This study conducted a data-driven analysis to examine the appropriateness of the current mileage-based ambulance disuse criteria. Using eTAS operational records from fire departments in seven cities and provinces across the country, we analyzed key operational variables, including mileage, idling time, number of idlings, and total operating hours. Regional comparisons revealed significant differences in idling indicators and total operating hours between urban and non-urban areas, even under identical mileage conditions. Correlation analysis revealed a strong linear relationship (0.91) between idling time and total operating hours, and regression-based machine learning analysis revealed that total operating hours had the highest explanatory power in predicting idling time (R² = 0.810). This suggests that simple mileage indicators may not adequately reflect the operational intensity of ambulances. This study suggests the need for a data-driven disuse assessment system that incorporates time-based operational indicators.
목차
Abstract 1. 서론 2. 데이터 구성 및 연구 방법 2.1 데이터 수집 및 구성 2.2 머신러닝 모델 및 실험 조건 2.3 모델 평가 지표 3. 구급차 운행특성 분석 3.1 지역별 구급차 운행 특성 분석 3.2 공회전 및 엔진 가동 특성 분석 3.3 상관관계 분석 3.4 머신러닝 기반 공회전 예측 모델 구축 3.5 변수 중요도 분석 및 주요 영향 4. 결론 참고문헌
화재의 과학적 감식, 원인규명 및 예방을 위한 학문과 기술의 발전을 도모하고, 산, 학, 연, 정의 상호 교류를 통한 화재예방과 조사 및 감식의 전문화와 함께 소방관련 정책방향 발전에 공한하며, 회원 및 화재 관련 분야의 국.내외 인사들과의 정보 교류를 위하여 설립되었다.
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한국화재감식학회 학회지 [Magazine of Fire Investigation Socity of Korea]