[논문]화재발생 시 대피시뮬레이션 시스템을 통한 최적대피경로 적용에 관한 연구

김대일; 정주안; 박성찬; 고주연; 염춘호

doi:10.15683/kosdi.2020.3.31.096

화재발생 시 대피시뮬레이션 시스템을 통한 최적대피경로 적용에 관한 연구
A study on the Application of Optimal Evacuation Route through Evacuation Simulation System in Case of Fire 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.16 no.1 = no.47, 2020년, pp.96 - 110

김대일 (Institute of Urban Science, University of Seoul) , 정주안 (Institute of Urban Science, University of Seoul) , 박성찬 (Institute of Urban Science, University of Seoul) , 고주연 (Institute of Urban Science, University of Seoul) , 염춘호 (International School of Urban Sciences, University of Seoul)

초록
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최근 국내외적으로 기후변화로 인한 대형화재, 집중호우, 지진 등으로 재난발생 가능성이 높아지고 있으며, 특히 어린이와 노약자등을 포함한 다양한 사람들이 몰리는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집지역에 대형 재난사고가 지속적으로 발생하고 있다. 연구목적: 본 연구에서는 화재발생 시 이용자 밀집시설에서 화재발생 사실을 조기에 감지하고, 대피자가 안전하게 대피하기 위해 빅데이터와 첨단기술을 활용한 재난감지 및 최적의 대피경로를 분석하고자 한다. 연구방법: 상황인지 기반의 3차원 객체모델 기술과 A*알고리즘의 최적화를 통한 새로운 알고리즘을 제안하고, 이들 활용한 시나리오 기반의 최적 대피경로 선정 기법을 제시하였다. 연구결과: HPA*E알고리즘을 이용하여 화재발생 시 대피시뮬레이션을 3D모델로 재현하고, 최적의 대피경로와 대피시간을 시나리오별로 산출하였다. 결론: 본 연구는 향후 우리나라에서 재난사고 발생 시 대피자가 안전하고 신속하게 대피할 수 있는 경로를 제시함으로써 인명피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, due to global warming, it is easily exposed to various disasters such as fire, flood, and earthquake. In particular, large-scale disasters have continuously been occurring in crowded areas such as traditional markets, facilities for the elderly and children, and public facilities where various people stay. Purpose: This study aims to detect a fire occurred in crowded facilities early in the event to analyze and provide an optimal evacuation route using big data and advanced technology. Method: The researchers propose a new algorithm through context-aware 3D object model technology and A* algorithm optimization and propose a scenario-based optimal evacuation route selection technique. Result: Using the HPA* E algorithm, the evacuation simulation in the event of a fire was reproduced as a 3D model and the optimal evacuation route and evacuation time were calculated for each scenario. Conclusion: It is expected to reduce fatalities and injuries through the evacuation induction technique that enables evacuation of the building in the shortest path by analyzing in real-time via fire detection sensors that detects the temperature, flame, and smoke.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. The Case of Network Modeling
그림 Fig. 2. Selecting the Shortest Path in Real Space
그림 Fig. 3. A*algorithm Pseudo Code
그림 Fig. 4. HPA*E algorithm Pseudo Code of EEG
그림 Fig. 5. The number of cases in all the shortest evacuation routes calculated by the HPA * E algorithm
표 Table 1. Simulation of Evacuation Routes and Evacuation Times
그림 Fig. 6. Graph of Evacuation Time-The number of People Evacuation
그림 Fig. 7. Two patterns of evacuees arrangement
표 Table 2. Evacuation Route Scenarios of Daycare Facility
그림 Fig. 8. Scenario 1 overview
그림 Fig. 9. Graph of Evacuation Time-The number of People Evacuation
표 Table 3. Scenario 1 Evacuation Time by Evacuation Route
그림 Fig. 10. Optimal route(Route1)
표 Table 4. Scenario 2 Evacuation Time by Evacuation Route
표 Table 5. Scenario 3 Evacuation Time by Evacuation Route
표 Table 6. Scenario 4 Evacuation Time by Evacuation Route
표 Table 7. Scenario 5 Evacuation Time by Evacuation Route
표 Table 8. Scenario 6 Evacuation Time by Evacuation Route

AI 본문요약
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문제 정의

, 2018) 이러한 여러 센서로부터 추출되는 화재 대응 운영시스템에 대한 연구개발은 매우 초보적 단계이므로, 최소의 인원으로 화재발생 시 화재 상황에 대하여 효율적으로 대응할 수 있는 스마트 시스템 기술개발의 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집시설을 대상으로 화재발생 시 대피자의 특성을 고려한 새로운 알고리즘을 통하여 대피 속도와 대피 시간을 통해 최적의 대피경로를 구현하는데 특징이 있다.
본 연구의 대상이 되는 이용자밀집시설은 기존의 불특정 다수인이 이용하는 다중이용시설, 아동 및 노인 복지와 관련한 노유자시설, 전통적 상거래가 이루어지는 재래시장의 3대 시설물을 대상으로 하였다. 또한 화재와 같은 재난이 발생했을 경우 3대 시설물의 피해사례를 가정하여 대피자의 특성과 건물의 특성 등을 통한 시나리오기반의 최적의 대피경로를 선정 하는 기술을 통해 대상 시설물의 예상 대피경로를 분석하고 정량적 평가 지수에 따라 최적 대피경로를 선정하여 이를 시설물에 직접 적용하고 Test Bed 검증을 수행하여 최적 대피경로를 제시하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 위의 3대 시설물 중에서 노유지시설인 ｢어린이집｣을 대상으로 경로별 대피속도와 최단거리를 계산하여 대피시간을 산출하였다.
본 연구는 다양한 자연·사회 재난 중에서 화재에 착목하여 화재발생 시 건물 안의 대피자의 다양한 상황을 가정하고, 대피시뮬레이션을 통해 최적의 대피경로를 파악하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다.
본 연구는 어린이와 노약자등을 포함한 다양한 사람들이 몰리는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집지역에서 화재발생 시 최적의 대피경로를 파악하기 위해 대피시뮬레이션 시스템 방법으로 A*알고리즘의 최적화를 통해 새로운 대피경로 알고리즘인 HPA*E 알고리즘을 개발하여 화재발생 시 대피경로 행동 모델을 분석하였다. 또한 실제 적용 가능한 다중이용시설 별로 HPA*E 알고리즘을 통해 다양한 시나리오를 분석하고, 상황인지 기반의 3D모델 기술을 활용한 시나리오 기반의 최적 대피경로를 파악하였다.
본 연구에서는 다양한 자연·사회 재난 중에서 화재에 착목하여 화재발생 시 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집시설에서 화재발생 사실을 조기에 감지하고, 대피자가 안전하게 대피하기 위해 빅데이터와 첨단기술(IoT 등)을 활용한 재난감지 및 최적 대피경로를 선정하는데 목적을 두고 있다.
대피시뮬레이션은 대피자들을 건물공간 내에 복수로 배치하여, 군집상태로 대피상황을 가시화할 수 가 있다. 여기서 본 연구는 대피자가 군집상태로 대피경로를 되돌아가는 것을 가시화하기 위해, 대피경로의 일부에 통행불능 상태 설정을 추가하고, 도중에 대피자가 별도의 대피경로를 재선택 하는 행동을 모델화 하였다.

가설 설정

시나리오 1은 Fig. 8과 같이 화재가 1개소에서 발생하는 상황을 가정하고, 대피인원은 15명씩 3개 그룹으로 배치하여 출구가 3개일 때를 가정하였다. 시뮬레이션 결과 상위 5개의 경로를 대피시간 Table 3과 그래프(Fig.
시나리오 2는 화재가 1개소에서 발생하는 상황을 가정하고, 대피인원은 15명씩 3개 그룹으로 배치하여 출구가 3개일 때를 가정하였다. 시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 4에 나타내었다.
시나리오 3은 화재가 2개소에서 발생하는 상황을 가정하고, 대피인원은 15명씩 3개 그룹으로 배치하여 출구가 3개일 때를 가정하였다. 시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 5에 나타내었다.
시나리오 4는 화재가 2개소에서 발생하는 상황을 가정하고, 대피인원은 15명씩 3개 그룹으로 배치하여 출구가 2개일 때를 가정하였다. 시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 6에 나타내었다.
시나리오 5는 화재가 2개소에서 발생하는 상황을 가정하고, 대피인원은 15명씩 3개 그룹으로 배치하여 출구가 2개일 때를 가정하였다. 시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 7에 나타내었다.
시나리오 6은 화재가 2개소에서 발생하는 상황을 가정하고, 대피인원은 15명씩 3개 그룹으로 배치하여 출구가 2개일 때를 가정하였다. 시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 8에 나타내었다.

제안 방법

(1) 기존의 A*알고리즘을 보다 고도화 하여 최적의 대피경로를 산출 할 수 있는 새로운 HPA*E 알고리즘을 제안하였다.
본 연구의 대피시뮬레이션 시스템은 A*알고리즘의 최적화를 이용하여 화재발생 시 최적의 대피경로를 찾아 각 시설별로 시뮬레이션을 실시하였다. A*알고리즘을 이용한 대피시뮬레이션은 한 쪽 변을 30cm의 정방형 메시(mesh)에 의해 건물공간을 분할하여 모델화하였다. 또한 대피자는 그 메시(mesh) 정보를 이용하여 대피가 완료되는 출구까지의 이동, 장애물과의 충돌 및 대피자들 간의 충돌을 검출하였다.
5와 같이 총8개의 최단 경로를 산출하였으며, 이때 탐색한 최단 경로 중 안전하지 않은 경로는 제외 하였다. HPA*E 알고리즘을 통해 산출된 8개의 경로를 기준으로 대피 시뮬레이션을 진행하여 각 대피자 특성에 따라 지정된 속도를 바탕으로 대피경로를 산출하고, 대피 중 일어날 수 있는 대피자들끼리의 충돌 방지를 설계하여 병목현상을 제거 하였다. 그 결과 Table 1 및 Fig.
한편 대피자의 경로를 계산하기 위해서 화재발생 시 각 방에서 동시에 대피하여 지상1층옥외 출구까지 나가는 경로를 계산하였다. Table 2와 같이 대피자는 45명이 15명씩3 그룹으로 A, B 위치로 나누어 배치하고, 발화지점이 1개이고 출구가 3개 일 때 대피인원이 최적으로 분산 될 수 있도록 설정하였다. 마지막으로 발화지점이 2개이고 출구가 2개 일 때 대피인원이 최적으로 분산 될 수 있도록 설정하였다.
각 시설물별 대피경로에 대한 최단경로는, 메시(mesh) 데이터를 이용하여 가변 그래프에서의 최단경로를 산출하였다. 가변 그래프는 공간에 설정되어 있는 각 메시(mesh)를 정점으로 하여, 근접하는 상하좌우 4개의 메시(mesh) 중에서 대피자가 통행 가능한 메시(mesh)끼리 접속하고, 통행이 불가능한 메시(mesh)는 접속하지 않는 규칙으로 작성하였다.
A*알고리즘 의사코드의 구현 순서를 보면, 먼저(1) 각 장소에 해당하는 값을 초기화하고 종료는 not-found로, 최단거리는 무한대로, 직전노드는 없음으로 설정한다. 그리고 (2) 출발지에서 직접적으로 연결된 장소들에 대해서는 최단거리를 기입하고, 직전노드에 출발지를 기입한다.
노유자시설인 ｢어린이집｣을 대상으로 HPA*E 알고리즘을 적용하여 최적의 대피경로를 산출하였다. 대시경로를 산출하는데 있어 대피시간은, 건물 내에 설치된 센서를 이용하여 감지된 건물 내의 모든 인원이 대피하는데 소요되는 시간으로 정의 하였다.
또한, 화재발생 시 대피행동의 모델화는, 대피자가 출구까지 최단경로를 선택하는 행동을 모델화 하였다. 대피시뮬레이션의 적용사례는 노유자시설과 다중이용시설의 지층을 대상으로 하고, 대피상황으로는 출구가 1개소 일 경우와 2개소 일 경우로 나눠서 대피시뮬레이션을 실시하였다.
따라서 본 연구에서는 대피완료 지점을 설정하면, 건물안에 있는 대피자는 도중의 장애물을 피하면서 대피완료 지점까지의 최단경로를 통해 대피하는 행동을 모델화 하였다. 또한 대상 건물이 대규모일 경우의 대피경로를 계산하는데 있어 부하를 저감시키기 위해 네트워크모델에 의한 최단경로와 메시(mesh) 모델에 의한 최단경로를 조합하여 최단경로를 산출하였다.
또한 (3) 각 장소의 가중최단거리를 각 장소로 계산해서 넣고, 최단경로가 not-found이면서 가중최단거리가 가장 짧은 장소를 선택하여 새 경로노드로 설정하고, 그 장소의 종료를 found로 바꾼다. (4) 최단경로가 not-found인 모든 장소들에 대해서, 아래 조건이 만족하는지 판단한다.
따라서 본 연구에서는 대피완료 지점을 설정하면, 건물안에 있는 대피자는 도중의 장애물을 피하면서 대피완료 지점까지의 최단경로를 통해 대피하는 행동을 모델화 하였다. 또한 대상 건물이 대규모일 경우의 대피경로를 계산하는데 있어 부하를 저감시키기 위해 네트워크모델에 의한 최단경로와 메시(mesh) 모델에 의한 최단경로를 조합하여 최단경로를 산출하였다.
A*알고리즘을 이용한 대피시뮬레이션은 한 쪽 변을 30cm의 정방형 메시(mesh)에 의해 건물공간을 분할하여 모델화하였다. 또한 대피자는 그 메시(mesh) 정보를 이용하여 대피가 완료되는 출구까지의 이동, 장애물과의 충돌 및 대피자들 간의 충돌을 검출하였다.
위의 어린이집 적용 결과 분석을 바탕으로 화재발생 시 건물 안에 있는 대피자들의 다양한 특성을 고려하였다. 또한 대피자들의 상황에 맞는 6가지의 시나리오를 적용하여 최적의 대피경로와 시간을 분석하였다. 본문에서는 시나리오1의 결과를 중심으로 대피자 위치, 대피시간, 대피경로를 제시하였으며, 나머지 시나리오는 최단 대피시간을 표로 정리하였다.
본 연구는 어린이와 노약자등을 포함한 다양한 사람들이 몰리는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집지역에서 화재발생 시 최적의 대피경로를 파악하기 위해 대피시뮬레이션 시스템 방법으로 A*알고리즘의 최적화를 통해 새로운 대피경로 알고리즘인 HPA*E 알고리즘을 개발하여 화재발생 시 대피경로 행동 모델을 분석하였다. 또한 실제 적용 가능한 다중이용시설 별로 HPA*E 알고리즘을 통해 다양한 시나리오를 분석하고, 상황인지 기반의 3D모델 기술을 활용한 시나리오 기반의 최적 대피경로를 파악하였다. 연구의 범위로서는 기초적 자료제공을 목적이므로 센서 설치위치와 장애요소에 따른 변수는 논하지 않는 것으로 하였다.
이를 위해 A*알고리즘을 활용한 최적화된 새로운 알고리즘을 적용하여 상황인지 기반의 3차원 모델 기술에 적용할 수 있는 최적 대피경로 선정 알고리즘을 제시하였다. 또한 화재발생 시 대피자들은 어린이, 노약자, 남녀 등 다양한 특성에 따라 대피할 수 있는 속도가 다를 수 있다는 것을 가정하여 각각의 시나리오별로 대피시뮬레이션을 통해 건물 안의 대피자들의 속도에 맞는 최단거리 및 최단시간에 대피할 수 있는 최적의 대피경로에 대해 연구를 수행하였다.
2는 메시(mesh) 모델을 이용하여 단수 경로선택의 대피행동에 의한 대피자가 현재 있는 위치에서 방의 출구까지 실제 공간상의 최단경로를 이동하는 경로를 표시하였다. 또한, 이동 중에는 다른 대피자와의 충돌 가능성이 있기 때문에 대피시뮬레이션에서 메시(mesh) 데이터를 이용한 대피자간의 충돌시의 이동보정처리를 실시하였다.
또한, 화재발생 시 대피행동의 모델화는, 대피자가 출구까지 최단경로를 선택하는 행동을 모델화 하였다. 대피시뮬레이션의 적용사례는 노유자시설과 다중이용시설의 지층을 대상으로 하고, 대피상황으로는 출구가 1개소 일 경우와 2개소 일 경우로 나눠서 대피시뮬레이션을 실시하였다.
또한 화재와 같은 재난이 발생했을 경우 3대 시설물의 피해사례를 가정하여 대피자의 특성과 건물의 특성 등을 통한 시나리오기반의 최적의 대피경로를 선정 하는 기술을 통해 대상 시설물의 예상 대피경로를 분석하고 정량적 평가 지수에 따라 최적 대피경로를 선정하여 이를 시설물에 직접 적용하고 Test Bed 검증을 수행하여 최적 대피경로를 제시하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 위의 3대 시설물 중에서 노유지시설인 ｢어린이집｣을 대상으로 경로별 대피속도와 최단거리를 계산하여 대피시간을 산출하였다.
본 연구의 대피시뮬레이션 시스템은 A*알고리즘의 최적화를 이용하여 화재발생 시 최적의 대피경로를 찾아 각 시설별로 시뮬레이션을 실시하였다. A*알고리즘을 이용한 대피시뮬레이션은 한 쪽 변을 30cm의 정방형 메시(mesh)에 의해 건물공간을 분할하여 모델화하였다.
또한 대피자들의 상황에 맞는 6가지의 시나리오를 적용하여 최적의 대피경로와 시간을 분석하였다. 본문에서는 시나리오1의 결과를 중심으로 대피자 위치, 대피시간, 대피경로를 제시하였으며, 나머지 시나리오는 최단 대피시간을 표로 정리하였다.
위의 어린이집 적용 결과 분석을 바탕으로 화재발생 시 건물 안에 있는 대피자들의 다양한 특성을 고려하였다. 또한 대피자들의 상황에 맞는 6가지의 시나리오를 적용하여 최적의 대피경로와 시간을 분석하였다.
현재 A*알고리즘을 이용해 최단경로를 찾는 그래프는 기존에 제작된 3D 건물 모델로부터 추출하며, 해당 추출 알고리즘을 필수적인 노드로만 구성된 최소 크기를 갖는 그래프를 추출할 수 있도록개선하여 시스템의 성능을 높일 수 있다. 이러한 3D 건물 모델로부터 최단경로를 산출하는데 필수적인 노드만을 뽑아내는 알고리즘을 이용해 Effective Evacuation Graph(EEG)를 구성하고, 대피경로를 최적화하기 위해 Fig. 4와 같이 의사코드를 구성하였다.
60초로 가장 짧게 나와 최적의 대피 경로임을 확인할 수 있었다. 이를 기반으로 어린이집에 화재가 발생 했을 경우 대피자들의 위치와 출구의 개수 등의 다양한 상황을 상정하여 시나리오분석을 실시하였다.
본 연구에서는 다양한 자연·사회 재난 중에서 화재에 착목하여 화재발생 시 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집시설에서 화재발생 사실을 조기에 감지하고, 대피자가 안전하게 대피하기 위해 빅데이터와 첨단기술(IoT 등)을 활용한 재난감지 및 최적 대피경로를 선정하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 A*알고리즘을 활용한 최적화된 새로운 알고리즘을 적용하여 상황인지 기반의 3차원 모델 기술에 적용할 수 있는 최적 대피경로 선정 알고리즘을 제시하였다. 또한 화재발생 시 대피자들은 어린이, 노약자, 남녀 등 다양한 특성에 따라 대피할 수 있는 속도가 다를 수 있다는 것을 가정하여 각각의 시나리오별로 대피시뮬레이션을 통해 건물 안의 대피자들의 속도에 맞는 최단거리 및 최단시간에 대피할 수 있는 최적의 대피경로에 대해 연구를 수행하였다.
최적 대피경로는 최단 경로 중 가장 짧은 대피 시간을 갖는 경로로써, 모든 인원이 대피하는데 걸리는 시간이 가장 짧은 경로와, 특정 탈출구에 인원이 몰리는 경우 발생하는 병목 현상에 의해 대피가 지연되는 경우를 최소화하는 경로로. 이용 가능한 탈출구를 바탕으로 모든 최단 경로에 대해 시뮬레이션을 통해 병목 현상을 감지하고 대피 시간을 계산하여 가장 최적의 대피경로를 산출할 수 있도록 하였다. 어린이집의 출구가 두 개일 때 시뮬레이션을 통한 최적 대피경로 산출 결과 Fig.
7과 같이 설정하였다. 한편 대피자의 경로를 계산하기 위해서 화재발생 시 각 방에서 동시에 대피하여 지상1층옥외 출구까지 나가는 경로를 계산하였다. Table 2와 같이 대피자는 45명이 15명씩3 그룹으로 A, B 위치로 나누어 배치하고, 발화지점이 1개이고 출구가 3개 일 때 대피인원이 최적으로 분산 될 수 있도록 설정하였다.

대상 데이터

최단 경로는 특정 위치에서부터 주어진 탈출구까지 이동 가능하고 안전하면서 가장 짧은 경로로써HPA*E 알고리즘을 이용해 산출한 경로를 정의하고 있다. 또한 대피자는 총 45명을 각 방에 15명씩 3 그룹으로 설정하였다.
본 연구의 대상이 되는 이용자밀집시설은 기존의 불특정 다수인이 이용하는 다중이용시설, 아동 및 노인 복지와 관련한 노유자시설, 전통적 상거래가 이루어지는 재래시장의 3대 시설물을 대상으로 하였다. 또한 화재와 같은 재난이 발생했을 경우 3대 시설물의 피해사례를 가정하여 대피자의 특성과 건물의 특성 등을 통한 시나리오기반의 최적의 대피경로를 선정 하는 기술을 통해 대상 시설물의 예상 대피경로를 분석하고 정량적 평가 지수에 따라 최적 대피경로를 선정하여 이를 시설물에 직접 적용하고 Test Bed 검증을 수행하여 최적 대피경로를 제시하는데 목적이 있다.
본론에서 제시한 대피시뮬레이션을 적용한 대피행동 실험의 대상은 ｢어린이집｣을 대상으로 하고 대피자의 배치 정보를 Fig. 7과 같이 설정하였다. 한편 대피자의 경로를 계산하기 위해서 화재발생 시 각 방에서 동시에 대피하여 지상1층옥외 출구까지 나가는 경로를 계산하였다.

이론/모형

0)으로 하였다. 다음으로 최소의 무게를 가진 최단경로를 구하기 위해서, A*알고리즘을 사용하였다. A*알고리즘은 최단경로를 검색하기 때문에 목적지까지의 무게 견적을 최소화 하면서 검색하는 것으로 계산량을 저감시키는 알고리즘이다.
본 논문에서는 A* 알고리즘을 고도화하여 3D 모델로부터 최단경로를 산출하는데 필수적인 노드만을 뽑아내는 알고리즘을 이용해 Effective Evacuation Graph(EEG)를 구성하고, 대피경로를 최적화한 새로운 HPA*E(Hierarchical Pathfinding Algorithm* using Efficient evacuation graph) 알고리즘을 적용하였다.
화재 상황의 특성상 위험으로부터 대피자들이 최대한 짧은 시간에 대피하기 위해서는 최단대피경로를 산출하고 시간을 최소화할 필요가 있기 때문에 A*알고리즘의 성능은 알고리즘에 이용되는 그래프(graph)의 크기에 매우 예민하므로 그래프의 크기를 줄이는 것이 알고리즘을 효율적으로 사용하는데 가장 중요하다. 본 연구에서는 A*알고리즘의 최적화를 통해 새로운 알고리즘인 HPA*E(Hierarchical Pathfinding Algorithm* using Efficient evacuation graph) 알고리즘을 적용하였다.

성능/효과

(2) 노유자시설인 어린이집을 대상으로 시나리오별 대피시뮬레이션의 적용하여, 출구가 두 곳으로 대피하는 경우와, 출구가 세 곳으로 대피하는 경우를 비교한 결과, 대피자가 두 방향으로 대피하기 전의 출구에서 대피자들이 가장 정체되기 때문에 대피시간에 있어 큰 차이가 나지 않았다.
(3) 두 방향 이상으로 대피 시 대피경로가 통행불능이 반복 되어, 같은 경로로 대피하는 다른 대피자와의 충돌이 생겨, 대피시간이 더 정체 되는 것을 알 수 있었다.
(4) 또한 각각의 시나리오를 통해 두 방향 이상으로 대피 시 대피경로가 통행불능이 반복 되는 과정에서 대피자들끼리 대피순서의 정보를 전달받았다고 가정할 경우 대피시간을 산출하여 시나리오에 따른 최단 대피시간을 파악할 수 있었으며, 그 대피 상황을 본 시뮬레이션으로 보다 가시화 할 수 있었다.
시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 7에 나타내었다. 5개의 대피경로 중 최적의 대피 경로는 경로 1관 경로 2로 나타났으며 대피시간은 15.20으로 확인 되었다.
시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 4에 나타내었다. 5개의 대피경로 중 최적의 대피 경로는 경로 1로 나타났으며 대피시간은 11.00으로 확인 되었다
시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 5에 나타내었다. 5개의 대피경로 중 최적의 대피 경로는 경로 1로 나타났으며 대피시간은 15.80으로 확인 되었다.
시뮬레이션 결과 대피 시간 상위 5개의 대피 시간을 Table 8에 나타내었다. 5개의 대피경로 중 최적의 대피 경로는 경로 1로 나타났으며 대피시간은 18.50으로 확인 되었다
9)로 나타내었다. 5개의 대피경로 중 최적의 대피 경로는 대피시간이 17.10으로 나타난 경로 1이 최적의 대피경로임을 확인 할 수 있었다(Fig. 10).
HPA*E 알고리즘을 통해 산출된 8개의 경로를 기준으로 대피 시뮬레이션을 진행하여 각 대피자 특성에 따라 지정된 속도를 바탕으로 대피경로를 산출하고, 대피 중 일어날 수 있는 대피자들끼리의 충돌 방지를 설계하여 병목현상을 제거 하였다. 그 결과 Table 1 및 Fig. 6과 같이 8개의 경로 중 경로 4의 대피시간이 19.60초로 가장 짧게 나와 최적의 대피 경로임을 확인할 수 있었다. 이를 기반으로 어린이집에 화재가 발생 했을 경우 대피자들의 위치와 출구의 개수 등의 다양한 상황을 상정하여 시나리오분석을 실시하였다.

후속연구

또한 향후 연구에서는 다양한 건축물과 재난 상황을 상정한 시뮬레이션을 통해 대피경로 재 선택 시의 확률적인 예측을 기반으로 대피자의 탐색행동을 모델화 하는 것이 필요하다. 또한 공간 토폴로지 기반의 다익스트라(Dijkstra) 라 알고리즘 활용과 A*알고리즘, HPA*E알고리즘을 적용하는 단계까지의 기존 연구를 심도 있게 분석하여 화재의 확산 방향 정보가 들어간 대피알고리즘을 구현하고 고층 건물에도 적용 하는 것을 연구과제로 하고 있다.
본 논문의 대피시뮬레이션 결과에서 확인할 수 있는 바와 같이, HPA*E알고리즘을 이용, 기본적 최단거리 알고리즘을 통하여 화재발생 시 대피시뮬레이션을 3D모델로 재현하고, 최적의 대피경로와 대피시간을 시나리오별로 산출함으로써, 가상적 상황을 통해 화재가 발생되었을 때 건물 안의 대피자가 안전하고 빠른 대피를 통해 인명사고의 위험을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 시스템의 구축이 요구되는 이유는 무엇인가?	또한 재난관리에서 재난의 관리요소(예방, 대비, 대응, 복구) 중 대응 단계는 가장 짧은 시간 내에 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 시스템의 구축이 요구되고 있다. 이는 재난관리 업무 분야에서 화재, 풍수해, 산사태로 인한 주택 매몰과 인명피해 등의 다양한 사고가 발생하면서, 사고유형별로 적절한 대응체계 구축을 위해서는 실시간 현장 상황 분석 자료의 공유와 신속한 보고시스템의 구축이 매우 중요하다고 할 수 있다.
	A*알고리즘은 무엇인가?	A알고리즘은 초기 노드에서 목표 노드까지의 경로를 찾는 그래프 탐색 알고리즘으로 목표 노드까지의 가장 좋은 경로를 추정하기 위해 각 노드에 랭킹을 부여하는 휴리스틱 추정(heuristic estimate)을 사용하고 그 순서대로 노드를 방문하는 알고리즘이다. A알고리즘의 특징은 두 지점 사이의 최적 경로와 비용이 가장 적게 드는 경로를 가장 빠르게 찾을 수 있으며, 최적의 탐색 방향을 평가하여 다른 방향으로 돌아서 다른 경로를 찾을 수 있다.
	A*알고리즘의 특징은 무엇인가?	A알고리즘은 초기 노드에서 목표 노드까지의 경로를 찾는 그래프 탐색 알고리즘으로 목표 노드까지의 가장 좋은 경로를 추정하기 위해 각 노드에 랭킹을 부여하는 휴리스틱 추정(heuristic estimate)을 사용하고 그 순서대로 노드를 방문하는 알고리즘이다. A알고리즘의 특징은 두 지점 사이의 최적 경로와 비용이 가장 적게 드는 경로를 가장 빠르게 찾을 수 있으며, 최적의 탐색 방향을 평가하여 다른 방향으로 돌아서 다른 경로를 찾을 수 있다. 또한 A* 알고리즘은 대피상황에 따라 다르게 정의될 수 있기 때문에 각 응용에 맞게 적절한 비용을 정의하는 것이 매우 중요하다.

참고문헌 (13)

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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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