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덕현 강
5 years ago
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1 한국시뮬레이션학회논문지 Vol. 25, No. 3, pp (216. 9) ISSN 개선된 Floor Field Model 과다른피난시뮬레이션모델의비교연구 남현우 곽수영 전철민 A Study on Comparison of Improved Floor Field Model and Other Evacuation Models Hyunwoo Nam Suyeong Kwak Chulmin Jun ABSTRACT In this study, we propose an improved Floor Field Model() that considers the physical characteristics of pedestrians, i.e., body size, shape, and posture. Also we analyse limits of and features of improved model compared with existing evacuation simulation models. is a typical microscopic pedestrian model using CA, but it does not reflect the physical characteristics of pedestrians. Because of this, is difficult to modeling phenomena such as collision, friction between pedestrians. As a result, calculates a very short evacuation time when compared with the other models. We performed a computational experiment to compare improved model with other models such as,, Pathfinder in an actual campus building. We carried out a comparison of evacuation aspect according to the change in number of evacuees. Also we compared evacuation aspect by exit. Finally, we confirmed that improved model reflects physical phenomena which were not reflected in. Especially, experimental results were very similar to the. Keywords: Microscopic Simulation, Floor Field Model, Evacuation Simulation, Pedestrian Dynamics,, Pathfinder 요약본연구는보행자의물리적특성 ( 크기, 모양, 자세등 ) 을적용한개선된플로어필드모델 (Floor field model; ) 을소개하고, 개선된모델과널리알려진다른피난시뮬레이션모델과의비교를통해 의한계점파악및개선된모델의특징을분석하고자한다. 은셀룰라오토마타 (Cellular automata) 를이용한대표적미시적관점보행모델이지만보행자의크기, 모양, 자세등의물리적특성을세밀하게반영하지않는다. 이로인해보행자들간의충돌, 마찰등의현상을모델링하기어려우며결과적으로다른모델들과비교하였을경우에매우짧은대피시간을산출하고있다. 본연구는물리적현상을반영할수있는개선된 을제시하며, 개선된모델과기존, 시뮬렉스 (), 패스파인더 (Pathfinder) 등다른모델들과의비교실험을수행하였다. 실험은실제캠퍼스건물의일부공간을대상으로진행되었으며, 대피인원의변화에따른대피양상의비교와각출구별대피양상의비교가수행되었다. 이를통해 에서는반영되지않던물리적현상들이개선된모델에서는상용모델수준으로적용되는점과특히시뮬렉스와유사한형태의대피양상을보임을확인하였다. 주요어 : 미시적시뮬레이션, 플로어필드모델, 대피시뮬레이션, 보행역학, 시뮬렉스, 패스파인더 * 이논문은 214년도서울시립대학교연구년교수연구비에의하여연구되었음. Received: 27 May 216, Revised: 19 July 216 Accepted: 2 September 216 Corresponding Author: Chulmin Jun cmjun@uos.ac.kr University of Seoul, Department of Geoinformatics 1. 서론 실내에서화재, 붕괴등의재난이발생하거나테러의위협등으로인해모든재실자들이긴급히대피해야할때, 현장의상황 ( 건물구조, 열, 연기등 ) 에따라보행자들의움직임을모델링하기위한연구들이활발히진행되고있다 (Kim et al., 27). 보행자의움직임을바라보는관 제 25 권제 3 호 216 년 9 월 41

2 남현우 곽수영 전철민 점에따라거시적모델과미시적모델로나뉘며, 실내에서는미시적모델을주로이용한다. 미시적모델중에서는소셜포스모델 (Social force model) 이가장대표적으로알려져있으며, 셀룰라오토마타 (Cellular automata) 방식을이용한플로어필드모델 (Floor field model; 이하 ) 도주목받고있다 (Burstedde et al., 21). 은다수의보행자들이목적지를향해움직이는상황을간단한연산만으로도효과적으로모델링한다 (Kirchner and Schadschneider, 22). 다만, 에서설정하는보행자의크기및모양은실제보행자의특성과차이가있다 (Burstedde et al., 21; Kirchner and Schadschneider, 22; Lim et al., 26). 보행상황에서나타나는보행자들간의세밀한물리적현상 ( 충돌, 끼임등 ) 을반영하기위해서는실제보행자와같은모양 ( 타원체 ) 과크기를이용해야하지만 에서는원형모양의보행자를설정하고있다. 원형모양의보행자는연산을단순화하여빠른결과산출은가능하나, 자세의회전에따른끼임, 충돌등의영향을반영하기어렵다. 본연구진은 에보행자의크기, 모양, 자세, 회전등의효과를부여한개선된보행모델을개발하였다 (Nam et al., 214). 개선된모델은 의장점인빠른연산속도를유지하면서보행자들간의물리적현상들을반영할수있도록하였다. 개선된모델은 의기본적인규칙들을따르고있으며전술한효과들을부여하기위해보행자의자세추가, 크기및모양변경, 격자공간변경, 자세결정확률추가등여러요소를수정하였다. 수정및추가사항이외에는 의기본규칙을따르도록하였다. 또한, 개선된보행모델이기존 의한계점을해결하고있는지확인하기위한모델간비교실험을진행하였다. 과의비교실험을통해개선점을파악하려하였으며, 개선된정도가널리알려진상용모델인시뮬렉스 (), 패스파인더 (Pathfinder) 와비교하였을경우어느수준인지확인하고자하였다. 시뮬렉스와패스파인더는보행자의움직임을계산하는방식이서로다름에도불구하고보행자들간의물리적충돌현상을모델링하고있다 (Thompson et al., 1997; Thunderhead Engineering, 29). 두모델모두재실자의연령, 성별, 크기등을설정할수있으며, 보행속도, 반응시간, 사람과사람간의밀도등의세부설정도가능한특징이있다. 또한, 두모델은실제대피실험데이터와의비교및검증이진행되었으며, 이들과의비교를통해개선된모델의성능검증을진행하고자하였다 (Thunderhead Engineering, 215; Choi et al., 215). 대피시뮬레이션실험은대학캠퍼스건물의 1층공간을대상으로진행되었고, 대피인원에따른대피시간의변화와동일한인원분포를가정하였을때나타나는출구별대피인원및대피상황의변화를비교하였다. 이를통해 에서는거의나타나지않았던보행자들간의충돌, 끼임등의물리적현상이개선된모델에서나타나는것을확인할수있었고, 상용모델들과유사한대피실험결과를산출하였다. 개선된모델파라미터의변경을통해시뮬레이션결과를조정할수있으며, 시뮬렉스에서나타나는대피양상과비슷한결과를보이는것을확인하였다. 2. 관련연구 2.1 Floor Field Model 은 21년에소개된미시적보행모델이다 (Burstedde et al., 21). 은 2차원의 CA 모델이며, 보행자의움직임에영향을미치는요인을다수의플로어필드 (Floor field) 를이용하여나타낸다. 은격자형태로분할된셀 (Cell) 공간을이용하고있으며, 하나의셀은보통 4cm x 4cm 크기의정사각형이다. 은셀의크기에맞춰보행자의크기및모양을설정하고있다. 따라서 의보행자는 4cm x 4cm 크기를가지게되며, 이는실제보행자의크기및모양과다르다. 실제보행자는정사각형형태가아닌타원형태로정의될수있으며, 몸체의회전, 특정방향을향하는자세등의특성들이반영되어야한다 (Lim et al., 26). 다만, 에서는정사각형모양의보행자를설정함으로인해이와같은특성을적용하기어려움이있다. 이를해결하기위해개선된 을제시하는연구들이다수진행되었다. 격자공간의크기를세밀하게줄이거나 (Kirchner et al., 24; Fu et al., 216), 보행자들간에발생하는마찰에대한영향을나타내는필드를추가하였다 (Kirchner et al., 23; Nishinari et al., 24). 또한, 자세에따른회전효과를부여한연구도진행되었다 (Yanagisawa et al., 29). 하지만, 이러한연구들은 에서정의한공간구조, 보행자크기, 이동방식등을그대로이용하고있다. 본연구에서는이들과달리 의보행자크기와배치방식자체를다르게접근하였다. 보행자의크기를정사각형이아닌직사각형형태로정의하였고보행자의자세를추가하였다. 또한, 자세변경에따른충돌현상도적용할 42 한국시뮬레이션학회논문지

개선된 Floor Field Model 과다른피난시뮬레이션모델의비교연구 Fig. 1. User interface of simulex and distance map 수있도록하였다. 개선된모델에대한자세한설명은 3 장에서진행된다. 2.2 시뮬렉스시뮬렉스는 CAD 기반대피시뮬레이션모델이다 (Thompson et al., 1997).

이들데이터의정의가완료되면출구로부터각영역까지의거리를나타내는디스턴스맵 (Distance map) 을계산한다 (Fig. 1). 보행자들에대해서는배치위치, 물리적특성 ( 보행자의신체타입 ), 심리적특성 ( 어떤출구로이동할것인가, 대피에얼마나빠르게반응할것인가 ) 등을설정할수있다.

3 개선된 Floor Field Model 과다른피난시뮬레이션모델의비교연구 Fig. 1. User interface of simulex and distance map 수있도록하였다. 개선된모델에대한자세한설명은 3 장에서진행된다. 2.2 시뮬렉스시뮬렉스는 CAD 기반대피시뮬레이션모델이다 (Thompson et al., 1997). CAD 도면을이용하여공간데이터를구축할수있으며, 정의된공간에출구를설정하고다수의보행자를배치하여대피시뮬레이션을수행할수있다. 또한, 다층의건물에대해서도시뮬레이션수행이가능하도록설계되었다. 시뮬렉스에서는보행자들이이동하는층, 계단, 이들을연결하는링크, 건물의최종출입구등의데이터를정의해야한다. 이들데이터의정의가완료되면출구로부터각영역까지의거리를나타내는디스턴스맵 (Distance map) 을계산한다 (Fig. 1). 보행자들에대해서는배치위치, 물리적특성 ( 보행자의신체타입 ), 심리적특성 ( 어떤출구로이동할것인가, 대피에얼마나빠르게반응할것인가 ) 등을설정할수있다. 보행자들은대피명령이전달되면각각의반응속도에따라대피를수행하게되며, 대피경로는디스턴스맵에의해계산된다. 이동과정에서각보행자들의보속은사전에설정된보행자의특성에따라결정되며병목이발생할경우보속은 에가깝게느려진다. 또한, 보행자들은자신의몸을자유롭게회전할수있으며, 이로인해보행자들간의충돌, 끼임등의현상이발생하게된다. 2.3 패스파인더패스파인더는에이전트기반대피시뮬레이터이다 (Thunderhead Engineering, 29). 기본적인보행시뮬레이션뿐만아니라공간데이터저작및편집, 3차원결과분석기등시뮬레이션에필요한여러기능들을포함하고있다. 패스파인더는보행자들의움직임을결정하기위해두가지모델 (SFPE, Steering) 을이용한다. SFPE 모드는 (Nelson and MacLennan, 22) 의개념에따라개발된것이며, 보행자들의움직임을흐름을통해나타낸다. 또한보행자들은출구의위치와보행밀도 Fig. 2. Movement paths in SFPE model(left) and steering model(right) (Thunderhead engineering, 29) 에영향을받아보속을동적으로결정한다. 또한, 출구의너비에큰영향을받게된다. SFPE 모드만의특징은보행자들간의물리적충돌이발생하지않는점이다. 따라서비현실적인상황이지만수많은보행자가한명의보행자처럼동일한장소에겹쳐지게된다. 다만, 물리적인충돌이발생하지않을뿐이지보행자들이겹쳐지게되면해당지역의밀도가증가하여이로인해해당지역에위치한보행자들은매우이동속도가느려진다. 즉, 병목이발생했을경우에는해당지역보행자들의이동속도를조절함으로써병목에의한영향을부여하였다. 스티어링 (Steering) 모드는 (Amor et al, 26) 와 (Raynolds, 1999) 의개념을발전시켜개발한모델이다. 스티어링모드는보행자들의움직임을자연스럽게표현하는부분에초점이맞춰져있다. 출구에걸리는보행자들의큐 (Queue) 나밀도에의한영향을통해보행자의움직임을모델링하는것이아니라, 보행자들이자연스럽게움직이면서발생하는물리적현상들에의해보행상황이모델링된다. 두모드모두내비게이션메시 (Navigation mesh) 로분할된공간에서각메시 (Mesh) 간의이동경로를계산하게되며, 자신의이동경로에많은보행자들이배치됨으로인해임계치를넘는부하가발생하게되면이동경로를재계산하게된다. 이를통해병목상황이발생하게되면해당지역으로향하려던일부보행자들은우회경로를선택하게된다. 이동경로의재계산횟수는파라미터로설정가능하다. SFPE 모드는보행자들의이동경로가직선형태로계산되고, 스티어링모드는비-스플라인 (B-Spline) 알고리즘을통해 SFPE로계산된경로보다부드럽고현실적인이동경로를산출한다 (Fig. 2). 3. 개선된 Floor Field Model 본연구에서는 이가진한계점을개선하고여러세밀한물리적현상들 ( 충돌, 끼임, 회전등 ) 을반영할수있는 CA기반보행모델을제시한다. 세부적으로는보행 제 25 권제 3 호 216 년 9 월 43

남현우 곽수영 전철민 Fig. 3. An example of pedestrian placement; (a) possible situation; (b) impossible situation 자의크기변경과더불어보행자의보폭반영, 보행자의자세및시야요소등을모델에추가하였다. 3.1 보행자의크기및모양보행자의크기및모양은 (Lim et al.

4 남현우 곽수영 전철민 Fig. 3. An example of pedestrian placement; (a) possible situation; (b) impossible situation 자의크기변경과더불어보행자의보폭반영, 보행자의자세및시야요소등을모델에추가하였다. 3.1 보행자의크기및모양보행자의크기및모양은 (Lim et al., 26) 의실험결과에따라 5cm x 3cm의크기로설정하였고, 정사각형이아닌직사각형형태이다 (Fig. 3). 에서는 4cm x 4cm의셀을이용하기때문에보행자도그에맞게설정되었지만, 본연구에서는셀의크기를 3cm x 3cm로줄였으며, 보행자는 1개의셀을점유하는것이아니라, 4 개셀의일부를점유하도록하였다. 따라서 5cm x 3cm 크기의보행자는 4개의셀을하나의개인이모두점유할수도있고상황에따라서는두명의보행자가하나의셀을공유할수있다. 이러한방식은래티스개스모델 (Lattice gas model) 의배치방식과유사하다. Fig. 3a를보면보행자들이셀간의경계점에배치되어있으며, 하나의셀은한명혹은두명의보행자에의해점유되고있다. 다만, Fig. 3b와같이물리적으로충돌이발생하여배치가불가능한상황은허용하지않는다. 따라서보행자들의영역이겹치는상황에대한제약조건을설정하여물리적겹침현상을방지하였다. 3.2 보행자의자세및자세결정확률기존 에서는보행자의자세정보가포함되어있지않다. 하지만보행자의자세는보행자의이동방향, 시야, 판단등에영향을주는매우중요한요소이다. 따라서개선된모델에서는보행자가여러방향의자세를가질수있게하였다. 다만, 모든방향으로자세를결정하게되면연산이매우복잡해지므로자세의방향은 8가지방향으로제한하였다. 보행자들은주변장애물과보행자들의배치상황에따라회전을자유롭게할수있기도하고, 회전이불가능하 기도하다. 주변에아무런제약이없다면자유롭게자세를변경할수있으며, 주변에보행자들이빽빽하게몰려있다면회전이불가능하게된다. 즉, 보행자들간의자세가서로맞물리면서영향을주게되고, 이러한상호작용이전체적인보행상황에영향을미치게된다. 이는기존 에서는나타낼수없던현상이며, 이로인해보행자들간의끼임, 충돌등의물리적현상이나타나게된다. 또한, 에서이동방향을결정하는확률인이동확률 (Transition probability) 계산과같은방식으로개선된모델에서보행자의자세를결정하는확률인자세확률 (Posture probability) 을정의하였다. 보행자는자신이향할자세를 8가지방향중에하나로결정해야한다. 일반적인대피상황이라면출구쪽으로자세를향하고이동하게되지만, 정전등으로인해시야가제한된상황이라면임의의방향으로자세를취하게된다. 따라서 의민감도파라미터조절을통해이와같은다양한경우를반영할수있도록하였다. 전술한사항들외에도보행자들의보폭, 갱신규칙 (Update rule) 의변경등여러사항들이수정되었다 (Nam et al., 214). Fig. 4는개선된모델의시뮬레이션예시이다. 보행자들은매연산마다주변환경 ( 보행자점유, 장애물등 ) 을고려하여자신의자세및이동방향을결정하게되며, 이에따라결정된출구로이동하게된다. 과달리보행자들이직사각형형태를가지고있으며자신의자세에따라모양이다르게나타남을확인할수있다. Fig. 4에서는직사각형형태를화살표로표현하였고, 화살표방향이보행자가취하고있는자세의방향이다. Fig. 4a는시뮬레이션시작단계이다. 정사각형형태의방이있고상단에 2개의출구가있다. 보행자들은임의의위치에배치가되며, 자신이취하는자세를화살표방향으로표시하고있다. Fig. 4b는시뮬레이션중간단계이다. 보행자들이상단출구로이동하고있다. Fig. 4c는시뮬레이션종류후각셀의점유도나타낸다. 음영이밝을수록많은보행자가점유한셀이며, 어두울수록보행자의점유가적은셀이다. 상단 2개의출구부근에가장많은점유가발생함을확인가능하다. 4. 다른피난모델과의비교실험 본연구에서는개선된보행모델을통해모델링된시뮬레이션상황및결과가다른피난모델들과비교하였을때어떤특징을가지는지확인하고자하였다. 따라서개선된모델, 기존, 시뮬렉스, 패스파인더 (SFPE, 스티 44 한국시뮬레이션학회논문지

4.1 실험조건실험공간은대학캠퍼스건물의 1층공간으로설정하였다. 이공간은 6개의출구와강의실, 도서관등다양한크기의공간들로구성되어있으므로각기다른형태의보행상황을관찰할수있다고판단하였다 (Fig. 5). 출구는좌측상단부터시계방향으로 1부터 6까지번호가부여되었다. Fig. 5에서출구근처로갈수록바닥음영이어두워지며출구에서멀어질수록음영이밝아진다.

5 개선된 Floor Field Model 과다른피난시뮬레이션모델의비교연구 Fig. 4. A simulation example of the improved model; (a) initial stage; (b) middle stage; (c) visualization of cell occupancy degree after the simulation terminated 어링 ) 등 5가지모델에대한비교실험을수행하였다. 실험조건및방법과결과는다음과같다. 4.1 실험조건실험공간은대학캠퍼스건물의 1층공간으로설정하였다. 이공간은 6개의출구와강의실, 도서관등다양한크기의공간들로구성되어있으므로각기다른형태의보행상황을관찰할수있다고판단하였다 (Fig. 5). 출구는좌측상단부터시계방향으로 1부터 6까지번호가부여되었다. Fig. 5에서출구근처로갈수록바닥음영이어두워지며출구에서멀어질수록음영이밝아진다. 음영은스태틱플로어필드 (Static floor field) 의값에따라부여된것이다. 실험은두가지로나뉘어서진행된다. 첫번째는대피 Fig. 5. Experimental space 인원을증가시켜가며계산되는총대피시간의추세를비교하였다. 이는대피인원이증가할수록심화되는병목, 충돌, 끼임등의현상이각모델에서얼마나영향을미치는지비교하기위함이다. 두번째는병목이심하게발생할정도의대피인원 (12명) 을설정하였을때, 각출구별대피인원의비교와시간의경과에따른출구별대피상황을비교하였다. 이는동일한인원이대피하는상황에서모델별로각출구마다의대피상황을세밀하게비교하기위함이다. 4.2 대피인원에따른총대피시간의비교 Fig. 6은대피인원의수를늘려가며 5가지모델에서산출되는총대피시간의변화를요약한것이다. 대피인원의수는 5명부터 12명까지증가시켰으며, 대피인원은각방에임의로배치하였다. 시뮬렉스와패스파인더의두모델에서모델파라미터는기본값을이용하였고, 과개선된모델은출구로이동하려는정도인 는 2, 1.5 두가지상황으로설정하였다. 이외의파라미터들은일반적인대피상황에해당되는,, 으로부여하였다 (Kirchner and Schadschneider, 22). 가 2인경우가 1.5인경우보다보행자들이출구로향하려는성향이더크다. 따라서 가 2인경우에서더짧은대피시간이산출된다. Fig. 6에서각모델별결과를자세히분석하면다음과같다. 의결과는그래프의가장하단에있는 2개의굵은점선이다. 대피인원이가장적은 5명일때는 인경우에 29.4초, 인경우에 34.1초를산 제 25 권제 3 호 216 년 9 월 45

6 남현우 곽수영 전철민 시간을산출하였다. 45~ 65명구간에서는 SFPE 모델과 인개선된모델의결과가거의동일하게산출되었다. 실험을통해확인할수있었던점은 은대피인원이소수인경우에는다른모델들과큰차이를보이지않았으나, 대피인원이증가할수록결과의차이가매우커짐을보였다. 이는병목현상반영에한계가있다는의미이며, 개선된모델은이러한부분에서확실한개선점을보이고있다. Fig. 6. Comparison of evacuation time 출하였고, 12명일때는 인경우에 4.3초, 인경우에 46.8초를산출하였다. 대피인원이매우많아지더라도대피시간의변화폭은미미한수준이다. 실제대피상황에서는대피인원이증가할수록병목현상으로인해대피시간이급격히늘어나게되는데, 에서는전술한바와같이보행자의크기와모양이정사각형형태이므로병목현상을반영하기에한계가있음을확인할수있다. 다음은개선된모델의결과를살펴보자. Fig. 6에서 2 개의파선이개선된모델에서산출된결과이다. 과마찬가지로 인상황이 인상황보다빠른대피시간을산출하고있다. 대피인원이 5명일때는 인경우에 41.초, 인경우에 53.초를산출하였고, 12명일때는 인경우에 159.1초, 인경우에 199.2초를산출하였다. 과달리대피인원이증가함에따라대피시간이일정한수준으로증가하고있다. 이는병목현상에대한영향으로예상할수있으며, 의한계점을개선한것으로판단된다. 시뮬렉스는 Fig. 6에서매우가는점선으로표현되어있으며개선된모델의 인상황의결과와매우유사하다. 시뮬렉스는보행자의밀집상황이발생하면서로충돌하며보행시간이지연되는효과를적용하고있다. 따라서개선된모델도이와유사한효과가나타나고있다고판단할수있다. 패스파인더의두모델은 Fig. 6에서실선으로표현되어있으며개선된모델및시뮬렉스와같이대피인원이증가함에따라대피시간이지속적으로증가하고있다. 45명정도까지는 SFPE 모델과스티어링모델이거의유사한결과를산출하였고, 그이후부터는 SFPE 모델이스티어링모델보다좀더빠른대피 4.3 출구별대피인원의비교실험건물에는 6개의출구가있으며출구의너비는 2.1~2.7m 정도이다. 본실험에서는병목이많이유발될수있을정도의많은대피인원인 12명을설정하였을때, 5가지모델에서각출구별대피인원에대한비교를진행하였다. 개선된모델과 은모두 인경우로설정하였다. Fig. 7은출구별누적대피인원의수를나타낸다. 모든모델에서출구3 은가장많은인원이대피하였고, 출구5는가장적은인원이대피하였다. 출구1 은패스파인더의두모델과나머지세모델의차이가확연히나타난다. 패스파인더의두모델에서보행자들은자신의이동경로에많은병목이발생할것으로계산되면우회경로를택하게된다. 하지만나머지세모델은스태틱플로어필드와디스턴스맵에의해경로를계산하므로우회경로를따로계산하지않는다. 따라서패스파인더의경우다른출구로향해야할대피인원이출구1 로우회하여이동하는결과가계산되었고, 다른모델들보다약 9 명정도많은인원이출구 1로대피하게되었다. 출구2 는출구 1의결과와반대의상황이다. 출구2 에서병목이발생하는바람에패스파인더의모델들은출구1 로보행자들을우회시켰다. 따라서출구2 로향하는보행자의수가다른세모델보다적게계산되었다. 다른모델에비해약 14명정도의인원이적으며출구1 로 9명, 출구3이나출구4 로 5명정도의인원이우회한것으로판단된다. 출구3 과출구4 에서는패스파인더의모델끼리도서로다른대피인원을보였다. 우회연산을적용하는식이약간다르기때문에두모델에서도차이가발생한것을볼수있다. 스티어링모델에서가장많은인원인 469명이출구3 으로대피하였다. 출구5 에서는패스파인더의두모델을제외한나머지모델에서는거의대피인원이없었다. 이는출구 4와출구 5는복도를사이에두고인접한출구인데, 복도와출구4 46 한국시뮬레이션학회논문지

7 개선된 Floor Field Model 과다른피난시뮬레이션모델의비교연구 Fig. 7. Number of evacuating pedestrians by exit 가더가까워서스태틱플로어필드와디스턴스맵상에서는복도에서가까운출구인출구4 로보행자들을안내하였기때문이다 (Fig. 5). 패스파인더의두모델은우회계산을하므로 3명정도의보행자가출구5 로대피한것을볼수있다. 마지막으로출구6 에서는 5가지모델모두비슷한수의보행자들이대피하였으며, 출구6은구조상으로동떨어진출구이기때문에우회연산에도큰영향을받지않았다고판단할수있다. 4.4 출구별대피상황의비교 4.3절에서진행한실험과같은상황에서각출구별시간의흐름에따른누적대피인원의변화를분석하였다. Fig. 8은 6개의출구에서의대피양상을나타내며, 각그래프에출구번호가기입되어있다. 그래프의가로축은소요시간이다. 가장긴대피시간을산출한패스파인더의스티어링모델을기준으로설정하였다. 따라서각모델마다그래프의종료시점이다르다. 예를들면 은 4.3초에대피가종료되었으므로 Fig. 8의출구1 에서 4.3초에그래프가단절되어있는것을볼수있다. 그래프의세로축은누적대피인원이다. 이그래프를통해각출구별대피속도를비교할수있다. 모델별대피속도는각그래프의기울기에해당된다. 출구1 에서패스파인더의두모델은그래프의기울기가거의동일하며, 시뮬렉스는가장작은기울기를보이고, 은가장큰기울기를보인다. 이는출구1 에서 은가장빠른속도로보행자들을탈출시켰고, 시뮬렉스는가장느린속도로보행자들을탈출시켰다는의미이다. 시뮬렉스는병목현상의반영이가장컸다는의미로해석할수있다. 은출구 1뿐만아니라모든출구에서가장큰기울기를보이고있다. 출구2 에서개선된모델과시뮬렉스는거의동일한대피양상을보인다. 두모델은출구 2에서매우유사한정도의병목효과가나타난다고볼수있다. 출구1과비교하였을때, 출구1 에서는패스파인더의두모델이시뮬렉스, 개선된모델보다더빠른대피속도를산출하였으나출구2 에서는시뮬렉스, 개선된모델이더빠른대피속도를보인다. 이는출구에서의대피속도에영향을주는요소가보행자의밀도뿐만아니라출구근처의공간구조와도연관이있기때문으로판단된다. 출구3 은개선된모델이시뮬렉스보다약간빠른대피속도를산출한점을제외하면대부분출구2 와유사한양상을보인다. 출구4 는 을제외한 4개의모델의대피속도가비슷한수준이며, 대피인원의수에따라종료시점및누적대피인원에만차이가있음을볼수있다. 출구5는대피인원이매우적어모델별특징을비교하기에 제 25 권제 3 호 216 년 9 월 47

8 남현우 곽수영 전철민 Exit Exit Exit 5 Exit Exit Exit Fig. 8. Comparison of evacuation situations by each exit in the five models 는데이터가부족한상황이다. 출구6 은 4개의모델이매우유사한대피양상을보이며 만매우빠른대피속도를산출하였다. 종합하여보면, 을제외한 4개의모델은병목에의한영향이유사한수준으로보인다. 출구의구조에따라일부출구에서는대피속도의변화가있긴하나, 전체적으로는비슷한패턴을산출하였다. 4개의모델모두많은보행자가몰리고있는상황에서는일정한기울기 ( 대 피속도 ) 를유지하고있다. 반면, 은모든상황에서매우빠른대피시간을산출하고있고, 이는 의한계점이나타난것으로보인다. 5. 결론 본연구에서는 의한계점을개선하기위해개선된모델을제시하였고, 개선된모델의특징을다른모델들과 48 한국시뮬레이션학회논문지

9 개선된 Floor Field Model 과다른피난시뮬레이션모델의비교연구 의비교를통해파악하였다. 은실제보행자와다른크기및모양의보행자를이용하고있으므로보행자들간의충돌, 끼임등의현상을반영할수없다. 따라서이를개선하기위해정사각형이아닌직사각형형태의보행자설정, 보행자배치규칙정의, 자세적용등의여러요소들을추가하여개선된모델을개발하였다. 이를 과시뮬렉스, 패스파인더등의다른상용모델들과비교하여개선된효과가적용되고있는지확인해보았다. 비교실험은캠퍼스건물의일부공간을대상으로진행되었다. 대피인원의증가에따른총대피시간의변화비교실험에서, 은대피인원이매우많음에도불구하고너무짧은대피시간을산출하였다. 반면, 개선된모델에서는시뮬렉스와거의동일한결과를산출하였다. 이는 에서보여주는한계점을개선한것이라고판단된다. 또한, 출구별대피인원및상황비교실험에서는출구별공간구조, 인원배치상황에따라각모델의대피인원에차이가있음을볼수있었다. 패스파인더의경우는다른모델들과달리우회경로를산출하는모습을보였다. 또한, 을제외한 4개의모델은유사한수준으로병목현상을고려하고있었으며, 출구의공간구조에따른약간의차이점을보였다. 반면, 은출구의구조에관계없이매우짧은대피시간을산출하였다. 실험결과를종합해보면, 본연구에서제시하는개선된모델은 의한계점을개선하였다고판단된다. 특히, 시뮬렉스와매우유사한결과를산출하고있음을볼수있었다. 추후에는관성, 보속등의추가적인물리적요소를적용하는방안과대피상황에서나타나는심리적요소를모델에적용하기위한연구를진행할계획이다. References Amor, H. B., Murray, J. and Obst, O., Fast, Neat, and Under Control: Arbitrating Between Steering Behaviors, S. Rabin(Ed.), AI Game Programming Wisdom 3, 26. Burstedde, C., Klauck, K., Schadschneider, A. and Zittartz, J., Simulation of pedestrian dynamics using a two-dimensional cellular automaton, Physica A:Statistical Mechanics and its Applications, Vol.295, No.3, 21, Choi, J., Lee, S. and Hong, W., A Study on Reliability Assessment of Evacuation Simulation Models with respect to Full-scale Experiment vs. Egress Simulation Results from the High-rise Building Data-set, Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design, Vol.31, No.2, 215, ( 최준호, 이수호, 홍원화, 초고층건축물에대한피난시뮬레이션모델의신뢰성평가에관한연구, 대한건축학회논문집 - 계획계, 제31권, 제2호, 215, ). Fu, L., Song, W., Lv, W., Liu, X., and Lo, S., Multi-grid simulation of counter flow pedestrian dynamics with emotion propagation. Simulation Modelling Practice and Theory, Vol.6, 216, Kim, J., Joo, S. and Lee, J. An Evaluation on Evacuation Safety in Multiplex Cinema based on Fire & Evacuation Simulation, Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems, Vol.1, No.1, 27, ( 김종훈, 주성용, 이정재, 화재 피난시뮬레이션을통한복합영화관에서의피난안정성검토, 한국건축친환경설비학회논문집, 제1권, 제1호, 27, 7-13). Kirchner, A., Klupfel, H., Nishinari, K., Schadschneider, A. and Schreckenberg, M. Discretisation Effects and The Influence of Walking Speed in Cellular Automata Models for Pedestrian Dynamics, J Stat Mech, Vol.1, 24, P111. Kirchner, A., Nishinari, K. and Schadschneider, A., Friction effects and clogging in a cellular automatation model for pedestrian dynamics, Physical Review E, Vol.67, No.5, 23. Kirchner, A., and Schadschneider, A., Simulation of evacuation processes using a bionics-inspired cellular automaton model for pedestrian dynamics, Physica A:Statistical Mechanics and its Applications, Vol.312, 22, Lim, W., Ryu T., Choi, H., Choi, H. and Chung, M., A Comparision of Gait Characteristics between Korean and Western Young People, Journal of the Ergonomics Society of Korea, Vol.25, No.2, 26, ( 임완수, 류태범, 최훈우, 최화순, 정민근, 한국인과서구인청년층의보행특성비교, 대한인간공학회지, 제25권, 제2호, 26, 33-41). Nam, H., Kwak, S. and Jun, C., Developing a Cellular 제 25 권제 3 호 216 년 9 월 49

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11 개선된 Floor Field Model과 다른 피난시뮬레이션 모델의 비교 연구 남 현 우 21 서울시립대학교 공간정보공학과 공학사 212 서울시립대학교 공간정보공학과 공학석사 212~ 현재 서울시립대학교 공간정보공학과 박사과정 관심분야 : 대피시뮬레이션, 보행모델, 공간데이터모델 곽 수 영 (sykwak@uos.ac.kr) 21 서울시립대학교 공간정보공학과 공학사 212 서울시립대학교 공간정보공학과 공학석사 212 현재 서울시립대학교 공간정보공학과 박사과정 관심분야 : GIS, 공간분석, 공간 데이터베이스, 실내대피 전 철 민 (cmjun@uos.ac.kr) 1988 서울대학교 도시공학과 공학사 199 서울대학교 도시공학과 공학석사 1997 Texas A&M University 도시 및 지역계획학 박사 1997~1999 North Carolina RTI GIS 전문요원 1999~현재 서울시립대학교 공간정보공학과 정교수 관심분야 : GIS, 공간 데이터베이스, 3차원 모델, 네트워크 알고리즘 제25권 제3호 216년 9월 51

THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE Nov.; 26(11),

THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE. 2015 Nov.; 26(11), 985991. http://dx.doi.org/10.5515/kjkiees.2015.26.11.985 ISSN 1226-3133 (Print)ISSN 2288-226X (Online) Analysis