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▲ 출발지 : 붉은색 점, 도착지 : 초록색 x 마크 빅데이터와 인공지능 등 첨단기술을 활용해 소방차, 구급차 등 긴급자동차 출동의 골든타임 확보가 한층 수월해 질 전망이다. 최근 연이어 발생하여 국민의 안타까움을 사고 있는 대형 재난사고는 수많은 인명과 재산피해를 동반하기 때문에 무엇보다 초동대응을 위한 신속한 출동이 가장 중요하다. 하지만 나날이 증가하는 교통량과 도로, 골목길의 불법 주정차 등 긴급차량의 출동을 방해하는 요인(要因)은 여전히 산재하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 중앙부처와 지방자치단체가 손을 잡았다. 행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원(이하 관리원)과 대전광역시는 긴급자동차 교통정책 수립 및 소방 대응체계 개선을 위해 공동 노력키로 했다. 이에 관리원은 대전광역시가 제공한 출동 위치정보 3천만 건(2016년 8월 ~ 2017년 7월)을 인공지능 기계학습으로 분석하여 긴급자동차가 5분 이내 출동하기 어려운 취약지역 7곳과 상습 지연구간 8백여 곳을 찾아냈다. 그 중 유성구 테크노밸리와 대덕구 대화동의 오전 9시~오전 10시, 오후 1시~오후 3시가 소방차의 5분 이내 출동 비율이 10%로(동일시간 평균 18%) 가장 취약했고, 불법주차가 많은 주택가․상업지역 이면도로, 골목길이 소방차의 현장 도착을 방해하는 주요 구간으로 분석됐다. 또한, 대전지역 내 병원급* 의료시설 108개소 중 5분 이내 소방차 출동이 가능한 곳은 22개소(14%)인 것으로 나타났다. 취약지역으로 신속하게 출동하기 위해 지연구간을 피해가는 최적경로 분석도 진행했다. 기존에는 직선거리 기준으로 119 안전센터를 배정한 반면, 이번 분석에서는 최적경로 기준으로 재난현장까지 가장 신속하게 출동 할 수 있는 119 안전센터를 찾아내고 모의실험 한 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.