[논문]건물 내에서 화재시의 대피 시뮬레이션 설계 및 구현

장병옥

doi:10.9709/jkss.2010.19.2.001

건물 내에서 화재시의 대피 시뮬레이션 설계 및 구현
Design and Implementation of Evacuation Simulation of Indoor Environment Fire 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.19 no.2, 2010년, pp.1 - 8

초록
AI-Helper

최근 컴퓨터 하드웨어 및 3D 그래픽의 기술 발전으로 많은 사용자들이 실제와 유사한 3D 그래픽으로 표현되는 것에 관심을 가지고 있다. 이러한 사용자들의 요구가 증대됨에 따라 많은 분야에서 3D 시뮬레이션이 개발 보급되고 있다. 본 논문에서는 3D 그래픽 기술을 활용하여 화재시의 건물 내에서 사람들이 대피하는 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 사람이 화재 시 건물을 탈출할 때 인공지능을 갖기 위해 A* 알고리즘을 사용하였으며, 화재 시에 사람의 탈출에 영향을 미치는 열과 연기를 고려하여 각 사람의 탈출 속도를 계산한다. 본 논문에서 제안하는 대피 시뮬레이션의 효과를 입증하기 위해 실제 건물환경을 모델링하여 적용하였다. 실험결과들을 통해서 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 연기의 농도가 짙어질수록 사람의 탈출속도가 감소하는 것과 온도와 연기 농도에 의해 사람이 피해를 입고 사망하는 것을 확인할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

With recent development of computer hardware and 3D graphic technique, a lot of people have concern for something to express as the 3D graphic that look the real environment. Because the request of users have increased, the 3D simulation is developed and popularized in the many field. In this paper, we design and implement the simulation system that humans evacuate a building fires using the 3D graphic techniques. In this paper, we use the A* algorithm to humans have the artificial intelligence at evacuating a building fires, calculate the evacuation speed of each human considering temperature damage and smoke damage. In this paper, we applied the real building to demonstrate the effect of proposed evacuation simulation. Experimental results showed that the evacuation speed is affected by the temperature condition and the smoke density.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 이러한 2D 소프트웨어들을 보완하여, 일반사용자들에게 가시적인 효과를 높이면서 시뮬레이션의 정확도를 유지하기 위해서 3차원 렌더링 기술을 활용하여 화재 발생 시에 사람들이 제한된 탈출구로 대피하는 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 시스템은 제안된 탈출구를 통해 효율적이고, 안전하게 탈출할 수 있는 대피로를 탐색하고, 출구까지 탈출하는 동안에 연기 및 열에 의해 입는 피해 및 연기 및 열에 의한 생존 유무, 탈출하는 동안의 사람의 속도를 계산할 수 있다.
본 논문의 시뮬레이션 결과에서 확인할 수 있는 바와 같이, C++를 이용, 기본적 최단거리 알고리즘을 통하여 화재 발생시 대피 시뮬레이션을 3D그래픽으로 재현하고, 그 결과를 UI로 산출함으로써, 가상적 상황을 통해 화재가 발생되었을 때 안전사고 방지를 위한 목적으로 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구는 한국 소방안전관리공단에서 3회에 걸쳐 유효성 및 적합성 테스트를 수행하였으며, 이후 수정 및 보완 연구를 통하여 소방안전을 고려한 건축물 설계 기준 방안 및 대피 운영 시나리오 작성에 적극적으로 활용할 계획이다.

제안 방법

과거 “A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths in Graphs, 1968)논문에서 허용성과 최적성에 대한 증명이 이루어졌으며, Dijkstra's algorithm이나 Best-first Search(BFS)보다 처리속도가 훨씬 빠르기 때문이다. 따라서 최근 최단거리 최적화 알고리즘으로 가장 많이 사용되고 있는 A* 알고리즘을 선택하여 본 시뮬레이션을 구현하고 화재 발생시 대피 상황을 재현하여 실험을 진행하였다.
본 논문에서는 이러한 2D 소프트웨어들을 보완하여, 일반사용자들에게 가시적인 효과를 높이면서 시뮬레이션의 정확도를 유지하기 위해서 3차원 렌더링 기술을 활용하여 화재 발생 시에 사람들이 제한된 탈출구로 대피하는 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 시스템은 제안된 탈출구를 통해 효율적이고, 안전하게 탈출할 수 있는 대피로를 탐색하고, 출구까지 탈출하는 동안에 연기 및 열에 의해 입는 피해 및 연기 및 열에 의한 생존 유무, 탈출하는 동안의 사람의 속도를 계산할 수 있다. 경로를 찾기 위한 알고리즘으로는 B* 알고리즘^[5], Bellman-Ford 알고리즘^[6], Best-First 탐색 알고리즘^[7], Bidirectional 탐색 알고리즘^[8], Breadth-First 탐색 알고리즘^[9], Depth-First 탐색 알고리즘^[10], Dijkstra의 알고리즘^[11], Floyd-Warshall 알고리즘^[12-14], Hill Climbing 알고리즘^[15], Johnson의 알고리즘^[16] 등이 있으며, 본 논문에서는 사람들의 대피로를 탐색하기 위해 Hart 등(1968)에 의해 처음 제안된 A* 알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서 제안한 시뮬레이션 도구의 정확성을 높이기 위해서 사람이 출구까지 탈출하는 동안 탈출 속도에 영향을 미치는 사람들의 밀집도와 연기 농도, 온도의 요소들을 계산하여 사람이 탈출하는 동안, 대피 속도를 적용하였고, 탈출하는 동안 온도와 연기 농도에 의해 입는 피해도를 계산하여 사망기준치를 넘어서면 그 사람은 사망한 것으로 처리하였다. 이 사망 기준은 2008년 소방안전공학회의 사망기준치 연구결과를 적용하여 현실성 있는 시뮬레이션 도구를 개발하는데 주안점을 두었다.
연기 농도가 짙어질수록 사람의 속도는 감소하게 된다. 본 논문에서는 건물의 구조적 환경에 따른 화재 발생 시의 탈출 속도에 대한 관계성을 확인해 보는 것을 주요 목적으로 주안점을 두었으므로, 탈출자의 개인적 환경 사항(사람들의 나이, 걷는 속도) 등은 고려되지 않았으며, 출입문의 크기는 일반 표준형 건물의 표준 출입문을 기준으로 하였다.
사람의 대피 상황을 시뮬레이션 하기 위해서는 사람의 대피 경로를 계산하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 대피 경로를 계산하기 위해서 인공지능 이론에서 자주 사용되는 A* 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 계산한다. A* 알고리즘의 특징은 두 지점 사이의 최적 경로를 빠른 시간 내에 찾을 수 있다는 것이다.
시뮬레이션의 효율성을 높이기 위하여 화재 발생 시 사람이 대피할 때 실제 환경과 같은 조건을 만족시켜 가시성을 높이고, 정확성을 높이기 위하여 온도와 연기를 고려한 대피 시뮬레이션 시스템을 제안하였다.
은 이전의 연기에 의한 피해를 의미한다. 이러한 모든 연기의 요소를 고려하여 연기 농도에 따른 사람의 피해를 계산한다.
제안된 화재 시 대피 시뮬레이션 시스템의 가시성과 효율성을 입증하기 위해 본 논문에서는 윈도우 플랫폼에서 C++과 DirectX 9.0c를 사용하여 구현하였다. PC는 Athlon 64*2 Dual Core 프로세서로 2GB RAM의 메모리를 장착하였고, Geforce 7300 GPU의 그래픽 카드를 사용하였다.

이론/모형

본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 시스템은 제안된 탈출구를 통해 효율적이고, 안전하게 탈출할 수 있는 대피로를 탐색하고, 출구까지 탈출하는 동안에 연기 및 열에 의해 입는 피해 및 연기 및 열에 의한 생존 유무, 탈출하는 동안의 사람의 속도를 계산할 수 있다. 경로를 찾기 위한 알고리즘으로는 B* 알고리즘^[5], Bellman-Ford 알고리즘^[6], Best-First 탐색 알고리즘^[7], Bidirectional 탐색 알고리즘^[8], Breadth-First 탐색 알고리즘^[9], Depth-First 탐색 알고리즘^[10], Dijkstra의 알고리즘^[11], Floyd-Warshall 알고리즘^[12-14], Hill Climbing 알고리즘^[15], Johnson의 알고리즘^[16] 등이 있으며, 본 논문에서는 사람들의 대피로를 탐색하기 위해 Hart 등(1968)에 의해 처음 제안된 A* 알고리즘을 사용하였다.
하지만 Dijkstra's algorithm은 가중치가 음수인 경우는 처리할 수 없으므로, 이런 경우에는 Bellman-Ford algorithm을 사용한다.

성능/효과

본 논문에서 제안한 시뮬레이션 시스템을 이용하면 건물의 화재 발생 시 사망자 및 피해 정도를 예측할 수 있으며, 건물 설계 당시 출구를 어디에 두었을 때 가장 적은 피해를 입을 수 있는지 확인해 볼 수 있다는 장점이 있다. 특히 최근 자주 발생되고 있는 건물화재에 대비하여 안전대책 수립 및 건물의 최적화 설계를 위해 높은 활용 효과를 기대할 수 있다.
사람의 탈출 속도에 영향을 미치는 요소는 두 가지가 있다. 첫 번째로 사람들의 밀집도에 따른 속도 감소이다. 사람들이 좁은 구역에 많이 몰려 있을수록 탈출 속도는 감소하게 된다.

후속연구

다음으로는 온도에 따른 피해를 식 (4)를 이용하여 계산한다. 다음으로 연기농도에 따른 피해가 사망기준치(2008년 소방안전공학회의 사망기준치 연구결과)를 초과하게 되면 그 사람은 사망한 것으로 판단하고 그렇지 않으면 온도에 따른 피해를 사망기준치와 비교하여 사망기준치 보다 크면 사망한 것으로 판단한다. 사망 기준치는 에디터 프로그램에서 설정해 준다.
본 논문의 시뮬레이션 결과에서 확인할 수 있는 바와 같이, C++를 이용, 기본적 최단거리 알고리즘을 통하여 화재 발생시 대피 시뮬레이션을 3D그래픽으로 재현하고, 그 결과를 UI로 산출함으로써, 가상적 상황을 통해 화재가 발생되었을 때 안전사고 방지를 위한 목적으로 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구는 한국 소방안전관리공단에서 3회에 걸쳐 유효성 및 적합성 테스트를 수행하였으며, 이후 수정 및 보완 연구를 통하여 소방안전을 고려한 건축물 설계 기준 방안 및 대피 운영 시나리오 작성에 적극적으로 활용할 계획이다.
실제 환경에서는 문에 도달하는 것이 탈출하는 것이 아니라 문을 빠져나가는 것도 문의 크기에 따라 다르기 때문에 본 시뮬레이션 시스템에서도 목표점인 출구에 도달하자마자 사람이 탈출한 것으로 간주하지 않고, 문의 폭, 사람의 폭에 따라 초당 빠져나갈 수 있는 사람의 수를 제한한다. 또한 실제 화재가 발생 했을 경우 사람에게 피해를 줄 수 있는 열과 연기를 적용한다.
아직 연구 초기 단계에 있기 때문에 많은 프로그램들과 호환성이 적다. 앞으로 실제 건물의 설계를 할 때 사용되는 CAD와 같은 프로그램과 연동될 수 있도록 유연한 시뮬레이션 시스템을 만드는 것을 향후 연구과제로 하고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대표적인 화재 시 대피 시뮬레이션 도구는?	3D 시뮬레이션의 활발한 연구와 더불어 안전에 대한 관심의 급증에 따라 화재 시 대피 시뮬레이션에 대한 연구도 활발히 진행되고 있으며 국내외에서 다수의 소프트웨어가 개발되고 있는 중이다. 대표적인 시뮬레이션 도구들로는 SIMULEX[1], EXODUS[2], EXITT[3], BuildingEXODUS[4]가 있는데, 이러한 시뮬레이션 도구들은 모두 2D를 기반으로 하고 있기 때문에 수치 및 데이터 등의 활용으로 전문가들이 대피 성능 및 효율을 판단하는 지표로는 활용될 수 있지만, 가시성이 떨어지기 때문에 비전문가인 일반사용자들이 분석하고 이해하기에는 적지 않은 어려움이 있다.
	SIMULEX[1], EXODUS[2], EXITT[3], BuildingEXODUS[4] 와 같은 시뮬레이션 도구의 한계점은?	3D 시뮬레이션의 활발한 연구와 더불어 안전에 대한 관심의 급증에 따라 화재 시 대피 시뮬레이션에 대한 연구도 활발히 진행되고 있으며 국내외에서 다수의 소프트웨어가 개발되고 있는 중이다. 대표적인 시뮬레이션 도구들로는 SIMULEX[1], EXODUS[2], EXITT[3], BuildingEXODUS[4]가 있는데, 이러한 시뮬레이션 도구들은 모두 2D를 기반으로 하고 있기 때문에 수치 및 데이터 등의 활용으로 전문가들이 대피 성능 및 효율을 판단하는 지표로는 활용될 수 있지만, 가시성이 떨어지기 때문에 비전문가인 일반사용자들이 분석하고 이해하기에는 적지 않은 어려움이 있다.
	사람의 탈출 속도에 영향을 미치는 요소 두 가지는 무엇인가?	사람의 탈출 속도에 영향을 미치는 요소는 두 가지가 있다. 첫 번째로 사람들의 밀집도에 따른 속도 감소이다. 사람들이 좁은 구역에 많이 몰려 있을수록 탈출 속도는 감소하게 된다. 두 번째는 연기 농도에 의한 속도 감소이다. 연기 농도가 짙어질수록 사람의 속도는 감소하게 된다. 본 논문에서는 건물의 구조적 환경에 따른 화재 발생 시의 탈출 속도에 대한 관계성을 확인해 보는 것을 주요 목적으로 주안점을 두었으므로, 탈출자의 개인적 환경 사항(사람들의 나이, 걷는 속도) 등은 고려되지 않았으며, 출입문의 크기는 일반 표준형 건물의 표준 출입문을 기준으로 하였다.

참고문헌 (18)

Thompson P. A. and Marchant E. W., "Testing and Application of the Computer Model 'SIMULEX'", Fire Safety Journal, Vol. 24, No. 2, pp. 149-166, 1995.

상세보기
E. R. Galea and J. M. P. Galparsoro, "EXODUS: An Evacuation Model for Mass Transport Vehicles", Fire Safety Journal, Vol. 22, pp. 341-366, 1994.

상세보기
Levin, B. N., "EXITT - A Simulation Model of Occupant Decisions and Actions in Residential Fires: Users Guide and Program Description", US Department of Commerce, Gaithersburg, MD, 1987.
Gwynne S., Galea E. R., Lawrence P., J. and Filippidis L., "Modeling Occupant Integration with Fire Conditions Using the Building EXODUS Evacuation Model", Fire Safety Journal, Vol. 36, No. 4, pp. 327-357, 2001.

상세보기
B. Hans, "The B* Tree Search Algorithm. A Best-First Proof Procedure", Journal of Artificial Intelligence, Vol. 12, No. 1, pp. 23-40, 1979.

상세보기
R. Bellman, "On a Routing Problem, In Quarterly of Applied Mathematics", Vol. 16, No. 1, pp. 87-90, 1958.

상세보기
J. Pearl, "Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving", Addison-Wesley, pp. 48, 1984.
D. Champeaux and L. Sint, "An Improved Bi-Directional Heuristic Search Algorithm", Journal of ACM, Vol. 24, No. 2, pp. 177-191, 1977.

상세보기
D. Champeaux, "Bi-Directional Heuristic Search Again", Journal of ACM, Vol. 30, No. 1, pp. 22-32, 1983.

상세보기
C. H. Thomas, L. E. Charles, R. L. Ronald and S. Clifford, "Introduction to Algorithm, Second Edition", MIT Press and McGraw-Hill, pp. 540-549, 2001.
C. H. Thomas, L. E. Charles, R. L. Ronald and S. Clifford, "Introduction to Algorithm, Second Edition", MIT Press and McGraw-Hill, pp. 595-601, 2001.
R. W. Floyd, "Algorithm 97: Shortest Path", Communications of the ACM, Vol. 5, No. 6, pp. 345, 1962.
S. C. Kleene, "Representation of Events in Verve Nets and Finite Automata, In C. E. Shannon and J. McCarthy:Automata Studies", Princeton University Press, pp. 3-42, 1956.
S. Warshall, "A Theorem on Boolean Matrices", Journal of ACM, Vol. 9, No. 1, pp. 11-12, 1962.

상세보기
S. J. Russell and P. Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach, Second Edition, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall", pp. 111-114, 2003.
D. B. Johnson, "Efficient Algorithms for Shortest Paths in Sparse Networks", Journal of ACM, Vol. 24, No. 1, pp. 1-13, 1977.

상세보기
D. Rina and J. Pearl, "Generalized Best-First Search Strategies and The Optimality of A*", Journal of the ACM, Vol. 32, No. 3, pp. 505-536, 1985.

상세보기
P. E. Hart, N. J. Nilsson and B. Raphael, "A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths", IEEE Transactions of System Science and Cybermetics SSC4, No. 2, pp. 100-107, 1968.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증