[논문]인공지능 피난유도설비 적용에 따른 최적 대피시뮬레이션 연구

장재순; 공일천; 이동호

doi:10.14346/jkosos.2013.28.3.118

인공지능 피난유도설비 적용에 따른 최적 대피시뮬레이션 연구
A Study for Optimal Evacuation Simulation by Artificial Intelligence Evacuation Guidance Application 원문보기

한국안전학회지 = Journal of the Korean Society of Safety, v.28 no.3, 2013년, pp.118 - 122

장재순 (국립재난안전연구원 복합재난연구실) , 공일천 (인천대학교 대학원 안전공학과) , 이동호 (인천대학교 소방방재연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

For safe evacuation in the fire disaster, the evacuees must find the exit and evacuate quickly. Especially, if the evacuees don't know the location of the exit, they have to depend on the evacuation guidance system. Because the more smoke spread, the less visibility is decreasing, it is difficult to find the way to the exit by the naked eye. For theses reasons, the evacuation guidance system is highly important. However, the evacuation guidance system without change of direction has the risk that introduce to the dangerous area. In the evacuation safety assessment scenario by the evacuation simulation has the same problem. Because the evacuee in the simulation evacuate by the shortest route to the exit, the simulation result is same like the evacuation without the evacuation guidance system. In this study, it was used with MAS (Multi Agent System)-based simulation program including the evacuation guidance system to implement the change of evacuation by fire. Using this method, confidence of evacuation safety assessment can be increase.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그러나 현대 공학기술의 발달은 개선된 안전 설비들의 개발 속도를 증가시키고, 이에 부합하는 실제 대피 실험 결과들은 기존의 대피시뮬레이션 평가 방식으로는 설명할 수 없는 우수함을 입증하기도 했다. 실례로 인공지능형 피난유도등 설계에 관한 연구에서는 화재가 발생된 방향과 반대 방향으로 모든 유도등의 방향 제어를 통해 비상출입구로 사람들을 유도시키고자 했다.⁷⁾ 또한 실제 피난 실험에 의하면 대피 상황 시 피난 유도시스템의 화재 지점을 피해 우회하라는 정보 전달에 의해 선택적인 방향 전환의 대피 결과가 나왔다.
본 연구에서는 MAS(Multi Agent System) 기반의 시뮬레이터인 artisoc을 활용하여 인공지능기능이 적용된 피난설비의 개념 및 인간의 인지적 특성을 적용하였고, 화재 상황에 따른 대피 방향의 변경을 구현하여 그에 따른 대피자들의 현실에 근접한 우회 대피 효율을 정략적으로 평가하였다. 이를 통해 기존의 대피시뮬레이션으로는 해결 할 수 없었던 문제점을 파악하여 대피 안전성 평가의 신뢰성을 높이고자 한다.

가설 설정

1. 건축물 내의 각 위치에 설치된 피난 및 경보 설비의 정보에 의해 길을 찾아가도록 할 수 있어야한다.
사회 심리와 물리적 힘의 혼합이 군중의 행동에 영향을 준다고 가정을 하였고, 보행자가 이동할 때 t시간동안 상호작용력에 의해 영향 받는 속도에 관한 식이 (1)과 같이 정리되어있다.⁹⁾

제안 방법

3 m/s를 적용하였다.¹⁸⁾ 기본 보행 속도는 SFPE에 제시된 피난민의 이동속도를 참조하여 임의적 속도인 1 m/s를 설정하였다.¹⁹⁾ 따라서 대피자들은 해당 연기 농도에서 가시도 저하에 따른 보행 속도가 감소한다.
3) 기존 시뮬레이션에서는 실현 불가능했던 피난정보전달매체가 대피자에게 피난시간에 미치는 효과를 MAS기반 시뮬레이션으로 실현하였다.
를 통해 산출하였고 데이터를 10초 간격으로 정리하여 artisoc의 공간 값에 적용하였다. 가시도 저하와 보행속도의 관계는 선행 연구 결과¹⁷⁾를 토대로 감광계수와 보행속도와의 관계를 적용하였으며, 가시도가 최저값일 경우의 최소 속도 0.3 m/s를 적용하였다.¹⁸⁾ 기본 보행 속도는 SFPE에 제시된 피난민의 이동속도를 참조하여 임의적 속도인 1 m/s를 설정하였다.
대피 안전성 평가를 위해 artisoc을 활용하여 화재 발생 시연기에 의한 가시도 저하에 따른 속도 감소 개념을 적용하였으며, 연기 농도에 의해 인공 지능적으로 피난 방향을 변화시켜주는 유도 설비의 개념을 추가하여 대피 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 MAS(Multi Agent System) 기반의 시뮬레이터인 artisoc을 활용하여 인공지능기능이 적용된 피난설비의 개념 및 인간의 인지적 특성을 적용하였고, 화재 상황에 따른 대피 방향의 변경을 구현하여 그에 따른 대피자들의 현실에 근접한 우회 대피 효율을 정략적으로 평가하였다. 이를 통해 기존의 대피시뮬레이션으로는 해결 할 수 없었던 문제점을 파악하여 대피 안전성 평가의 신뢰성을 높이고자 한다.
본 장에서는 화재 상황 속에서 에이전트 상호작용력 모델과 위험 인지 모델을 적용한 유도 설비의 개념을 도입하였고, 그에 따른 안전한 장소로의 유도 대피 효율을 분석할 수 있도록 Fig. 1과 같이 시나리오를 작성하였다.
특히, #의 과정에는 artisoc의 명령어 내장함수인 ‘MakeOneAgtsetAroundOwn’ 함수를 사용하였고, 가시도 내에 인지한 연기에 대해 회피선택이 가능한 알고리즘을 작성 및 적용하였다.
화재로 인한 연기 농도 값을 감지하여 방향 변화가 있는 유도등 설비에서의 대피자들은 화재가 발생한 방향을 피해 112.5초 동안 EXIT 2, EXIT 4로 200명 전원이 우회분산 대피를 하였다.
화재에 의한 연기 농도 발생 값은 화재 해석 프로그램인 FDS¹⁶⁾를 통해 산출하였고 데이터를 10초 간격으로 정리하여 artisoc의 공간 값에 적용하였다. 가시도 저하와 보행속도의 관계는 선행 연구 결과¹⁷⁾를 토대로 감광계수와 보행속도와의 관계를 적용하였으며, 가시도가 최저값일 경우의 최소 속도 0.

데이터처리

#의 1의 과정처럼 화재 발생을 판단하는 단계에서 대피 방향을 유지할 것인지의 여부를 결정하며, 2의 과정에 이르게 되면 화재 연기에 둘러싸였는지의 여부에 따라 가시도가 저하되어 대피 속도가 감소하게 된다. 본 대피 시뮬레이션 평가에서는 #의 과정 여부에 따른 3개의 시나리오를 바탕으로 대피 결과를 비교 분석하였다. 특히, #의 과정에는 artisoc의 명령어 내장함수인 ‘MakeOneAgtsetAroundOwn’ 함수를 사용하였고, 가시도 내에 인지한 연기에 대해 회피선택이 가능한 알고리즘을 작성 및 적용하였다.

성능/효과

1) 화재시 연기를 위험인자로 고려한 대피 시뮬레이션은 MAS기반의 대피자 인지성능을 적용하여 실제의 대피유도설비 운영에 따른 대피시나리오의 구축이 가능함을 밝혔다.
¹⁾ 또한 피난유도설비의 종류 및 위치에 따른 피난 결과가 분석된 연구 결과도 있다.²⁾ 이처럼 설비적인 측면의 조사와 실제 실험에 관련된 선행연구를 통해서 피난유도설비의 적용은 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 그러나 국내의 피난시뮬레이션 연구 분야의 사례를 보면 피난유도설비의 적용 시나리오는 포함되지 않고 있다.
2) 화재시 연기 농도의 인지 여부와 인지 방식에 따라 안전이 확보된 대피자의 비율이 7%, 100%, 88%로 큰 차이점을 나타내며 MAS를 적용한 위험인지방식의 도입이 대피 자의 안전확보에 효과적임을 밝혔다.
2. 재난 발생 시 피난 방향에 대한 정보가 변경 된다면 그 정보에 따라 대피자 역시 피난 방향이 변경되어야 한다.
특히, 귀소본능 및 패닉 상태에 영향을 주는 것은 목적방향 #의 값의 변화이다. 그 후 개별 에이전트의 자율성과 다양성을 반영하지 못한 문제점이 각 에이전트의 다양성을 부여한 개량 모델로써 개선되었다.¹⁰⁾ 그 후 이 모델에 폭발, 화재, 홍수 등의 위험 이벤트(hazard event) 개념이 추가되었다.
사람이 직접 화재 연기를 인지하고 분산대피한 경우 총 대피시간 128초, 안전대피율 88%의 인원수 176명의 결과가 도출되었다.
실험 결과를 통해 방향 전환이 되는 유도등 설비에서의 대피시간과 사람의 위험 요소 인지에 의한 대피시간은 고정방향의 유도등 설비에서의 대피시간보다 각각 27.5초, 43초 지연되었지만, 안전 대피 인원 200명과 176명이 EXIT 2와 EXIT 4로 우회 분산 대피함으로써 안전성을 확보하였다.
¹⁰⁾ 그 후 이 모델에 폭발, 화재, 홍수 등의 위험 이벤트(hazard event) 개념이 추가되었다. 이 모델에서는 정보의 인지 및 전달이 가능하기 때문에 위험 구역으로의 접근을 막을 수 있으며, 유도 경보시스템을 통해 군중의 대피 효율을 확인할 수 있었다.^11-12)
국내에서는 군중 시뮬레이션 연구 사례에 대해 고찰한 관련 연구가 있으며, Helbing et al.이 인터넷으로 공개한 시뮬레이션 프로그램 PanicPackage를 이용한 실험을 하여 대피 상황에서의 안전을 위한 설계 단계에서 세부적 혹은 구체적인 부분을 결정하는 문제에 있어서 정량적인 결론을 도출하였다.¹³⁾ 또한 국내 다른 연구 결과로는 MAS 기반의 시뮬레이터인 artisoc을 활용하여 기존 대피 프로그램과의 특징과 발생될 수 있는 문제점들을 비교분석 후 정보 전달에 의한 우회 대피의 필요성을 입증하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국내 피난시뮬레이션 연구 분야의 사례를 보았을 때 피난유도설비의 적용 시나리오는 포함되지 않고 있는데, 이는 어떠한 성능 평가에 부족한 사항인가?	그러나 국내의 피난시뮬레이션 연구 분야의사례를 보면 피난유도설비의 적용 시나리오는 포함되지 않고 있다. 이는 2011년 시행된 ‘소방시설 등의 성능위주 설계 방법 및 기준’ 4조 10항의 성능위주설계 요소의 성능 평가에 부족한 사항이다. 관련 연구사례를 보게 되면, 상용화된 대피 시뮬레이션을 활용하거나3) 그에 상응하고 기능이 추가된 프로그램을 개발하여4-5) 실제에 근접한 시나리오에 따른 결과를 도출한 대피 안정성을 평가해왔다.
	2012년 8월 13일 국립현대미술관 신축공사현장에서 발생한 화재로 발생한 인명피해는?	2012년 8월 13일 국립현대미술관 신축공사현장에서 발생한 화재는 사망 4명, 중경상 24명의 큰 인명피해를 일으킨 사건이다. 급속한 연기의 확산은 현장의 근로자들을 혼란으로 빠트렸으며, 제 때에 피난하지 못한 사람들은 질식사 하였다.
	군중이 불특정 위치에 재실하고 있는 공간에서의 화재발생이 특히 위험한 이유는?	이처럼 군중이 불특정 위치에 재실하고 있는 공간에서의 화재발생은 연기에 의한 가시도 저하 및 집단적 혼란에 의해 큰 인명피해를 야기할 수 있다. 신축 건축 현장의 화재 예방 연구에서는 지상부와 지하부를 포함하여 화재 위험 저감 대책 중 하나로 피난 경로 유도시설의 설치가 필요하다는 분석결과가 도출되었다.

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상세보기
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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].

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