효과적인 긴급 커뮤니케이션 센터(ECC) 대응을 위해서는 포괄적인 상황 인식을 위해 정확하고 관련성 있는 정보를 논리적으로 제공해야 합니다. 하지만 위급한 상황에서는 이 작업이 매우 어렵습니다. 다행히도 지난 수십 년 동안 지원 요청(예: 911 통화 중 수신된 데이터)의 인적 데이터를 디바이스에서 생성된 데이터로 보강하는 기술이 크게 개선되었습니다.
이 도움말에서는 디바이스 및 사람이 생성한 데이터가 대응 시간에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 각 데이터 유형의 장단점을 설명합니다. 그런 다음 각각의 데이터가 최적의 공공 안전 대응에 필요한 세부 수준과 컨텍스트를 제공하는 데 어떻게 부족한지, 그리고 이 두 가지를 결합하여 비상 상황에 대응할 때 필요한 가시성과 인식을 제공하는 방법에 대해 설명합니다.
기기 생성 데이터의 유형
디바이스에서 생성된 데이터는 수많은 모니터링 시스템, 감시 장치, IoT 센서 등에 의해 자동으로 생성됩니다. 이러한 시스템 중 일부는 로컬 환경을 지속적으로 모니터링하는 반면, 다른 일부는 소유자에게 연결된 소비자 디바이스일 수 있습니다. 예를 들어 물리적 보안 시스템은 유리 파손 감지기, 출입 지점 침입 감지기, 연기/열 감지기, 낙상 감지 솔루션, 패닉 버튼 등의 형태로 제공됩니다. Apple 건강 정보학 모바일 앱과 같은 소비자 건강 기기는 Apple Watch와 같은 건강 모니터링 기기와 함께 상황에 맞는 대응 노력을 위한 중요한 건강 데이터를 제공할 수도 있습니다.
기타 일반적인 장치에서 생성되는 데이터 소스에는 다음이 포함됩니다:
- 긴급 SOS 앱: 이 기능을 통해 Apple 및 Android 사용자는 수동 또는 능동적으로 버튼을 눌러 응급 서비스에 연락할 수 있습니다. 또한 다른 디바이스 애플리케이션과 연동하여 의료 정보를 공유하고, 긴급 연락처 및 개인에 대한 기타 중요한 정보를 알릴 수 있습니다.
- 총소리 감지: 이러한 시스템은 고위험 환경에 배포되며 총성이 감지되면 위치 및 타임스탬프 데이터를 제공합니다.
- 차량 텔레매틱스 시스템: 오늘날의 차량은 고도로 연결되어 있기 때문에 탑승자/동승자의 안전, 에어백 전개 상태, 속도, 충돌/충돌에 관한 데이터가 자동으로 생성되어 비상 대응 시나리오에 사용될 수 있습니다.
- 교통/기상 카메라: 환경에 전략적으로 배치된 신호 장치는 교통량/밀도, 보행자 활동 및 현재 기상 조건에 관한 중요한 데이터를 제공할 수 있습니다.
디바이스에서 생성된 데이터가 ECC 요구 사항을 어떻게 충족하거나 충족하지 못할까요?
디바이스에서 생성된 데이터는 완전한 정보가 부족한 경우가 많고, 동일한 인시던트에 대해 여러 소스에서 생성될 수 있으며, 위치 데이터가 항상 알림과 함께 제공되지 않는 경우도 있습니다. 어떤 정보가 적용 가능한지 정리하고 판단하는 데는 시간이 많이 걸리고 다른 사람들과 공유하기 어려울 수 있습니다. AI/ML을 사용하면서 이러한 데이터 피드를 공통 운영 상황(COP)으로 통합하면 적용 가능한 데이터와 자동, 수동, 목적에 따라 표시되는 방식을 결정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 방식으로 여러 데이터 소스를 결합하면 전문가가 응급 서비스 요청에 적절한 대응을 제공하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.
레거시 시스템의 디바이스 데이터와 클라우드 기반 데이터 비교
레거시 시스템은 일반적으로 사일로화되어 있기 때문에 사용자는 상황을 통합적으로 평가하기 위해 여러 시스템과 경쟁적인 사용자 인터페이스에 액세스해야 하며, 이질적인 데이터에서 유용한 패턴은 운영자가 수동으로 발견해야 합니다. 반면, 클라우드 기반 시스템은 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용하여 여러 소스의 다양한 데이터 유형(예: 통화, 문자, 비디오)을 소비함으로써 긴급 데이터 및 분석이 실시간으로 해석되고 표시되는 시기와 방법을 자동화합니다.
사람이 생성한 데이터의 유형
일반적으로 ECC에 대한 경고 및 지원 요청은 도움을 필요로 하는 사람이나 제3자가 수작업으로 생성합니다. 예를 들어, 누군가 모바일 디바이스로 911에 전화를 걸거나 문자 메시지를 보낼 수 있습니다. 실시간 문자(RTT)도 최근 도움을 요청하는 또 다른 수동 대안으로 떠오르고 있는데, RTT를 사용하면 "보내기"를 누르지 않고도 수신자(즉, ECC)에게 즉시 문자가 전송됩니다. IP 기반 네트워킹 기술을 사용하여 ECC 수신자는 메시지를 입력하는 동안 메시지를 볼 수 있습니다.
상황 관련 정보가 발신자에서 응답자에게 전달되고, 사고/발신자의 위치가 구두로 확인되며, 경우에 따라 발신자가 데이터 연결을 통해 사진이나 동영상을 공유할 수도 있습니다.
사람이 생성한 데이터는 ECC 요구 사항을 어떻게 충족하거나 충족하지 못할까요?
대부분의 통화가 무선 장치를 통해 이루어지기 때문에 연결 품질이 좋지 않으면(예: 통화 끊김, 불명확한 오디오) 음성 기반 비상 대응 노력에 어려움이 있습니다. 또한 발신자가 협박을 받거나 언어 장벽으로 인해 신체적 제약으로 인해 정보를 명확하게 전달하지 못할 수도 있습니다.
두 데이터 유형이 함께 작동하여 ECC 응답에 이점을 제공하는 방법
추가 데이터 소스가 없으면 비상 대응 전문가는 발신자에게 의존하여 현장 상황을 전달하고 언제 어떤 질문을 해야 하는지 파악해야 합니다. 여러 데이터 소스를 발신자의 음성 통신과 통합함으로써 ECC는 전문가에게 발신자가 관련성이나 필요성을 인식하지 못한 추가 질문을 하는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 기기에서 생성된 정보는 누군가가 협박을 당하거나 무언가를 모를 때 잘못된 인적 정보로부터 보호하는 역할을 할 수 있습니다. 또한 응급 구조대원은 현장에 도착했을 때 최적의 지원을 제공하는 데 필요한 상황 인식을 더 잘 갖추게 됩니다.
컴텍 스마트 리스폰스™, ECC 디바이스 및 인적 데이터 인사이트 개선
컴텍의 SmartResponse™는 응급 구조대원이 단일 사용자 인터페이스에서 여러 데이터 유형에 액세스할 수 있는 클라우드 네이티브 솔루션입니다. 이 플랫폼은 데이터 소스에 구애받지 않고 통화 처리 플랫폼, CAD 시스템 또는 기타 타사 솔루션의 입력을 받아들입니다. 듀얼 디스플레이를 갖춘 유연한 지도 보기는 쉽게 변경하고 조작할 수 있으며, 비상 관리 직원은 사건을 광범위하게 확인하여 사건이 전개되는 과정을 전체적으로 파악할 수 있습니다.
ECC는 커뮤니티에 최상의 서비스를 제공하고 긴급 상황을 적절히 처리하기 위해 음성 통신에서 사람이 생성한 데이터뿐만 아니라 상황에 맞는 디바이스 데이터도 모두 필요로 합니다. 인시던트 관리 소프트웨어 전문가 팀에 문의 하여 ECC의 음성 및 디바이스 생성 데이터를 통합하여 보다 시기적절하고 간소화된 비상 대응 노력을 기울일 수 있는 방법을 알아보세요.
