[논문]게임환경에서 AB 와 CA 수학모델을 이용한 보행자들의 집단행동 구현

김성동; 김종현

doi:10.7583/jkgs.2019.19.6.5

초록
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본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a modeling and simulation of group behavioral movement of pedestrians using Agent based and Cellular Automata model in intelligent game environment. The social behaviors of the crowds are complex and important, and based on this, the prototype game-model was implemented to ...

In this paper, we propose a modeling and simulation of group behavioral movement of pedestrians using Agent based and Cellular Automata model in intelligent game environment. The social behaviors of the crowds are complex and important, and based on this, the prototype game-model was implemented to show the crowd interaction on AB and CA in the game environment. Our experiment revealed the promise of group behaviour as a cost-efficient, yet accurate platform for researching crowd behaviour in risk situations with real models.

주제어

표/그림 (11)

그림 [Fig. 1] Group behavior of Gachang Geese[6]
그림 [Fig. 2] Crowd behavior of Shibuya, Tokyo[7]
그림 [Fig. 3] Congestion model for human behaviors
그림 [Fig. 4] Subway model for natural behavior[8]
그림 [Fig. 5] Probability distribution[2]
그림 [Fig. 6] Algorithm for group behaviour
그림 [Fig. 7] Group behavior of pedestrian distribution with agent # N=6
그림 [Fig. 8] 3D probability random distribution of model (t= 0.5s random CPU main 40ms render thread 19.0 ms)
그림 [Fig. 9] 3D action display of top view
그림 [Fig. 10] 3D visualization actions of model (t= 15 sec random CPU main 37.7 ms render thread 43.3 ms)
그림 [Fig. 11] 3D exit stragey of agent (t= 60.5 sec CPU main 29.3ms, render thread 16.0 ms)

AI 본문요약
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문제 정의

대부분 콘텐츠에서는 이러한 군중상호작용 시스템을 흥미롭게 도입하여 사용하고 있다. 게임 또는 가상 환경 속에서의 군중의 행동을 구현함에 있어 기존 연구들에서 효율적인 측면의 접근을 배제하고, 사람들의 성격이 군중형태로부터 표현 가능하도록 군중캐릭터를 이용하여 군중 시뮬레이션의 사실감과 자연스러움을 표현하고자한다. 본 연구의 목적은 넓고 다양한 공간에서 장애물회피를 통한 군중이동 과정을 시뮬레이션하여보고, 좁은 공간에서는 응급발생시 군중들이 어떤 행동을 보이는지 그 출구전략 방법을 고찰 해보려 한다.
심리학자인 솔로몬 애쉬(Solomon Asch)는 실험에서 동조효과가 발생한 것은 집단압력 때문이 아니라 실험자극이 가지고 있는 모호성 때문이라고 했다. 따라서 애쉬는 정답이 분명한 상황에서는 이와 같은 동조현상이 발생하지 않을 것이라고 보고 정확한 정답이 존재하는 자극을 통해 동조효과를 확인하고자 했다. 그것이 유명한 애쉬 동조실험이다.
우리는 실험적으로 군중들의 개인행동과 군중행동의 움직임을 시뮬레이션을 통하여 살펴보았다. 본 논문에서는 게임분야에 많이 적용되는 군중이동을 CA와 AB의 수학적 모델을 이용하여 상호작용 및 시뮬레이션결과를 개발자 관점에서 살펴보았다. 군중모델에서 여러 캐릭터가 같은 목적지를 향해갈 때 과부하를 막기 위해서는 우회하거나 한 줄로 서서 다른 캐릭터가 지나가기를 기다리는 방법을 제안하기도 한다.
게임 또는 가상 환경 속에서의 군중의 행동을 구현함에 있어 기존 연구들에서 효율적인 측면의 접근을 배제하고, 사람들의 성격이 군중형태로부터 표현 가능하도록 군중캐릭터를 이용하여 군중 시뮬레이션의 사실감과 자연스러움을 표현하고자한다. 본 연구의 목적은 넓고 다양한 공간에서 장애물회피를 통한 군중이동 과정을 시뮬레이션하여보고, 좁은 공간에서는 응급발생시 군중들이 어떤 행동을 보이는지 그 출구전략 방법을 고찰 해보려 한다. 먼저 군중 모델의 대피 과정을 설명하기 위하여 수치모델 시뮬레이션 방법인 CA 모델인 셀룰러 오토마톤 군중 경로의 수학적 모델을 제안한다.

가설 설정

그리고 각 실험 그림마다 렌더링 시간과 CPU 연산시간을 기록하였다. t= 0.5sec 시점에서는 [Fig. 8]처럼 폐쇄된 공간에서 다양한 군중이 모여 있다고 가정하였다.
초기(t=0)에 모델은 N 개의 에이전트로 구성되며 서로 공유하는 것은 없다. 우리는 여기서 에이전트 분포에 대한 공간 의존성은 서로간 없다고 가정한다[5].
제안된 모델에서는 하나의 그리드에 그룹 안에 한 번에 여러 에이전트를 포함 할 수 있으며, 하나의 격자 그리드에는 자체 최대 조정 수량이 있다고 가정한다. 에이전트 수가 동일한 그리드로 이동할 때 최대 수용 인원을 초과하는 경우 (충돌을 의미) 일부 에이전트는 원래 그리드에 머무르거나 우회를 위해 측면으로 이동하게 된다.

제안 방법

이 모델은 대상 시스템의 구성주체들을 면밀히 관찰하여 주요한 속성과 행동규칙을 추출해내고, 이를 기반으로 다수의 간략화 된 행위자를 설정한다. 그리고 주어진 환경과 공간에서 이들이 직접상호작용을 하도록 시뮬레이션하여 나타나는 현상들을 관찰하게 한다. 여기서 관찰된 현상이 실제 시스템현상과 부합하지 않는다면 행위자의 속성과 행동규칙을 수정해가면서 최종적으로 유효성이 확인된 모델을 얻게 된다.
본 연구의 목적은 넓고 다양한 공간에서 장애물회피를 통한 군중이동 과정을 시뮬레이션하여보고, 좁은 공간에서는 응급발생시 군중들이 어떤 행동을 보이는지 그 출구전략 방법을 고찰 해보려 한다. 먼저 군중 모델의 대피 과정을 설명하기 위하여 수치모델 시뮬레이션 방법인 CA 모델인 셀룰러 오토마톤 군중 경로의 수학적 모델을 제안한다. 실험 데이터는 CA 모델을 검증하여 향후 추가 연구를 개발하는 할 때도 도입하여 사용할 것이다.
만약 여러 캐릭터들이 동시에 같은 목적지를 향한다면, 서로 충둘 할 뿐만 아니라 목적지까지의 길을 서로 막게 된다. 실험과정은 1-3단계 과정으로 거쳐으며, t=0.5sec, t=15sec, t=60.5sec 시간 경과 후, 차단된 좁은 방에서 탈출과정을 군중 시뮬레이션하였다. 그리고 각 실험 그림마다 렌더링 시간과 CPU 연산시간을 기록하였다.
7]에서는 도로위 컨테이너를 모델링하여 배경환경 오브젝트로 사용하였고, 여기에 보행자 움직임 캐릭터들을 이용하였다. 여기에 AB 모델규칙(agent N=6)을 적용하여 약간은 복잡하여 보였지만 N= 60개 캐릭터들이 자연스런 움직임을 유발할 수 있었으며, 알고리즘 [Fig. 6]을 도입하여 에이전트 기반 모델의 중심이 되는 세 가지 아이디어, 객체, 출현 및 복잡성으로 간주하였다. [Fig.
우리는 실험적으로 군중들의 개인행동과 군중행동의 움직임을 시뮬레이션을 통하여 살펴보았다. 본 논문에서는 게임분야에 많이 적용되는 군중이동을 CA와 AB의 수학적 모델을 이용하여 상호작용 및 시뮬레이션결과를 개발자 관점에서 살펴보았다.

대상 데이터

캐릭터 종류로는 길거리 보행자 움직임과 군중들의 응급집단 움직임 캐릭터이며, 사용한 숫자는 각각 캐릭터 수 60개, 104개로 모델링 데이타셋을 구성하였다. 랜더링 환경은 Batches 778, Tris 3.7M Verts 2.2M, Screen 563x272, 24 FPS이다.
0 f3을 사용하였으며 [14], 보행자 남. 여 모델링 캐릭터는 110개의 초기 데이터로 형성하였고, 시뮬레이션 실험을 위해 모델링캐릭터 일부를 중복하여 사용하였다. 캐릭터 종류로는 길거리 보행자 움직임과 군중들의 응급집단 움직임 캐릭터이며, 사용한 숫자는 각각 캐릭터 수 60개, 104개로 모델링 데이타셋을 구성하였다.
여 모델링 캐릭터는 110개의 초기 데이터로 형성하였고, 시뮬레이션 실험을 위해 모델링캐릭터 일부를 중복하여 사용하였다. 캐릭터 종류로는 길거리 보행자 움직임과 군중들의 응급집단 움직임 캐릭터이며, 사용한 숫자는 각각 캐릭터 수 60개, 104개로 모델링 데이타셋을 구성하였다. 랜더링 환경은 Batches 778, Tris 3.

성능/효과

AB 수학모델에서 언급한 것처럼, 군중간 상호작용을 통해 줄을 서서 지나가기를 기다리거나, 우회출구를 찾거나 하는 약간의 시간을 낭비해야 된다. t=60.5sec 경과 후 군중 캐릭터들은 [Fig. 11] 처럼 폐쇄된 좁은 방을 거의 탈출하게 된다는 것을 알 수 있었다. 여기서 우리는 본 실험을 몇 차례 반복하면서, 집합적인(collection) 군중이동과 군중밀집(crowd density)정도를 분석하여 경로찾기 방법을 적용할 수 있다는 점을 깨닫게 되었다.
11] 처럼 폐쇄된 좁은 방을 거의 탈출하게 된다는 것을 알 수 있었다. 여기서 우리는 본 실험을 몇 차례 반복하면서, 집합적인(collection) 군중이동과 군중밀집(crowd density)정도를 분석하여 경로찾기 방법을 적용할 수 있다는 점을 깨닫게 되었다.

후속연구

먼저 군중 모델의 대피 과정을 설명하기 위하여 수치모델 시뮬레이션 방법인 CA 모델인 셀룰러 오토마톤 군중 경로의 수학적 모델을 제안한다. 실험 데이터는 CA 모델을 검증하여 향후 추가 연구를 개발하는 할 때도 도입하여 사용할 것이다.
향후 실시간 군중밀집도 처리, 목표물 이동 및 혼잡도 분석과 같은 수학적 이론을 근거로 매끄러운 군중 시뮬레이션을 달성하기 위해서는 군중과 개별 오브젝트의 더 많은 군중이동 요소를 파악하여 철저한 수학적 모델 설계 및 실험과정이 필요하다고 본다[16]. 조만간 시뮬레이션 정확도를 향상시키기 위하여 군중 데이터 세트와 여러 보행자 및 군중 시뮬레이션 알고리즘의 비교를 검증하는 작업도 수행하여 볼 것이다.
향후 실시간 군중밀집도 처리, 목표물 이동 및 혼잡도 분석과 같은 수학적 이론을 근거로 매끄러운 군중 시뮬레이션을 달성하기 위해서는 군중과 개별 오브젝트의 더 많은 군중이동 요소를 파악하여 철저한 수학적 모델 설계 및 실험과정이 필요하다고 본다[16]. 조만간 시뮬레이션 정확도를 향상시키기 위하여 군중 데이터 세트와 여러 보행자 및 군중 시뮬레이션 알고리즘의 비교를 검증하는 작업도 수행하여 볼 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	군중의 정의는?	군중의 정의는 많은 사람들이 물리적으로 그룹화(군집화)되어 있다는 의미이다. 군중속을 보면 개인들 각각의 행동이 서로 다르며 거기에는 군중들 나름의 어떤 행위가 존재하게 된다.
	집단적 동조현상은 무엇인가?	그것이 유명한 애쉬 동조실험이다. 군중들의 움직임은 개인이나 집단의 심리적 요인에 따라 작용하는 경우가 많은데 이것이 바로 집단적 동조현상이다. 즉 군중들이 지배적 의견에 따라 행동하고 개인의 이성이나 판단은 무시하는 것이다.
	군중상호작용 시스템을 게임 속 컨텐츠로 넣어 무엇을 표현하는가?	대부분 콘텐츠에서는 이러한 군중상호작용 시스템을 흥미롭게 도입하여 사용하고 있다. 게임 또는 가상 환경 속에서의 군중의 행동을 구현함에 있어 기존 연구들에서 효율적인 측면의 접근을 배제하고, 사람들의 성격이 군중형태로부터 표현 가능하도록 군중캐릭터를 이용하여 군중 시뮬레이션의 사실감과 자연스러움을 표현하고자한다. 본 연구의 목적은 넓고 다양한 공간에서 장애물회피를 통한 군중이동 과정을 시뮬레이션하여보고, 좁은 공간에서는 응급발생시 군중들이 어떤 행동을 보이는지 그 출구전략 방법을 고찰 해보려 한다.

참고문헌 (16)

C. Reynolds, "The OpenSteer Library", 2004, http://opensteer.sourceforge.net/
Y.Wu, J Kang, C.Wang, "A crowd route choice evacuation model in large indoor building spaces", Frontiers of Architectural Research 2018(7), pp.135-pp.150
Chris Cocking1, John Drury2, & Steve Reicher, "The psychology of crowd behaviour in emergency evacuations: Results from two interview studies and implications for the Fire and Rescue Services", Irish Journal of Psychology, Vol. 30 No. 1 2009 pp. 59-72

상세보기
Nicole Ronald, Leon Approach, Michael Kirley "An agent-based approach to modelling pedestrain behaviour", I.J. of Simulation Vol. 8 No. 1, 2007 pp.25-pp.38
Kristina Lerman, "Design and Mathematical Analysis of Agent-based systems", LNCS April 2000
https://blog.naver.com/beeman11/220144570346
https://www.canstockphoto.ca/tokyo-japan-intersection-13757073.html
Seongdong Kim, C. Hoffmann, J. M. Lee, "An Experiment in Rule-based Crowd Behavior for Intelligent Games", Proc. ICCIT09, Vol 2 No 3 Seoul, Korea, November 2009
Uvais Karni, "Implementation of artificial Intelligence to simulate human and social behaviors for egress", Nesapakkam, 2018 pp.1-pp.7
Pablo Cristian Tissera, Alicia Castro and et al., "Simulating Behaviours to face up an Emergency Evacuation", ResearchGate, 2014 01
Rob Dupre and Vasileios Argyriou," A human and group behavior simulation evalation framework utilizing composition and video analysis", Comput Anim Virtual Worlds 2019 pp.2-pp.18
A.T Crooks, A.Hudson-Smith, A Patel, "Advances and Techniques for Building 3D Agent-based Models for Urban Systems", Advanced Geosimulation Models, 2011 pp.49-pp.65
Lee Ho-yeon, Lee soo-ho, Choi Jun-ho, and Won-hwa," A study on Crowd Evacuation Modeling Methodology to develop a Egree simulation Tool", Architectural Institute of Korea 2013.4, pp227-pp.228
Arthur Juliani, et al., "Unity:A general platform for Intelligent Agents", http://github.com/unity-Technoligies/ml-agents2018 09
Seongdong Kim, C. Hoffmann, J. M. Lee, "An Experiment in Rule-based Crowd Behavior for Intelligent Games", Proc. ICCIT09, Vol 2 No 3 Seoul, Korea, November 2009
Dupre, R, Argyriou, V. A, "human and group behavior simulation evaluation framework utilizing composition and video analysis", Comput Anim Virtual Worlds.; 30:e1844,https://doi.org/10.1002/cav.1844, 2019

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