KR101156288B1 - 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법이 개시된다.
피난 시뮬레이션 장치는 건물의 구조정보를 기초로 건물을 모델링하여 시각화한 후, 피난자들의 행동특성을 반영한 피난자들의 속성정보를 기초로 시각화된 건물 상에서 피난자들의 대피경로를 찾고, 피난 진행 상태를 예측하는 피난 시뮬레이션을 수행하여 건물의 구조정보와 매칭되는 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성한다. 당해 장치는 외부 프로그램을 통해 생성되는 화재 시뮬레이션 결과 데이터 중 피난에 영향을 주는 일부를 추출하여 함께 표시할 수 있다. 또한, 사람의 행동특성인 군집현상을 반영하기 위한 다이나믹 플로어 필드의 개념이 채용될 수 있다. 피난 시뮬레이션 과정에서, 최단경로로 탈출하는 경향을 나타내는 기본적인 스태틱 값과 더불어 피난 시 타인에게 의존하여 탈출하는 경향을 나타내는 다이나믹 플로어 필드의 다이나믹 값이 함께 계산되며, 두 가지 값이 모두 반영된 최적의 대피경로가 결정된다.
이에 따르면, 피난 시 최단경로와 더불어, 사람의 특성을 고려하여 피난모습을 보다 정확히 예측할 수 있다.

Description

위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR EXIT SIMULATION TO URGENT CASES AND METHOD THEREOF}

본 발명은 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 화재를 포함한 건축물 내의 위급상황에 적용 가능한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

시뮬레이션은 실제로 구현하기 어려운 위험한 상황이나 많은 제약이 따르는 실험, 비용이 많이 발생하는 실험 등에 주로 적용되는 기술이다. 과거에는 간단한 시뮬레이션만이 가능하였으나, 최근에는 컴퓨터 연산속도가 향상됨에 따라 다양한 요소들을 고려한 복잡하고 수준 높은 시뮬레이션이 가능해지게 되었다.

한편, 최근 도심의 인구증가와 건축기술의 발전에 기반하여 초고층/대규모 건물이 늘어나고 있다. 이러한 건물에서는, 화재가 발생할 경우 건물의 특성상 피난시간이 오래 걸리고, 대규모 인명피해가 발생할 위험이 높다.

종래에는, 위급상황을 대비/분석할 수 있는 시뮬레이션 기술이 미비하여 9.11 테러, 대구지하철 참사 등의 화재 사고현장에서 대규모 인명피해가 불가피하였다. 또한, 사고분석 시 사람들의 이야기를 종합하고 피난경로 및 상황을 수동으로 유추한 후 피난정보를 산출하였다. 그러나, 이와 같은 방식은 사람들의 실제 행동을 반영하지 않으므로, 정확한 분석결과를 도출하기 어렵다. 또한, 사고 발생 전에 화재상황의 진행을 예측하기 어렵고, 인명피해의 최소화에 필요한 정보를 정확히 판단할 수 없다는 한계가 있다.

본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 그 목적은 건물의 정보를 포함한 도면파일을 기초로 사고 발생 전에 위험을 미리 평가하고, 대처하여 안전성을 높일 수 있는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 피난 시의 최단경로와 더불어, 사람의 특성을 고려하여 피난모습을 보다 정확히 예측할 수 있도록 하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치는 도면파일로부터 건물의 구조정보를 생성하고, 상기 건물의 구조정보를 기초로 상기 건물을 셀 기반으로 모델링하여 시각화하는 공간 모델링 수행부; 및 피난자들의 속성정보를 기초로 상기 시각화된 건물 상에서 피난자들의 대피경로를 찾고, 피난 진행 상태를 예측하는 피난 시뮬레이션을 수행하여 상기 건물의 구조정보와 매칭되는 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하는 피난 시뮬레이션 엔진을 포함한다.
여기서, 물리적인 거리에 의거하여 최단경로를 찾기 위한 값과 군집현상에 의거하여 대피경로를 예측하기 위한 값을 함께 고려하기 위하여, 피난 시뮬레이션 시에 최단경로로 탈출하는 경향을 나타내는 스태틱 값과 피난 시 타인에게 의존하여 탈출하는 경향을 나타내는 다이나믹 값을 구하여 서로 연동하고, 연동 결과에 의해 최적의 대피경로를 찾아서 상기 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하게 된다.

한편, 본 발명에 따른 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 방법은 도면파일로부터 건물의 구조정보를 생성하고, 상기 건물의 구조정보를 기초로 상기 건물을 셀 기반으로 모델링하여 시각화하는 단계; 및 피난자들의 속성정보를 기초로 상기 시각화된 건물 상에서 피난자들의 대피경로를 찾고, 피난 진행 상태를 예측하는 피난 시뮬레이션을 수행하여 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
여기서, 물리적인 거리에 의거하여 최단경로를 찾기 위한 값과 군집현상에 의거하여 대피경로를 예측하기 위한 값을 함께 고려하기 위하여, 피난 시뮬레이션 시에 최단경로로 탈출하는 경향을 나타내는 스태틱 값과 피난 시 타인에게 의존하여 탈출하는 경향을 나타내는 다이나믹 값을 구하여 서로 연동하고, 연동 결과에 의해 최적의 대피경로를 찾아서 상기 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하게 된다.

상기 피난 시뮬레이션 단계는 상기 시각화된 건물을 이루는 셀들의 스태틱 값을 계산하는 단계; 상기 셀들의 다이나믹 값을 계산하는 단계; 스태틱 값 및 다이나믹 값을 곱하여 셀별로 셀 스코어를 계산하는 단계; 인접한 셀들의 셀 스코어를 기준으로 피난자를 현재 셀에서 셀 스코어가 가장 작은 다음 셀로 이동시키는 단계; 상기 피난자가 이동한 셀의 다이나믹 값을 증가시키는 단계; 및 상기 피난자가 이동한 셀의 주변 셀들로 다이나믹 값을 확산시키고, 일정 시간이 경과하면 상기 피난자가 이동한 셀 및 주변 셀들의 다이나믹 값을 다시 감쇠시키는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따르면, 건물의 정보를 포함한 도면파일을 기초로 사고 발생 전에 위험을 미리 평가하고, 대처할 수 있도록 하여 해당 건물의 안전성을 높일 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 피난 시의 최단경로와 더불어, 사람의 특성을 고려하여 피난모습을 보다 정확히 예측할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치의 구성도이다.
도 2 내지 도 7은 도 1의 시뮬레이션 동작을 설명하기 위한 화면 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 방법의 흐름도이다.
도 9는 도 8의 피난 시뮬레이션 과정을 세분화한 흐름도이다.
도 10 및 도 11은 도 9에 적용되는 키르히너 알고리즘을 설명하기 위한 참조도이다.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치 및 그 방법에 대해서 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예의 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치는 공간 모델링 수행부(110), 화재 연산 처리부(120), 피난 시뮬레이션 엔진(130)을 포함한다.

공간 모델링 수행부(110)는 도면파일로부터 건물의 구조정보를 생성하고, 생성된 건물의 구조정보를 기초로 건물을 셀 기반으로 모델링하여 2D 혹은 3D로 시각화한다. 즉, 건물의 구조정보가 있는 도면파일(CAD 파일 등)을 정보화시켜 그 결과로 시뮬레이션 화면에 건물이 2D 및 3D 형태로 표시될 수 있도록 한다.

화재 연산 처리부(120)는 외부의 화재 시뮬레이션 엔진(200)을 통해 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 수신하고, 수신된 화재 시뮬레이션 결과 데이터 중 피난에 영향을 주는 일부 데이터를 추출 및 가공한 후 피난 시뮬레이션 엔진(130)으로 제공한다.

이를 위하여, 화재 연산 처리부(120)는 외부 프로그램으로 구현된 화재 시뮬레이션 엔진(200)이 생성하는 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 옮겨와 저장, 관리한다. 또한, 화재 연산 처리부(120)는 화재 시뮬레이션 엔진(200)에서 연산된 결과인 출력파일(output file)을 가져와 피난 시뮬레이션 엔진(130)에 적용해서 사용할 수 있도록 처리한다.

예컨대, 화재 시뮬레이션 엔진(200)의 시뮬레이션 수행 결과 출력파일이 숫자 형태로 생성되면, 화재 연산 처리부(120)는 이를 자체 프로그램 데이터베이스에 저장한다. 이후, 피난 시뮬레이션 시 화재 연산 처리부(120)는 저장된 출력파일로부터 연기, 온도, 가시거리 등 피난과 연관이 있는 데이터를 추출하여 피난 공간의 변화를 컬러 스펙트럼의 형태로 시뮬레이션 화면에 반영함으로써, 프로그램 사용자가 해당 데이터를 쉽게 식별할 수 있도록 한다.

이와 같이, 화재 연산 처리부(120)는 화재 시뮬레이션 엔진(200)으로부터 생성된 출력파일을 가져와 피난 시뮬레이션 과정에 반영될 수 있는 의미있는 데이터로 가공하여 피난 시뮬레이션 엔진(130)에 전달하는 역할을 한다.

화재 시뮬레이션 엔진(200)은 화재현장을 재현하기 위한 것으로, 화재를 정의하기 위한 화재 기반정보를 기초로 화재 시뮬레이션을 수행하여 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 생성한다. 여기서, 화재 기반정보는 건물과 관련한 구조 파라미터와 재질 파라미터, 화재모델 파라미터 등이다. 예컨대, 화재 시뮬레이션 엔진(200)은 화염이나 연기와 같이 화재에 의해 유도되는 유체흐름에 대해 해석하는 전산유체역학 모델을 이용해 화재현장을 구현할 수 있다.

프로그램 사용자가 화재현장이 되는 건물과 관련된 화재 기반정보(실내장식물 수, 위치, 재질 등)를 실제 수치대로 입력하면, 실제 건물에서의 재현실험을 거치지 않고서도, 연기와 열의 이동경로, 온도변화 등의 화재현장을 시뮬레이션으로 구현할 수 있다. 예컨대, 프로그램 사용자는 화재 시뮬레이션 엔진(200)을 구동하는 프로그램을 실행한 후, 해당 프로그램 상에서 건물의 구조 파라미터(Geometry)와 재질 파라미터(Materials), 화재모델 파라미터(Fire Model)를 입력한 후 실행 버튼을 클릭하여 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 얻을 수 있다.

여기서, 구조 파라미터는 건물의 공간을 격자로 나누기 위한 기준값이다.

화재 시뮬레이션 엔진(200)은 셀 기반(Cell-based) 프로그램으로 구현될 수 있으며, 건물의 2D 및 3D 공간을 작은 단위의 블록인 셀로 나누어 각 셀을 기준으로 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 계산한다. 이러한 과정을 위하여, 프로그램 사용자는 구조 파라미터의 값을 지정하여 입력한다. 화재모델 파라미터는 발화점의 화재의 크기에 대한 것으로, 화재가 어느 위치에서, 어느 정도의 크기로 발화하는지에 대한 정보를 입력하는 것을 말한다. 이러한 정보를 입력하기 위해서, 프로그램 사용자는 화재가 일어났던 상황을 토대로 화재의 크기를 측정하여 입력한다. 재질 파라미터는 화재가 일어난 공간에 있는 모든 재질을 말한다. 프로그램 사용자는 콘크리트 벽, 천, 나무, 철골 등 다양하고 세부적인 재질모델을 입력한다. 불이 났을 경우 재질 파라미터의 입력값에 따라 불의 양이 달라지기도 한다.

이와 같이, 화재 시뮬레이션 엔진(200)은 전술한 기본적인 세 가지 데이터를 통해 화재 시뮬레이션을 실행함으로써 화재 시뮬레이션 결과 데이터(연기와 열의 이동경로, 온도변화 등)를 계산할 수 있다.

전술한 바와 같이, 화재 연산 처리부(120)는 화재 시뮬레이션 엔진(200)의 시뮬레이션 이후 생성된 화재 시뮬레이션 결과 데이터 중 피난에 영향을 주는 일부(온도, 이산화탄소, 가시거리 등)를 추출 및 처리하여 피난 시뮬레이션 엔진(130)으로 제공한다. 필요한 경우, 화재 연산 처리부(120)는 추출된 데이터를 피난 시뮬레이션 과정에서 표시 및 적용 가능한 형태로 가공 처리할 수 있다.

피난 시뮬레이션 엔진(130)은 이를 수신하여 피난 시뮬레이션 결과 데이터와 함께 시뮬레이션 화면으로 보여줄 수 있다. 구체적으로, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 피난자들의 행동특성을 반영한 피난자들의 속성정보(피난할 사람의 수, 속도, 건물이해도 등)를 기초로 피난자들의 대피경로를 찾고, 피난 진행 상태를 예측하는 피난 시뮬레이션을 수행하여 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성한다. 피난 시뮬레이션 결과 데이터는 최적의 피난경로를 예측하고, 피난에 관련된 제반사항을 시뮬레이션으로 구현(예컨대, 특정인원들의 피난 진행 형태 예상, 소요시간 계산, 최단경로 검색 등)하기 위한 것이다.

피난 시뮬레이션 엔진(130)은 피난 시뮬레이션 과정에서 물리적인 거리에 의거하여 최단경로를 찾기 위한 값과 군집현상에 의거하여 대피경로를 예측하기 위한 값을 함께 고려하며, 군집현상을 반영하는 키르히너 알고리즘을 적용하여 최적의 대피경로를 찾는다.

이러한 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 최단경로 탐지부(131), 군집현상 분석부(132) 및 필드 연동부(133)를 포함한다.

공간 모델링 수행부(110)의 셀 기반 모델링을 통해 건물 내의 공간이 복수의 셀로 나뉘어 시각화되면, 최단경로 탐지부(131)는 피난자들의 속성정보(체형, 이동속도, 반응시간 등)를 기초로 물리적인 최단경로를 예측하기 위하여, 시각화된 건물을 이루는 셀들의 스태틱 값을 계산하여 필드 연동부(133)로 전달한다. 군집현상 분석부(132)는 사람의 행동특성인 군집현상을 반영하는 키르히너 알고리즘(Kirchner)을 통해 건물을 이루는 셀들의 다이나믹 값을 계산하여 필드 연동부(133)로 전달한다.

필드 연동부(133)는 최단경로를 위한 기본적인 스태틱 값과 군집현상을 반영하여 시뮬레이션의 정확도를 높이기 위한 다이나믹 값을 서로 곱하고, 이를 기초로 피난자들의 셀 간 이동을 추적하며, 추적 결과에 의해 최적의 대피경로를 찾아서 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성한다.

피난 시뮬레이션 결과 데이터는 건물을 이루는 각 셀에 매핑되어 2D 혹은 3D 형태로 시뮬레이션 화면에 보여질 수 있으며, 화재 시뮬레이션 결과 데이터가 피난 시뮬레이션 결과 데이터와 함께 표시될 수도 있다.

그래픽과 관련하여, 일 실시예의 피난 시뮬레이션 장치는 기본적으로 도면파일(CAD 파일 등)을 정보화시켜 2D 및 3D화된 형태로 보여주며, 실시형태에 따라 실제 피난자 캐릭터가 이동하려는 모습(피난모습)을 구현할 수도 있다.

일 실시예는 화재상황에서의 피난 시뮬레이션을 구현하는 경우를 가정하나, 본 발명의 피난 시뮬레이션이 이에 한정되는 것은 아니며, 화재뿐 아니라 다양한 형태의 재난상황에 연동될 수 있다. 따라서, 화재 연산 처리부(120) 및 화재 시뮬레이션 엔진(200)은 발명의 실시형태에 따라 생략 가능하며, 피난과 연계되는 다른 재난상황의 시뮬레이션 데이터를 생성할 수 있는 형태로 변형될 수도 있을 것이다.

전술한 바와 같이, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 키르히너 알고리즘을 이용해 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 계산한다. 키르히너 알고리즘의 이해를 위해서는, 복잡계 이론과 행위자 기반 모델에 대한 설명이 선행되어야 한다.

복잡계(Complexity)라는 말은 다양한 영역의 복잡성을 하나의 틀로 바라보는 새로운 흐름에서 나온 것으로, 우리가 사는 다이나믹한 세상이 우연이 아닌 어떠한 일정한 패턴에 의해 진행되고 있다는 이론이다. 예를 들어, 거듭제곱의 법칙(Power law)이 있는데, 이는 셀 수 없이 다양한 모습을 가진 지구의 구조와는 관계없이, 일률적으로 성립하는 단순한 규칙이 있다는 것이다. 이러한 거듭제곱의 법칙은 자연계뿐만 아니라, 사회 경제계에도 광범위하게 발견된다(주식시장의 지수 변동, 국제 주요 통화 사이의 환율변화 분포 등).

복잡계의 핵심적인 특징으로는 창발(Emergence)을 들 수 있다. 세상은 수많은 구성요소들로 이루어져 있고, 이들 구성요소들은 독립적으로 존재하지 않고 다양한 상호작용을 주고받는다. 그 결과 각 구성요소를 따로 보았을 때의 특성과는 사뭇 다른 거시적인 새로운 현상과 질서가 나타나는데, 이 새로운 질서의 출현을 창발이라고 한다. 전술한 거듭제곱의 법칙으로 드러나는 통계적인 질서도 전형적인 창발현상이다.

일 실시예는 사람이 피난하는 모습도 무질서하지만 피난하는 경향(질서)이 복잡계의 특성을 갖는다는 것에 착안하여, 이를 피난 시뮬레이션에 적용한 것이다. 또한, 일 실시예는 복잡계를 연구하는 다양한 방법론(복잡 네트워크, 행위자 기반 모델, 시스템 다이나믹스 등) 중 행위자 기반 모델(Agent Based Model)을 도입한다.

피난 시뮬레이션 엔진(130)은 복잡계의 법칙을 고려하여 행위자 기반 모형의 키르히너 알고리즘을 채용하고, 이를 통해 피난 시뮬레이션을 구현한다. 최단경로 탈출이나 탈출속도 등만이 아니라 사람의 행동특성인 군집현상까지 고려하기 위하여, 복잡계의 창발현상을 적용시킨 키르히너 알고리즘을 적용시키는 것이다.

키르히너 알고리즘은 생물학적인 접근을 통해 피난 시뮬레이션의 진행을 설명할 수 있다. 즉, ‘사람은 위급상황 시 타인에게 의존하여 피난한다’라는 법칙이 키르히너 알고리즘의 창발현상이 될 수 있다. 보행자가 피난 시 사용하는 방법을 주화성(chemotaxis)이라 하며, 키르히너 알고리즘은 생물이 특정한 화학반응에 의하여 이동하는 성질을 적용한다. 여기에는, 스태틱 플로어 필드(Static Floor Field)와 다이나믹 플로어 필드(Dynamic Floor Field)가 존재한다. 각각의 필드는 지적능력과 군중현상을 대표하는 필드로서, 두 가지 필드는 조화를 이루어 최단경로를 찾기 위해 피난자의 보행을 예측하게 된다.

스태틱 플로어 필드의 경우는 단순히 공간의 물리적인 거리를 통해 최단경로를 찾는 알고리즘으로, A* 알고리즘과 비교될 수 있다. A* 알고리즘의 경우는 현재 위치에서 출구까지의 경로를 계산하는 방식이며, 스태틱 플로어 필드는 출구에서부터 피난자의 위치까지의 피난소요경로를 계산하는 방식이다. 일 실시예는 동, 서, 남, 북의 4방향에 대하여 피난을 고려할 수 있다. 혹은, 실제 사람이 이동할 때 4방향이 아닌 8방향으로 이동할 수 있다는 것에 착안하여 피난 시뮬레이션 시 사람이 움직일 수 있는 8방향 모두를 적용할 수도 있다.

다이나믹 플로어 필드는 개미처럼 군집하여 타인에게 의존하는 현상을 화재 및 피난에 적용해 본 것이다. 개미는 자신이 이동할 때 페로몬을 뿌리며, 돌아올 때 페로몬이 있는 것을 확인하여 경로를 설정하여 돌아온다. 이동하는 개미들이 많아질수록 많은 페로몬들이 증가와 확산을 반복할 것이고, 각각의 개미는 그 중 많은 페로몬이 뿌려진 길을 선택하게 된다. 이유는 많은 개미가 선택한 길이기 때문에 보다 정확하다고 생각하기 때문이다.

일반적으로 화재와 같은 위급상황에서, 자신이 독단적으로 건물의 출구를 빠져나가는 것은 건물의 이해도가 높지 않은 이상은 시도하기 어렵다. 보다 많은 사람들이 선택한 길을 통하여 탈출하려 하는 습성을 개미의 케미컬 트래이스(Chemical Trace)에 접목한 필드가 바로 다이나믹 플로어 필드이다.

수학식 1은 이러한 개념을 도식화한 것이다.

수학식 1에서, N은 정규화 파라미터(Normalization parameter), P_ij는 점유되지 않은 셀(Unoccupied neighbor cell)의 셀 스코어, K_D, K_S는 민감도 파라미터(Sensitivity parameters), D_ij, S_ij는 셀의 다이나믹 값과 스태틱 값을 나타내는 셀 스코어(Score result), N_ij는 행위자 스코어(Occupant Number)이다. Y_ij는 장애물이 있는지 유무를 판단하기 위한 파라미터로, 장애물 스코어(Obstacle Score)이다.

수학식 1은 핵심적으로 다음의 5가지 부분으로 나눌 수 있다.

첫째, P_ij는 피난에 영향을 주는 여러 가지의 값을 고려하여 계산된 실제 셀의 스코어 값을 나타낸다. 피난자인 행위자(Agent)는 현재 위치에서 이 값이 가장 작은 셀로 이동하게 된다.

둘째, exp(K_D*D_ij)는 다이나믹 값을 계산하는 부분이다. D_ij는 하나의 셀이 가지고 있는 현재의 다이나믹 값이고, 여기에 미리 정해 놓은 파라미터를 곱하게 된다. 파라미터의 값은 지정된 값으로 적용되고, 변경이 가능하다. K_D의 값을 조절하여 높게 할 경우 ‘의존하여 피난하기’의 경향이 높아진다. K_D의 값이 낮아지는 경우에는, 그 반대로 의존성이 떨어지게 된다. 이렇게 계산한 값을 exp(지수화)시켜 값이 극단적으로 커지지 않게 한다.

셋째, exp(K_S*S_ij)는 스태틱 값을 계산하는 부분이다. S_ij는 하나의 셀이 가지고 있는 현재의 스태틱 값이고, 여기에 미리 정해놓은 파라미터를 곱하게 된다. 파라미터의 값은 지정된 값으로 적용되고, 변경 가능하다. K_S의 값을 조절하여 높게 할 경우 ‘최단경로로 피난하기’의 경향이 높아진다. 낮게 할 경우에는, 그 반대로 의존성이 떨어지게 된다. 이렇게 계산한 값을 exp(지수화)시켜 값이 극단적으로 커지지 않게 한다. 이와 같이, K_S와 K_D를 통해 사람의 이성도와 의존도가 조절될 수 있다. 가령, K_S값이 높아진다는 것은 최단경로로 피난한다는 의미이기도 하지만, 피난자가 건물 내부 사정을 잘 인지하고 있는 사람이라는 의미도 될 수 있다.

넷째, (1-N_ij)는 피난자가 셀에 존재하느냐, 하지 않느냐를 판가름하는 부분이다. 행위자(Agent)가 셀에 존재한다면 1, 없다면 0으로 설정하여 행위자의 존재 시 계산식에 의해(1-1=0), P_ij는 0이 되도록 한다. 즉, 이동할 수 없는 공간으로 처리되는 것이다.

다섯째, Y_ij는 장애물의 유무를 나타낸다. 장애물이 존재할 경우 0, 존재하지 않을 경우 1로 처리하여 장애물이 있는 곳에는 이동할 수 없도록 P_ij의 값을 만들어주는 부분이다.

도 2 내지 도 7은 도 1의 시뮬레이션 동작을 설명하기 위한 화면 예시도이다.

도 2는 피난 시뮬레이션의 실행화면이다. 피난 시뮬레이션을 실행하기 위해서, 공간 모델링 수행부(110)는 건물의 구조정보가 있는 도면파일(예컨대, CAD 파일)을 정보화시켜 2D, 3D 맵 상에서 보여줄 수 있도록 환경을 설정해 놓는다. 프로그램 사용자는 피난할 사람의 수와 사람의 속도, 건물의 이해도 등의 속성정보를 시뮬레이션 내의 사람들에게 적용시킨 후 피난 시뮬레이션 엔진(130)을 통한 피난 시뮬레이션을 실행하여 피난과정을 확인할 수 있다. 툴바에는 피난 시뮬레이션을 실행하기 위한 재생 버튼, 일시정지 버튼, 재시작 버튼 등이 구비된다.

또한, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 화재 연산 처리부(120)와 연동하여 화재 시뮬레이션 결과 데이터 중 피난 시 중요한 요소가 되는 일부 데이터, 예컨대, 화재상황인 경우, 온도, 가시성, 이산화탄소, 일산화탄소 등 여러 가지를 산출하여 시뮬레이션 화면을 통해 2D와 3D로 볼 수 있도록 한다. 이때, 프로그램 사용자가 쉽게 식별할 수 있도록 그 농도나 양에 따라 다른 색으로 각 요소의 변화를 표시해줄 수 있다.

도 3은 화재상황에 적용되는 연기 데이터를 표시한 화면을 예시한 것이다. 예컨대, 프로그램 사용자가 연기보기 기능을 선택하면, 피난 시뮬레이션 엔진(130)이 연기 데이터가 보여질 수 있도록 연산을 수행하고, 연산 결과를 토대로 연기 데이터가 반영된 시뮬레이션 화면을 2D, 3D로 보여준다. 프로그램 사용자는 시간의 흐름에 따른 연기의 확산을 화면을 통해 볼 수 있다. 프로그램 사용자에 의해 이동경로 보기가 선택되면, 도 4에 도시된 것처럼, 추가된 사람들이 어떠한 경로로 이동하였는지를 나타내는 사람들의 이동경로가 화면 상에 표시된다.

도 5 및 도 6은 피난 시뮬레이션 과정에서 셀별로 스태틱 값과 다이나믹 값이 표시된 화면을 각각 도시한 것이다. 도 6의 경우, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 키르히너 알고리즘에 적용된 개미의 케미컬 트래이스 현상을 시각화하여 다이나믹 값을 표시하며, 피난자가 이동할 때마다 페로몬이 확산/감소되는 모습을 보여준다. 또한, 시간의 흐름에 따라 일정하게 페로몬이 감소하는 현상이 반영된다.

도 7은 알고리즘 설정 화면으로서, 키르히너 알고리즘의 파라미터인 K_D, K_S의 값을 설정하는 화면을 예시한 것이다. 프로그램 사용자는 설정 창을 통해 키르히너 알고리즘을 계산하는데 중요한 영향을 주는 K_D, K_S 값을 변경할 수 있다. K_D, K_S는 민감도 파라미터로서, 사람의 이성적 판단, 군중 의존적인 성향의 값을 변경할 수 있도록 고려해 준 것이다. 또한, 키르히너 알고리즘에 적용되는 확산값은 표시 및 수정이 가능하다.

피난 시뮬레이션이 모두 끝난 후에 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 화면에 있는 결과 정보 창을 통해 볼 수 있도록 탈출시간, 가장 먼 거리, 사람 인원수 등의 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 제공해 주며, 이를 로그파일로 생성하여 저장한다.

예컨대, 프로그램 사용자는 도면파일과 시뮬레이션 프로젝트 파일, 그리고 피난 시 발생하는 자세한 정보(예컨대, 초당 탈출 인원수, 각 층의 정보, 도면파일 정보 등을 세밀하게 텍스트 파일로 저장함)를 제공해주는 로그파일을 볼 수 있다. 그밖에 시뮬레이션 화면을 저장한 후 저장된 화면을 불러와 볼 수도 있다.

또한, 일 실시예는 화재 시뮬레이션 시 나오는 출력정보 중 피난과정과 연계되는 일부 데이터를 피난 시뮬레이션에 접목시켜 두 가지 정보(피난 시뮬레이션 결과 데이터 및 화재 시뮬레이션 결과 데이터)를 동시에 보여줄 수 있는 화재-피난 시뮬레이션 프로그램을 구현할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 방법의 흐름도이다.

당해 실시예는 화재 및 피난을 분석하는데 필요한 보다 정확한 정보를 추출하기 위한 것이며, 건물의 도면파일(CAD 파일 등)을 이용하여 공간을 자동으로 시각화시켜준 뒤, 피난자들의 특성(속도, 성별, 건물이해도 등)에 따라 각자의 피난시간을 고려하여 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 산출하게 된다.

먼저, 공간 모델링 수행부(110)는 도면파일을 이용해 건물의 구조정보를 생성하고, 생성된 건물의 구조정보를 기초로 건물의 셀 기반 모델링 및 시각화를 수행하여 화면으로 제공한다(S110). 예컨대, 공간 모델링 수행부(110)는 건물의 구조정보가 저장된 도면파일로부터 평면도 및 단면도를 추출하고, 단층에서 시뮬레이션이 가능하도록 하기 위하여 추출된 평면도를 기초로 단층 모델링을 수행한다. 아울러, 추출된 단면도를 기초로 층과 층 사이를 연결하여 다층 시뮬레이션이 가능하도록 하기 위한 다층 모델링을 수행한다.

화재 연산 처리부(120)는 화재 시뮬레이션 엔진(200)이 생성하는 출력파일인 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 옮겨와 저장, 관리하며, 이를 피난 시뮬레이션 엔진(130)에 적용해서 사용할 수 있도록 처리한다. 즉, 화재 연산 처리부(120)는 외부의 화재 시뮬레이션 엔진(200)을 통해 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 수신하고(S120), 수신된 화재 시뮬레이션 결과 데이터 중 피난에 영향을 주는 일부 데이터(산소, 온도, 혼합분율, 가시성, 일산화탄소, 이산화탄소 등)를 추출 및 가공하여 피난 시뮬레이션 엔진(130)으로 전달한다(S130).

여기서, 화재 시뮬레이션 엔진(200)은 화재를 정의하기 위한 화재 기반정보(예컨대, 화재상황을 재현하기 위한 구조 파라미터, 재질 파라미터, 화재모델 파라미터 등)를 기초로 화재 시뮬레이션을 수행하여 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하고, 이를 화재 연산 처리부(120)로 제공한다(S120). 화재 연산 처리부(120)는 화재 시뮬레이션 엔진(200)을 통해 생성되는 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 지정된 프로그램 데이터베이스에 저장 및 관리한다(S120, S130). 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 화재상황과 피난을 함께 표시하기 위하여 화재 연산 처리부(120)로부터 필요한 정보를 제공받는다(S130).

이후, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 피난자들의 행동특성을 반영한 피난자들의 속성정보를 기초로 피난자들의 대피경로를 찾고, 피난 진행 상태를 예측하는 피난 시뮬레이션을 수행함으로써 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성한다(S140).

S120 및 S140을 통해 생성된 화재/피난 시뮬레이션 결과 데이터는 시각화된 건물의 맵 화면 상에서 동시에 혹은 개별적으로 표시될 수 있다(S150). 예컨대, 프로그램 사용자는 원하는 경우 화재상황과 피난상황을 동시에 표시하여 파악함으로써 보다 정확하고 안전성 높은 최적의 대피경로 및 피난 진행 상황을 선택하여 저장할 수 있을 것이다.

도 9는 도 8의 피난 시뮬레이션 과정을 세분화한 흐름도이고, 도 10 및 도 11은 도 9에 적용되는 키르히너 알고리즘을 설명하기 위한 참조도이다.

피난 시뮬레이션 엔진(130)은 복잡계 이론을 적용한 것이다. 즉, 최단경로 탈출, 속도 등만을 고려하여 만든 시뮬레이션 프로그램이 아니라, 사람의 피난하는 경향을 복잡계 이론 방식으로 접근하여 보다 과학적으로 접근한 시뮬레이션 프로그램이다.

구체적으로, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 건물의 도면파일을 이용하여 공간을 자동으로 시각화시켜준 후, 피난자들의 특성(속도, 성별, 건물이해도 등)에 따라 그들의 피난시간을 고려하여 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 산출하게 된다. 또한, 피난 시뮬레이션 과정에서, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 최단경로로 탈출하는 경향을 나타내는 스태틱 플로어 필드의 스태틱 값과 피난 시 타인에게 의존하여 탈출하는 경향을 나타내는 다이나믹 플로어 필드의 다이나믹 값을 연동하고, 연동 결과에 의해 최적의 대피경로를 찾아서 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성한다. 다이나믹 플로어 필드는 피난 시뮬레이션을 개미의 페로몬 확산 현상에 접목하기 위한 개념으로서, 다이나믹 값을 통해 사람이 위급상황 시 의존하여 피난하는 경향을 나타낸다.

일 실시예는 키르히너 알고리즘이 채용하는 행위자 기반 모형을 만들기 위해서, 도 10과 같은 셀 공간을 시스템 공간으로 채용할 수 있다. 셀 공간은 물리적 공간을 본뜬 1~3차원의 격자(lattice)형 공간으로, 선으로 둘러싸인 사각형에 피난자가 놓인다.

건물 내 공간은 도 10과 같이 격자화하여 셀 기반으로 모델링된다. 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 시각화된 건물을 이루는 각 셀에 대한 스태틱 값과 다이나믹 값을 계산하고, 두 가지 값을 곱하여 셀별로 셀 스코어를 계산하게 된다. 여기서, 스태틱 값은 최단경로를 예측하기 위한 것이고, 다이나믹 값은 키르히너 알고리즘을 통해 군집현상을 반영하기 위한 것이다.

피난 시뮬레이션 엔진(130)은 셀 기반의 공간에서 스태틱 값과 다이나믹 값을 연산한 셀 스코어를 기초로 피난자들의 셀 간 이동을 추적하며, 추적 결과에 의해 최적의 대피경로를 찾아서 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하게 된다. 시뮬레이션 과정에서, 셀의 다이나믹 값은 피난자의 이동에 따라 달라진다.

피난 시뮬레이션 시 군집현상을 반영하기 위하여, 수학식 1과 같이 정의되는 키르히너 알고리즘을 적용하여 최적의 대피경로를 찾을 수 있다. 수학식 1에서, P_ij는 셀 스코어, exp(K_D*D_ij)는 셀의 다이나믹 값, exp(K_S*S_ij)는 셀의 스태틱 값, (1-N_ij)는 행위자가 셀에 존재하는지 여부, Y_ij는 장애물이 셀에 존재하는지 여부를 나타내는 값이다.

도 9를 참조하면, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 피난자가 위치한 영역을 포함한 모든 셀의 셀 스코어를 계산한 후(S141), 계산 결과에 의거하여 피난자가 이동할 다음 셀을 선택한다(S142).

여기서, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 도 11의 (a)와 같이 표면을 격자로 나누어 스태틱 플로어 필드의 스태틱 값과 다이나믹 플로어 필드의 다이나믹 값을 계산하고, 두 가지의 값을 곱하여 셀 스코어를 계산한 후 인접한 셀들 중 셀 스코어가 가장 작은 셀로 피난자를 이동시킨다(S143). 스태틱 플로어 필드는 ‘최단경로로 탈출하는 경향’을 나타내는 필드이고, 다이나믹 플로어 필드는 ‘타인에게 의존하여 탈출하는 경향’을 나타내는 필드이다.

선택된 셀에 다른 피난자나 장애물이 없고, 그 피난자를 다음 셀로 이동시키는 과정이 성공하면(S144), 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 피난자가 이동한 셀의 다이나믹 값을 증가시킨다(S145). 도 11의 (b)는 피난자가 이동한 후 해당 셀이 자신의 셀 스코어 값을 1 증가시켜 준 상태이다.

이때, 피난 시뮬레이션 엔진(130)은 다이나믹 플로어 필드를 확산시켜 주변 셀들의 다이나믹 값을 증가시키고(S145), 일정 시간이 지나면 다이나믹 플로어 필드를 감쇠시켜 관련 셀들의 다이나믹 값을 다시 감소시킨다(S146). 피난자가 이동한 셀은 도 11의 (c)와 같이 자신을 제외한 주변의 셀에도 다이나믹 값을 확산하고, 일정한 시간에 맞추어 (d)와 같이 자신과 주변 셀들의 다이나믹 값을 감소시킨다.

이와 같은 화재-피난 시뮬레이션을 통해 화재 및 피난상황을 예측함으로써 사고 이전에 인명피해의 결과를 미리 계산하여 피해를 최소화할 수 있으며, 건물의 정보를 포함한 도면파일을 기초로 사고 발생 전에 위험을 미리 평가하고, 대처하여 안전성을 높일 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

예컨대, 피난 시뮬레이션과 연동 가능한 재난의 종류를 화재에 한정하지 않고, 재난현장을 재현할 수 있도록 하는 파라미터들을 정의함으로써 화재 이외에도 원하는 재난상황을 가정하고, 그에 상응하는 재난 시뮬레이션 결과 데이터를 얻어 피난 시뮬레이션과 함께 화면에 연동하여 표시할 수 있을 것이다.

따라서, 이상에서 기술한 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이므로, 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 하며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

110: 공간 모델링 수행부
120: 화재 연산 처리부
130: 피난 시뮬레이션 엔진
131: 최단경로 탐지부
132: 군집현상 분석부
133: 필드 연동부

Claims (9)

1. 도면파일로부터 건물의 구조정보를 생성하고, 상기 건물의 구조정보를 기초로 상기 건물을 셀 기반으로 모델링하여 시각화하는 공간 모델링 수행부; 및
   피난자들의 속성정보를 기초로 상기 시각화된 건물 상에서 피난자들의 대피경로를 찾고, 피난 진행 상태를 예측하는 피난 시뮬레이션을 수행하여 상기 건물의 구조정보와 매칭되는 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하는 피난 시뮬레이션 엔진을 포함하되,
   물리적인 거리에 의거하여 최단경로를 찾기 위한 값과 군집현상에 의거하여 대피경로를 예측하기 위한 값을 함께 고려하기 위하여, 최단경로로 탈출하는 경향을 나타내는 스태틱 값과 피난 시 타인에게 의존하여 탈출하는 경향을 나타내는 다이나믹 값을 구하여 서로 연동하고, 연동 결과에 의해 최적의 대피경로를 찾아서 상기 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 피난 시뮬레이션 엔진은,
   피난 시뮬레이션 시 군집현상을 반영하는 키르히너 알고리즘을 적용하여 최적의 대피경로를 찾고,
   상기 키르히너 알고리즘은,
   

   

   
   의 수학식으로 정의되며,
   P_ij는 셀 스코어, exp(K_D*D_ij)는 셀의 다이나믹 값, exp(K_S*S_ij)는 셀의 스태틱 값, (1-N_ij)는 행위자가 셀에 존재하는지 여부, Y_ij는 장애물이 셀에 존재하는지 여부를 나타내는 값인 것을 특징으로 하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치.
   
3. 제1항에 있어서, 상기 피난 시뮬레이션 엔진은,
   상기 피난자들의 속성정보를 기초로 최단경로를 찾기 위하여 상기 시각화된 건물을 이루는 셀들의 스태틱 값을 계산하는 최단경로 탐지부;
   상기 시각화된 건물을 이루는 셀들의 다이나믹 값을 계산하는 군집현상 분석부; 및
   상기 스태틱 값과 상기 다이나믹 값을 곱하여 이를 기초로 피난자들의 셀 간 이동을 추적하고, 추적 결과에 따라 최적의 대피경로를 찾아서 상기 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하는 필드 연동부를 포함하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 장치.
   
4. 도면파일로부터 건물의 구조정보를 생성하고, 상기 건물의 구조정보를 기초로 상기 건물을 셀 기반으로 모델링하여 시각화하는 단계; 및
   피난자들의 속성정보를 기초로 상기 시각화된 건물 상에서 피난자들의 대피경로를 찾고, 피난 진행 상태를 예측하는 피난 시뮬레이션을 수행하여 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하는 단계를 포함하되,
   물리적인 거리에 의거하여 최단경로를 찾기 위한 값과 군집현상에 의거하여 대피경로를 예측하기 위한 값을 함께 고려하기 위하여, 최단경로로 탈출하는 경향을 나타내는 스태틱 값과 피난 시 타인에게 의존하여 탈출하는 경향을 나타내는 다이나믹 값을 구하여 서로 연동하고, 연동 결과에 의해 최적의 대피경로를 찾아서 상기 피난 시뮬레이션 결과 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 방법.
   
5. 삭제
6. 제4항에 있어서,
   피난 시뮬레이션 시 군집현상을 반영하는 키르히너 알고리즘을 적용하여 최적의 대피경로를 찾고,
   상기 키르히너 알고리즘은,
   

   

   
   의 수학식으로 정의되며,
   P_ij는 셀 스코어, exp(K_D*D_ij)는 셀의 다이나믹 값, exp(K_S*S_ij)는 셀의 스태틱 값, (1-N_ij)는 행위자가 셀에 존재하는지 여부, Y_ij는 장애물이 셀에 존재하는지 여부를 나타내는 값인 것을 특징으로 하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 방법.
   
7. 삭제
8. 제4항에 있어서, 상기 피난 시뮬레이션 단계는,
   상기 시각화된 건물을 이루는 셀들의 스태틱 값을 계산하는 단계;
   상기 셀들의 다이나믹 값을 계산하는 단계;
   스태틱 값 및 다이나믹 값을 곱하여 셀별로 셀 스코어를 계산하는 단계;
   인접한 셀들의 셀 스코어를 기준으로 피난자를 현재 셀에서 셀 스코어가 가장 작은 다음 셀로 이동시키는 단계;
   상기 피난자가 이동한 셀의 다이나믹 값을 증가시키는 단계; 및
   상기 피난자가 이동한 셀의 주변 셀들로 다이나믹 값을 확산시키고, 일정 시간이 경과하면 상기 피난자가 이동한 셀 및 주변 셀들의 다이나믹 값을 다시 감쇠시키는 단계를 포함하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 방법.
   
9. 제4항에 있어서,
   외부의 화재 시뮬레이션 엔진을 통해 화재 시뮬레이션 결과 데이터를 수신하고, 피난에 영향을 주는 일부 데이터를 추출하여 상기 피난 시뮬레이션 결과 데이터와 함께 화면에 표시하는 단계를 더 포함하는 위급상황을 위한 피난 시뮬레이션 방법.

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