 도로요인, 환경요인으로 구성하였다. 본 연구에서는 화재발생지 토지이용행태별로 소방차 통행 시간 예측 모형을 각각 구축하여 비교 검토를 수행하고자 한다. 도로요인 변수는 도로등급, 교통시설물, 일 방통행 등 소방차 통행시간에 영향을 줄 것으로 판단되는 변수를 채택하였다. 환경요인은 요일(주중과 주 말), 첨두시간대, 기상 상태, 주야간 구분 등의 변수를 채택하였다.

<Table 6>

Variables for modeling

2. 상관 분석

독립변수와 종속변수(소방차 통행시간) 간의 상관관계 분석을 수행하였다. 독립변수는 비연속형 변수(범 주형)와 연속형 변수(척도형)로 구분할 수 있으며, 각 변수 유형별 상관 분석을 수행하였다. 연속형 변수는 Pearson 상관분석을, 비연속형 변수(범주형)는 종속변수에 대한 T-test와 ANOVA 분석을 수행하였다.

1) 연속형 변수

연속형 변수 간의 상관관계 파악을 위해 Pearson 상관분석을 실시하였으며, 결과는 다음의 <Table 7>과 같 다. 일반적으로 상관계수(R)가 0.4 미만이면 상관성이 낮고, 0.4 이상이면 상관성이 있다고 분석한다. 분석 결 과, 종속변수인 소방차 통행시간은 통행거리의 상관계수(R=0.650) 외에 상관성이 낮은 것으로 나타났다. 이 외 독립변수 간에도 다중공선성이 발견되지 않은 것으로 분석된다.

<Table 7>

Results of Correlation Analysis (Pearson Coefficient)

2) 비연속형 변수

도로등급 등 독립변수는 요인이 3개 이상으로 ANOVA 분석을 통해 독립변수와 종속변수 간에 통계적 차 이 분석을 수행한다. 분석 결과, <Table 8>과 같으며 유의수준 0.05를 기준으로 통계적으로 유의하게 나타난 다. 변수 내 요인 간 통계적 차이가 존재하는 것으로 나타났다.

<Table 8>

Chi-squares value of ANOVA(Analysis of Variance) Tests (N=17,937)

요인이 2개인 독립변수는 T-test를 통하여 변수 간 통행시간의 통계적 차이 분석을 수행하였다. 분석 결과, <Table 9>와 같으며 통행시간의 차이를 보이는 변수로는 일방통행, 중앙분리대, 요일구분, 주야간에서 통계 적 차이가 존재하는 것으로 나타났다.

<Table 9>

t-values of T-test (N=17,937)

Ⅴ. 모형 개발 및 해석

회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향을 가설적 실험, 인과 관계의 모델링 등의 통계적 예측에 이용할 수 있다. 본 연구에서는 여러 개의 독립변수를 이용해 하나의 종속변수(소방차 통행시간)를 예측하기 위해 다중회귀모형식을 사용하며, 범주형 변수를 연속형 변수로 전환하기 위해 더미변수를 사용하 여 회귀분석을 수행하였다. 더미변수를 이용한 다중회귀모형의 기본 형식은 다음 식(1)과 같다.

여기서, 종속변수 Y는 소방차 통행시간(초), 독립변수 X₁, X₂, …, X_n은 소방차 통행시간 영향, β₀, β₁, …, β_n는 회귀계수, d는 더미변수이다.

소방차 통행시간 예측 통합 모형 결과는 <Table 10>과 같다. 모형의 설명력을 나타내는 수정 결정계수 (adj.R²)는 0.443으로 도출되었는데, 화재발생지 현황 자료가 개별 단위 조사 자료를 활용하여 분석한 점을 고 려하면, 양호한 설명력을 나타내는 것으로 판단된다.(Koo, 2018) 또한, Durbin-Watson 값은 1.484로 2 근처의 값으로 자기 상관관계가 없는 것으로 분석되며, VIF(Variance Inflation Factor) 값이 최대 2.442로 산출되어 변 수 간 다중공선성은 없는 것으로 분석된다.

<Table 10>

Estimation Results of Multiple Linear Regression Models (Model 1) (N=17,937)

통합 모형에서 유의성(신뢰도 90% 이상)이 있는 독립변수는 17개이며, 화재발생지역 토지이용행태에 따라 소방차 통행시간에 주는 영향은 차이가 있는 것으로 분석된다.

또한, 도로 등급 변수가 소방차 통행시간에 영향을 주는데, 진입로가 한정되어 있는 고속도로와 연결램프 에서 화재가 발생 시 소방차 통행시간 증가에 영향을 주는 것으로 나타난다.

터널 인근에서 화재 발생 시 소방차 접근 및 교통처리가 어려워 소방차 통행시간이 많이 소요되는 것으로 분석된다. 반면, 도로가 일방통행이고, 차로 수가 많을 경우 차량 통행이 원활해짐에 따라 소방차의 통행시 간도 단축되는 것으로 판단된다. 중앙분리대가 있을 경우, 소방차량 접근로 맞은편에 화재 발생 시 우회해야 하는 상황이 발생함에 따라 통행시간에 영향을 주는 것으로 분석된다.

1. 화재발생지역 토지이용행태별 모형(모형 2,3,4)

화재발생지역 토지이용행태별 모형은 주거시설, 상업시설, 산업시설에 대한 자료를 구분하여 각각의 개별 모형을 구축하였다. 교통수단 요인은 통계모형에서 유의하지 않은 값으로 분석되어 변수에서 제거됨에 따라 개별 모형구축에서 제외하였으며, 기타 지역은 임야, 산불, 들불 등 불특정 지역이고 범위가 광범위하여 모 형 구축에서 제외하였다.

주거시설 화재발생 시 소방차 통행시간 예측모형(모형 2)은 adj.R²가 0.432로 앞서 모형 1과 마찬가지로 양 호한 설명력을 나타내는 것으로 판단된다. 그리고 모형2에서 변수는 도로등급, 교량, 기상상태(비)에서 정(+) 의 부호로 분석되었다. 주거시설이 야간 화재발생 시 거리가 멀면서 교량을 통과해야하며, 기상상태는 우천 (비)일 경우, 소방차 통행시간이 많이 소요되는 것으로 분석되었다.

<Table 11>

Estimation Results of Multiple Linear Regression Models (Model 2,3,4)

상업시설 지역에서 화재발생 시 소방차 통행시간 예측모형(모형 3)은 adj.R²가 0.410으로 모형 1, 2와 마찬 가지로 양호한 설명력을 나타내는 것으로 판단된다. 모형 3에서 통행거리, 도로등급(주간선도로, 집산도로), 교통시설물(터널), 차로 수에 대해서 유의한 것으로 분석되었으며, 정(+)의 부호는 통행거리, 집산도로, 터널 3가지 변수로 분석되었다. 상업시설의 경우, 집산도로 계수가 58.972로 높은 값을 가지는데, 불법 주정차, 조 업활동 차량, 배회차량 등으로 교통 혼잡이 발생한 것으로 추정되며, 소방차 통행시간 예측모형의 변수에 이 를 반영하고 있는 것으로 판단된다.

산업시설 지역에서 화재발생 시 소방차 통행시간 예측모형(모형 4)은 adj.R²가 0.337로 앞서 모형들 보다는 설명력이 다소 낮은 것으로 분석된다. 이는 산업시설 지역에서의 소방차 통행시간에 영향을 미치는 주요 변 수가 반영되지 않은 것으로 판단된다. 모형 4는 분석한 변수 이외에 신호시간, 교통량 등 추가 독립변수를 고려한다면, 설명력을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 분석 데이터 자료 구득의 한계 로 인해 향후 연구 수행을 통해 모형의 보완이 필요하다. 다소 설명력이 부족하지만 모형 4에 대해 분석해보 면, 정(+)의 부호는 통행거리, 고속도로 연결램프, 터널, 주야간 4가지 변수로 분석되었다. 산업시설의 경우 창고, 공장 등의 시설로 도심 외곽지역에 주로 위치하고 있는 시설로 모형 4에서의 상수 값이 383.446으로 다른 모형에 비해 높은 수치를 나타내고 있다.

3가지 모형을 종합적으로 살펴보면 소방차 통행시간에 영향을 미치는 공통 변수로 통행거리와 집산도로, 차로 수가 채택되었다. 소방차 통행시간 단축을 위해서는 소방권역 재설정 및 소방관서 확충을 통해 소방차 통행거리를 단축하고, 긴급차량 통행을 위한 차로 확보(길 터주기), 교통량 분산 등의 효과로 소방차가 빠르 게 통행이 가능하여 소방차 도착시간을 감소시킬 수 있을 것으로 보인다. 또한, 집산도로 내 교통관리를 통 해 소방차 도착시간을 단축할 수 있다는 소결을 내릴 수 있다.

Ⅵ. 결론 및 향후 연구과제

본 연구는 화재발생 시 소방차의 골든타임 확보를 위해 소방차 통행시간에 영향을 주는 도로 및 환경 요 인을 모색하는 것을 목적으로 수행하였다. 이를 위해 화재발생자료와 교통망 GIS DB 자료를 융합하여 통계 분석(상관분석, 더미변수를 이용한 회귀분석)을 수행하였다. 이후, 소방차 통행시간 예측 통합 모형 및 화재 발생지역 토지이용행태별 세부 모형을 구축하여 통행시간에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 수행하였다.

본 연구를 통해 도출된 종합적인 결론은 다음과 같다.

첫째, 모형에 포함된 변수들의 상관 분석을 통해 변수 내 요인 간 통계적 차이가 존재하는 것으로 나타났 다. 이는, 화재발생지역 토지이용행태 변수의 요인인 주거지역, 상업지역, 산업지역, 교통수단, 기타지역이 종 속변수인 소방차 통행시간에 미치는 영향이 차이가 있음을 의미한다. (모형1 참조)

둘째, 모형별 공통적인 변수로 통행거리, 집산도로, 차로 수가 채택되었다. 소방차 통행시간 단축을 위해서 는 화재발생지까지의 통행거리를 단축하거나 긴급차량 통과를 위한 우선차로 또는 전용차로 확보 등 통행시 간 영향 요인을 최소화해야 한다. 화재발생지와 소방관서 통행거리 단축을 위해서는 소방관서 확충과 같은 대책과 전용차로 확보 등 정책적․경제적 지원이 필요하다.

셋째, 상업지역과 같이 불법주정차 차량과 조업차량이 많아 도로가 혼잡한 지역에서는 여유 차로 확보 및 도로 관리가 필요함을 알 수 있었다. (모형3 참조)

본 연구에서는 약 28만개의 화재 및 교통 데이터를 분석함으로써 화재발생 시 소방차 통행시간에 영향을 주는 17개의 독립변수를 도출하였다. 국내에서 긴급차량 우선 신호 연구와 시범사업을 추진 중인데 신호와 통행시간, 교통량 이외에 차로 수, 도로등급, 골든타임 내 최대이동거리 등 추가 연구 지표로 활용이 가능할 것으로 보인다. 다만, 본 연구에서 도출한 변수 이외 소방차 통행시간과 연관이 있을 것으로 보이는 사고 및 공사 등 이벤트 현황, 지역면적, 소방차량 보유대수, 긴급차량 우선 신호시스템 적용구간, 역주행 및 신호 무 시 여부 등 독립변수를 확장하여 연구를 수행한다면, 소방차 통행시간 예측모형을 한층 더 설명력이 높은 모 형으로 개발할 수 있을 것으로 사료된다.