본 논문은 승객 위치정보 기반의 지하철 분산대피 안내 시스템을 제안하고자 한다. 최근 지하철 역사는 지하철 승강장 역할 뿐만 아니라, 환승, 쇼핑몰, 영화관 등의 다양한 편의 시설과 결합하여 대형화, 복잡화 되어 가고 있다. 이러한 지하철 역사의 복잡도 증가에 비해서 비상시를 대비한 대피경로, 대피안내 등의 대비체계는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위하여 현재 지하철에 설치되어 있는 Access Point(AP)와 실제 통계 자료를 이용하여 지하철 각 객차의 전체 승객 수를 추정하고, 추정된 승객 수와 지하철 역사의 출구 정보를 기반으로 각 객차의 승객 대피 경로를 방향 지시등과 스마트폰의 Push알람을 통해 제공함으로써, 비상 시 가장 위험한 지하철 승객의 신속하고 안전한 대피시스템을 제안하였다. OpenWrt 임베디드 OS가 설치된 AP를 이용하여 접속자 수를 추정하는 실험을 수행하였으며, 시뮬레이션을 통해 승객 수를 추정한 결과 신뢰구간파라미터$1{\sigma}$, $2{\sigma}$, $3{\sigma}$에서 15%, 17% 그리고 23%의 평균 에러율을 갖는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 시스템의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 승객 위치정보 기반의 지하철 분산대피 안내 시스템을 제안하고자 한다. 최근 지하철 역사는 지하철 승강장 역할 뿐만 아니라, 환승, 쇼핑몰, 영화관 등의 다양한 편의 시설과 결합하여 대형화, 복잡화 되어 가고 있다. 이러한 지하철 역사의 복잡도 증가에 비해서 비상시를 대비한 대피경로, 대피안내 등의 대비체계는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위하여 현재 지하철에 설치되어 있는 Access Point(AP)와 실제 통계 자료를 이용하여 지하철 각 객차의 전체 승객 수를 추정하고, 추정된 승객 수와 지하철 역사의 출구 정보를 기반으로 각 객차의 승객 대피 경로를 방향 지시등과 스마트폰의 Push 알람을 통해 제공함으로써, 비상 시 가장 위험한 지하철 승객의 신속하고 안전한 대피시스템을 제안하였다. OpenWrt 임베디드 OS가 설치된 AP를 이용하여 접속자 수를 추정하는 실험을 수행하였으며, 시뮬레이션을 통해 승객 수를 추정한 결과 신뢰구간 파라미터 $1{\sigma}$, $2{\sigma}$, $3{\sigma}$에서 15%, 17% 그리고 23%의 평균 에러율을 갖는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 시스템의 가능성을 확인하였다.
In this paper, a distributed evacuation system based on the positioning information of subway passengers is proposed. Recently, the subway station is becoming complicated by combining with shopping malls, and movie theaters. Compared to the increasing complexity of subway stations, evacuation system...
In this paper, a distributed evacuation system based on the positioning information of subway passengers is proposed. Recently, the subway station is becoming complicated by combining with shopping malls, and movie theaters. Compared to the increasing complexity of subway stations, evacuation systems are less complex. Subway passengers in each cell were estimated to use the access point in the subway cells and statistics information. The evacuation route is provided through a direction indicator and push alarm of a smart phone based on estimated the number of passengers and exit information of the subway station. Based on this schemes, a quick and safe evacuation system of subway passengers was proposed. The number of connection passengers was estimated using AP with OpenWrt embedded OS installed. The average error rate of the number of passenger was confirmed to be 15%, 17%
and 23% at the confidence parameter of $1{\sigma}$, $2{\sigma}$, and $3{\sigma}$, respectively, through a simulation. The possibility of the system through a simple experiment was examined.
In this paper, a distributed evacuation system based on the positioning information of subway passengers is proposed. Recently, the subway station is becoming complicated by combining with shopping malls, and movie theaters. Compared to the increasing complexity of subway stations, evacuation systems are less complex. Subway passengers in each cell were estimated to use the access point in the subway cells and statistics information. The evacuation route is provided through a direction indicator and push alarm of a smart phone based on estimated the number of passengers and exit information of the subway station. Based on this schemes, a quick and safe evacuation system of subway passengers was proposed. The number of connection passengers was estimated using AP with OpenWrt embedded OS installed. The average error rate of the number of passenger was confirmed to be 15%, 17%
and 23% at the confidence parameter of $1{\sigma}$, $2{\sigma}$, and $3{\sigma}$, respectively, through a simulation. The possibility of the system through a simple experiment was examined.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서 비상 상황 시 승객 위치 정보를 기반으로 하는 승객 분산 대피 시스템을 제안하고, AP기반 승객 추정 방식과, 수집된 샘플과 통계적 기법을 적용하여 전체 승객 수를 추정하는 간단한 실험을 통하여 시스템의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 지하철의 AP와 승객들이 소지하고 있는 스마트폰을 이용하여 객차 별 승객의 수를 추정하고, 추정된 승객의 수를 기반으로 비상시 승객에게 대피 경로 안내를 통해 승객을 적절하게 분산하여 대피시킬 수 있는 시스템을 제안한다.
임베디드 리눅스 기반의 OpenWrt를 이용하여 AP로 부터 접속자 수 정보를 확인하였고, 지하철 1～6호선의 실측 자료를 기반으로 하여 신뢰구간 파라미터에 따른 전체 승객 추정 신뢰 구간과 평균 전체 승객 수를 추정하여 오차율 분석을 하였다. 이를 통하여 본 논문에서 제안된 시스템의 승객 수 추정의 가능성을 확인하였다.
제안 방법
73%(3σ)구간에서의 추정 승객 수 정보를 보여준다. 그리고 주어진 구간에서 요일, 시간에 따라 실제 승객과 비교하여 1호선과 전체 라인으로부터 평균 추정 승객 수와 에러율을 보여준다.
이러한 문제를 해결하기 위하여 다음과 같은 과정을 거쳐 최종 대피 경로를 선정하게 된다. 우선, 역사내의 다양한 센서 데이터를 기반으로 파악된 사고 발생 지역을 제외하고 출구별 동일 인원을 할당하여 대피경로를 설정 한다. 설정된 대피 경로에서 이동 거리(EDP)가 기준 (Dthres)이상인 승객의 무리가 발생하게 된다면 기준치를 초과하지 않는 출구 쪽으로 경로를 변경한다.
하지만 지하철 내의 모든 사용자가 지하철에 설치된 AP를 이용하여 인터넷 서비스를 사용하지 않기 때문에, 실제 지하철 객차의 승객 수와는 많은 오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차를 줄이기 위하여 통계적 기법을 사용하여 각 객차별 전체 승객 수를 추정하게 된다.
임베디드 리눅스 기반의 OpenWrt를 이용하여 AP로 부터 접속자 수 정보를 확인하였고, 지하철 1～6호선의 실측 자료를 기반으로 하여 신뢰구간 파라미터에 따른 전체 승객 추정 신뢰 구간과 평균 전체 승객 수를 추정하여 오차율 분석을 하였다. 이를 통하여 본 논문에서 제안된 시스템의 승객 수 추정의 가능성을 확인하였다.
지하철 객차의 전체 승객 수 추정을 위한 시스템은 그림 1과 같다. 지하철의 각 객차에서 AP접속을 통해 무선 인터넷을 사용하는 승객의 수를 추정한다. 수집된 정보는 유·무선을 통해 전체 지하철 승객 수에 대한 정보를 수집하기 위한 메인 서버로 전송되고, 수집된 정보와 사전에 수집된 통계 데이터를 기반으로 추정된 승객의 수를 저장하게 된다.
대상 데이터
전체 승객의 수는 실제 측정 데이터를 기반으로 추정하였다. 샘플 데이터는 지하철 1～6호선 라인으로부터 출퇴근 시간과 낮 시간 동안 수집하였다.
실험에서는 DIR사의 DIR-825제품을 사용하였으며, 소켓 통신을 이용하여 AP의 접속자 정보를 획득하였고, 서버에 전송하여 데이터베이스에 현재 접속자수의 정보를 입력하였다. 실제 환경에서의 실험은 불가능하기 때문에, 간단한 실험을 통해 가능성을 확인하였다.
이론/모형
기존에 설치되고, 판매되는 AP는 사용자의 AP접근에 제한을 두고 있기 때문에, 본 과정을 수행하기 위해서는 AP컨트롤이 가능하도록 임베디드 리눅스의 한 형태인 OpenWrt를 사용하였다. OpenWrt는 오픈소스 프로젝트의 하나로서 액세스 포인트 장비 개발에 최적화된 형태이다.
성능/효과
그리고 추정된 전체 승객의 평균 에러율은 1σ, 2σ, 3σ에서 15%, 17% 그리고 23%의 에러율을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
표 1은 1호선에서 측정된 샘플 데이터와 전체 호선의 평균 데이터를 보여준다. 스마트폰 사용자의 비율은 요일과 시간에 따라 다르게 나타났으며, 오전 시간에 전체 라인의 스마트폰 사용자 비율은 38.8%로 나타났다. 점심 시간에는 31.
후속연구
앞으로 서버와 지하철 대피 안내 시스템과의 연계를 통하여 비상 상황 시에 승객의 대피 방향등 및 AP와 스마트폰의 Push 알림기능 실험을 통해 구현을 할 예정이다. 전체 시스템을 구성하여 본 논문에서 제안된 지하철 승객의 분산대피 모의실험을 수행할 것이다.
이러한 안전 불감증과 지하철 역사의 복잡도 증가에 비해 승객들의 피난과 안전을 확보하기 위한 대비체계는 요구되어 지고 있다[2-4]. 이와 같은 요구를 만족시키기 위하여, IT기술과의 결합을 통한 효율적인 승객 분산대피 안내 시스템에 대한 연구가 필요하다.
앞으로 서버와 지하철 대피 안내 시스템과의 연계를 통하여 비상 상황 시에 승객의 대피 방향등 및 AP와 스마트폰의 Push 알림기능 실험을 통해 구현을 할 예정이다. 전체 시스템을 구성하여 본 논문에서 제안된 지하철 승객의 분산대피 모의실험을 수행할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
9.11 테러는 어디서 발생하였는가?
미국에서 발생한 9.11 테러 이후, 테러에 대한 불감증은 급증하였으며, 2003년 대구지하철 화재참사는 화재로 대피로 확보 문제와 연기 등의 다양한 문제들로 인하여 많은 희생자가 발생하였다.
2003년 대구지하철 화재참사는 무엇때문에 많은 희생자가 발생하였는가?
미국에서 발생한 9.11 테러 이후, 테러에 대한 불감증은 급증하였으며, 2003년 대구지하철 화재참사는 화재로 대피로 확보 문제와 연기 등의 다양한 문제들로 인하여 많은 희생자가 발생하였다. 최근의 지하철 역사는 단순한 지하철 이용을 위한 역할 뿐만 아니라, 철도, 버스의 환승역 기능과 쇼핑몰, 영화관 등의 다양한 편의시설과 의 결합을 통하여 대형화, 복잡화 되어가고 있다.
지하철 역사의 특징은?
4%의 이용자는 무선랜(Wi-Fi)을 이용하여 인터넷에 접속하는 것으로 조사되었다[5]. 현재, 지하철의 모든 객차와 역사에는 서로 다른 통신사의 Access Point(AP)들이 설치되어 사용자들이 많이 이용하고 있다.
참고문헌 (8)
C. G. Kim, S. W. Lee, N. Hur, S. W. Nam, "A Numercal Study on Passenger Evacuation in a Subway Station in Case of Fire Occurrence", Korean Journal of Air-Conditioning and Regrigeration Engineering, Vol. 22, pp.509-514, 2010
J. H. Canos, G. Alonso, J. jaen, "A multimedia approach to the efficient implementation and use of emergency plans", MultiMedia, IEEE, Vol. 11, Issue 3, pp.106-110, 2004 DOI: http://dx.doi.org/10.1109/MMUL.2004.2
Daibaoqian, WangTong, Qinyueping, "Subway Station Evacuation Simulation System", Measuring Technology and Mechatronics Automation(ICMTMA), Vol. 2, pp.396-399, 2009
S. J. Lee, S. H. Lee, "A Study on the Development of Emergency Evacuation Simulator Considering the Characteristic of the Behavior Pattern in Crowding", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation seciety, vol. 9, no. 5, pp.1319-1327, 2008 DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2008.9.5.1319
J. M. Leem, J. Y. Yu, S. J. Jang, et al., 2013 Mobile internet use survey. p.1-94, Korea Internet & Security Agency, 12. 2013
W. I. Choi, W. I. Kwak, S. J. Kim, M. J. Seo, Statistics using excel, p.136-146, Hackhyunsa Publishers, 2007.
MASUDA, Hiroyuki, and Takeshi ARAI. "An agent-based simulation model of evacuation in a subway station." The 9th International Conference on Computers in Urban Planning and Urban Management (CUPUM05). 2005.
Lei, Wenjun, et al. "Simulation of pedestrian crowds' evacuation in a huge transit terminal subway station." Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 391.22 (2012): 5355-5365.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.