본 연구는 군중집회 및 군중눌림 현상의 문헌조사 및 분석에 근거하여 군중집회 및 군중집회에서의 인명피해의 특성을 알아보고자 수행되었다. 대규모 군중집회 시 인명 피해의 특성은 참가자 수와 군중 밀도가 군중집회 종류와 특성에 따라 다른 영향을 미치고 있었다. 군중 집회에 영향을 주는 변수와 그 원인들은 상황에 따라 다양한 정 혹은 부의 영향을 미치고 있었으며 그 변수들은 날씨, 참가자 수, 행사 기간, 실외와 실내, 착석과 이동, 행사 유형, 군중 감정상태, 술 혹은 약물, 군중 밀도, 관련 시설, 참가자 연령 등이었다. 이 중 군중 눌림현상은 실험적으로도 연구가 가능하였고, 사고가 유발되는 물리적 기전으로 보아 군중 압력과 군중 밀도 및 압력의 지속 시간에 영향을 받았으나 사망에 이르는 구체적인 압력 수치를 도출하려면 인간 신체와 관련된 여러 외부적 영향으로 인하여 추가적 연구가 더 필요하다.
오늘날 영화, 게임, 애니메이션 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 군중 장면은 모델러의 많은 수작업을 필요로 한다. 모델러에게 있어 배경과 배경 물체들 그리고 수많은 에이전트들을 적절히 배치해야 하며, 매 프레임마다 이들 간에 충돌이 얼도록 적절히 움직여 주어야 하는 수작업은 비능률 적이다. 따라서 본 논문에서는 군중 장면 연출 도구를 제작하여 군중들을 배치할 수 있는 방법과, 배경 물체들과 군중 사이 그리고 군중을 이루는 에이전트들 사이의 충돌 회피 방법을 제시한다. 이를 통해 모델러는 군중을 일일이 배치하고, 매 프레임마다 군중을 적절히 움직여 주어야 하는 수작업에 드는 시간을 모델링에 투자함으로 작업 효율을 높일 수 있다. 또한 본 논문의 군중 장면 연출도구는 마야 플러그인으로 개발되어 대표적인 모델링 도구인 마야와 연동하여 군중 장면을 연출할 수 있는 장점을 가진다.
군중눌림 사고 형태의 재난은 국내에서 경험과 연구가 미진한 재난의 형태이지만 세계적으로는 선진국이나 후진국을 가리지 않고 꾸준히 발생중이며, 2022년 10월 29일의 이태원 참사에서 보듯이 국가사회에 엄청난 파급력과 영향을 주는 재난이다. 따라서 군중눌림 사고를 이해하고 발전된 학술적 접근 방식을 통하여 최소한의 예방, 대비, 대응 수준에 이르러야 하나 국내에서는 그 연구가 미진하고 용어와 개념 정립도 되어 있지 않다. 군중눌림 사고는 그 본질 상 얼마 안 되는 짧은 골든 타임 내에 해결이 되지 않으면 대처 시간이 거의 없어 인명피해 대처가 매우 어렵다. 즉 질식으로 의식이 저하되는 피해자가 신고되어도 현장 도착 구급대원이 밀집된 군중을 뚫고 피해자에게 신속히 접근하기란 애무 어려워, 선진국들조차도 많은 인명피해를 내지만 뚜렷한 한 가지 해결책을 제시 못하고 있는 형편이다. 이러한 상황에서 군중압박 사고 관련 정립되지 않은 용어를 관련 개념과 같이 조사 정리하고, 과거 있었던 대표적 군중집회의 분류, 특성 등을 알아보며, 이를 기반으로 용어와 개념이 정리 및 표준화되는 기반이 되도록 하였다.
동물이나 곤충, 혹은 사람 같은 군중이 등장하는 장면을 영화나 게임 등에서 종종 볼 수 있다. 이러한 대규모의 군중을 제어하기 위해서는 일반적인 에이전트별 제어 방식이 아닌 군중적인 움직임을 보일 수 있는 특별한 군중 제어가 필요하다. 자연스러운 군중의 제어를 위해선 지능적인 행동을 보여야하며 움직임은 자연스러워야한다. 또한 게임 등의 실시간 환경을 위해선 연산의 속도도 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 조종 행동을 이용한 실시간 대규모 군중 제어 기법을 제안한다.
본 논문에서는 인간의 행동과 유사하게 군중을 재편성하는 행동패턴 모델을 제안하고, 그 모델을 가상 환경의 캐릭터에 적용하여 구현하였다. 게임과 같은 가상환경에서 군중을 표현하는 군중 시뮬레이션의 사실감을 높이기 위하여 군중의 행동 패턴을 결정함에 있어 인간의 감정에 기반을 두었다. 이러한 모델을 바탕으로 인간의 감정을 캐릭터에 적용하고자 몇 가지 규칙을 정의하였고, 이를 바탕으로 군중에 속해있는 캐릭터들의 군중간의 이동을 사실적으로 구현하였다. 본 연구를 적용하여 보다 자연스러운 군중의 행동을 시뮬레이션 할 수 있을 것이다.
가상 해저 환경 속에서 군중 행동은 영화, 게임 등의 엔터테인멘트 산업에서 많은 장면으로 연출된다. 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인하여 디지털 영화나 애니메이션이 점차 증가함에 따라 다수의 캐릭터들이 등장하는 장면을 쉽게 접할 수 있다. 가상 환경에서 군중의 행동을 효율적으로 처리하는 기술에 관련해서 군중 장면 처리 및 군중 행동 시스템의 구현에 관한 연구는 있었으나, 자연스러운 군중 행동 시뮬레이터를 개발하는 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문에서는 가상 해저환경에 존재하는 다수의 물고기들의 행동유형을 스마트하게 표현하여 시간과 비용이 많이 소요되는 단점을 보완하며 fish 군중행동 유형을 자동화하면서 사실적이면서 효율적인 가상 해저 환경 콘텐츠 제작을 구현하기 위한 fish 군중행동 시뮬레이터를 개발한다.
2022년 10월 29일 발생한 이태원 참사 이후 군중압박 사고로 인한 인명피해에 대한 관심이 높아졌으나 국내에서 군중압박과 관련된 학술적, 실제적 기반이 미약함이 지적되었다. 이에 본 연구에서는 군중압박과 관련된 용어와 개념을 조사하고 가능한 한글 용어 후보들을 제안하였으며, 국내외에서 발생한 대표적인 군중압박 사고 사례를 조사하여 정리하였다. 일부 대표적 사례를 기반으로 한 선진국의 접근법들을 조사하였고, 그 중 대표적으로 영상분석, 시뮬레이션 및 설문과 인터뷰 방법을 요약 도출하였다. 이를 통하여 군중압박 사고의 한글 용어 표준화와 개념 정립, 평가 및 접근 방법의 체계화가 이루어지기를 기대하고 있다.
군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 군중잡음의 특성을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리 시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서는 침묵 구간을 검출하여 마찰음과 파열음을 제거하는 과정과 주파수 영역에서는 잡음 평균을 생성하고 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 군중 잡음을 제거하는 과정으로 이루어진다.
군중눌림 사고 형태의 재난은 국내에서 경험과 연구가 미진한 재난의 형태이지만 세계적으로는 선진국이나 후진국을 가리지 않고 꾸준히 발생중이며, 2022년 10월 29일의 이태원 참사에서 보듯이 국가사회에 엄청난 파급력과 영향을 주는 재난이다. 따라서 군중눌림 사고를 이해하고 발전된 학술적 접근 방식을 통하여 최소한의 예방, 대비, 대응 수준에 이르러야 하나 국내에서는 그 연구가 미진하고 용어와 개념 정립도 되어 있지 않다. 군중눌림 사고는 그 본질 상 얼마 안 되는 짧은 골든 타임 내에 해결이 되지 않으면 대처 시간이 거의 없어 인명피해 대처가 매우 어렵다. 즉 질식으로 의식이 저하되는 피해자가 신고되어도 현장 도착 구급대원이 밀집된 군중을 뚫고 피해자에게 신속히 접근하기란 애무 어려워, 선진국들조차도 많은 인명피해를 내지만 뚜렷한 한 가지 해결책을 제시 못하고 있는 형편이다. 이러한 상황에서 군중압박 사고 관련 정립되지 않은 용어를 관련 개념과 같이 조사 정리하고, 과거 있었던 대표적 군중집회의 분류, 특성 등을 알아보며, 이를 기반으로 용어와 개념이 정리 및 표준화되는 기반이 되도록 하였다.
군중의 이상행동을 검출하는 것은 군중 모니터링, 보안 및 CRM 시스템의 관점에서 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 방법은 대다수가 옵티컬플로우를 기반으로한 검출방법으로 객체가 움직이지 않는 경우에는 객체로 인식할 수 없는 문제점이 생긴다. 또한, 많은 데이터량을 처리하기 때문에 실시간성이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 맵 보정과 분포분석을 통한 군중의 밀집과 대피하는 현상을 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 군중에서 옵티컬플로우 기반으로 움직이는 FAST 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 분포에따라 특징점맵을 복원한다. 복원된 특징점 맵과 특징점의 분포에 기반하여 군중의 이상정도를 결정하게 된다. PETS2009 데이터베이스를 사용하여 결과를 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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