대규모 시설물이나 복잡한 시설물에 화재가 발생하였을 때 대피해야 할 사람들에게 화재의 발생 위치와 비상구의 위치에 따른 적절한 대피 안내가 이루어지지 못한다면 대규모의 인명피해를 입을 수 있다. 따라서 화재 방재시스템의 적용 및 인명 피해를 최소화 할 수 있도록 최적의 대피경로를 안내하여 줄 수 있는 대피경로 안내시스템이 필요하다. 본 논문에서는 화재 발생에 따른 인명피해를 줄이기 위한 방법으로 센서 네트워크와 결합한 최적의 대피 경로 안내시스템을 제안하였다. 본 연구의 실험 결과에 따르면 제안된 대피경로 안내시스템은 최적의 대피경로를 구조물 안의 대피인원들에게 화재 상황에 따라 적절하게 실시간으로 안내하여 줌으로써 대피에 소요되는 시간을 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
가뭄, 홍수 등의 자연재난으로 인해 인명 손실이 많이 발생되고 있다. 특히 도시지역에 발생되는 집중호우로 인한 침수 피해는 인명 및 구조물에 심각한 피해를 발생시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 침수피해가 높은 도시지역을 대상으로 사람들이 안전하게 대피할 수 있도록 하는 최적 대피경로에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 Flo-2D 모형 및 A*알고리즘에 대하여 고찰하여 최적 대피경로를 도출하고자 하는 방법론을 설정하였다. Flo-2D모형을 통해 위험지역을 도출하였으며, 인원수가 많은 시작지점을 선정하고 홍수재난에 대해 안전한 대피지점을 선정할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다. 그리고 A* 알고리즘을 활용하여 출발지점에서 안전한 대피지점까지 위험지점을 거치지 않고 최적의 대피경로를 도출하였다. 본 연구를 통해 대피경로 제시뿐만 아니라 도로정비와 대피시설물에 대한 사전 대비 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 들어 재난 발생으로 인한 재산 및 인명피해가 속출하고 있다. 이에 따라 국내 여러 분야에서 분야별 대응방안 모색을 위해 노력하고 있지만 대피매뉴얼 작성을 위한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 공단과 같은 산업지역에서 대규모 대피가 필요한 사고가 발생하였을 때, 대응방안에 따른 최적의 대피경로를 산정하는 모형을 개발하였다. 모형개발에는 Dijkstra 최단경로 알고리즘, 가능경로법, 유전자 알고리즘 및 파레토 최적해 산정 등을 통하여 모형을 개발하였고, 병렬처리를 통하여 연산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 개발된 모형을 가상네트워크에 대한 적용을 통해 타당성을 검증하였고, 구미 국가산업 1단지를 대상으로 적용하여 실제 지역을 대상으로 한 모형의 적용성을 검증하였다. 모형을 이용하여 목적함수별 최적경로를 산출한 결과, 최적경로 산출 이전보다 좋은 결과를 얻을 수 있어 타당성이 검증되었고, 실제 지역을 대상으로 연산한 결과를 통해 모형의 적용성도 검증되었다. 본 연구 결과는 재난을 대비한 대응목적별 대피매뉴얼의 작성뿐만 아니라, 재난 발생 시 대응차량의 진입경로 산정에도 도움이 될 것으로 판단된다.
일반적인 실내 보행자 대피모형 및 대피시뮬레이터는 보행자 특성(예, 이동속도, 방향, 기동성, 성별, 나이, 몸무게, 신체사이즈 등)을 고려하여 개개인이 출구까지 대피할 때의 최단거리나 최소시간, 즉, 국지적(local)인 해를 구한다. 따라서 이러한 모델을 이용해서는 대상 공간 전체(예, 건물 전체)의 재실자들이 모두 대피한다고 할 때, 전체 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해를 얻기 힘들다. 본 연구는 건물내의 전체 인원분포를 고려하여 건물 내 재실자들의 총 대피시간을 최소화할 수 있는 전역적인 실내 보행자 최적 대피모형을 제시하고자 한다. 총 대피시간을 줄이는 전역적인 최적해는 다항식으로 찾기 힘든 문제로, 본 연구에서는 메타 휴리스틱기법 중 유전자 알고리즘을 이용하였다. 다양한 분포 상황을 염색체로 표현하고 해를 반복적 필터링하여 최적에 가까운 대피경로 및 대피시간을 산출하였다. 설계된 알고리즘을 표현하고 실험하기 위해서 CA(cellular automata) 기반의 대피 시뮬레이터를 이용하였으며, 다양한 실내 인원분포에 적용하여 그 결과를 제시하였다.
재난 발생 시, 실내 공간에서의 신속한 대피를 위해 총 대피시간 최소화를 목적으로 일부 연구들이 진행되었다. 하지만 대부분의 연구가 총 대피시간이 최소화되는 최적 대피경로를 산출하는데 오랜 연산시간이 소요되어 실제 재난 상황에 적용하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구는 짧은 연산시간으로 총 대피시간을 단축시킬 수 있는 대피경로 할당 알고리즘을 제안하고자 한다. 대피경로 할당 알고리즘은 다수의 출구가 존재하는 건물에서 대규모 인원 대피 시, 각 출구에 적절하게 대피인원을 할당하여 출구들의 교통 정체 상황을 균형적으로 유지함으로써 총 대피시간을 단축시키는 알고리즘이다. 각 출구에 대피인원을 할당하는 방법은 그래프 이론을 기반으로 탐욕 알고리즘의 접근방식을 활용하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 검증을 위해 cellular automata 기반 대피 시뮬레이터를 이용하였으며 실제 건물과 유사한 구조에서 다양한 인원분포를 적용한 뒤 실험을 수행하였다. 결과적으로 최단거리 출구 대피보다 알고리즘을 적용하였을 때 총 대피시간이 감소되었고 대형 건물 구조에서도 짧은 연산시간이 소요되는 것을 확인하였다.
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.
방재계획의 하나인 대피장소 및 대피경로의 결정은 방재계획 중 가장 기본이 되는 사항으로 재해발생 시 대비가 적절치 못하면 대규모 인명피해가 발생할 우려가 있기 때문에 결정에 신중을 기해야 한다. 대피장소 및 대피경로의 결정은 직접 대규모 인원이 참여한 모의실험을 실시하여 효율적이고 안전한 방법을 찾는 것이 가장 바람직하다. 그러나 이러한 접근은 현실적으로 불가능하기 때문에 본 연구에서는 대상 지역의 지진해일 대피 시뮬레이션 모형을 제작하고 이를 적용하여 최적의 대피장소 및 대피경로를 지정할 수 있도록 하였다. 이러한 접근을 통하여 실제 지진해일 발생 시 주민들이 가장 빠르고 안전하게 대피하도록 할 수 있으며, 나아가 효율적이고 안전한 방재계획 수립에 큰 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 과거 지진해일로 인한 피해 경험이 있는 삼척항을 지진해일 대피 시뮬레이션을 위한 대상지역으로 선정하였다. 또한, 현장 조사를 실시하여 대상지역의 지형특성을 고려한 결과를 토대로 지진해일 대피 시뮬레이션에 앞서 필요한 가상 시나리오를 작성하였고 지진해일 대피 시뮬레이션을 통해 비상대처계획(EAP, Emergency Action Plan) 수립에 필수 사항인 대피계획을 검토하였다.
본 논문은 화재라는 특수한 상황에서 대피자를 로봇에 비유하여 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하는 방식을 제안한다. 장애물은 화재가 발생된 위치를 나타내게 되며, 한정된 공간에서 센서를 통해 화재가 발생한 위치를 확인할 수 있어서 전역적인 탐색이 가능해진다. 건물 내에 설치된 화재 감지 센서와 복합 감지 센서로부터 상황 정보를 습득하여 무선으로 서버에 전송하면 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하여 유도등을 대피 방향으로 동작시키며 스마트 폰과 같은 모바일 단말에 무선을 이용하여 대피 경로 정보를 표시할 수 있게 된다. 시뮬레이션 환경에서 제안한 화재 대피 알고리즘의 기능 및 성능 테스트를 통해 제안 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.
최근 쓰나미와 해일 등 이상기후에 의한 해수면 상승 등으로 인한 해안지역의 침수가 빈번해지고 있다. 태풍 매미의 경우, 피해규모는 인명피해 130명, 이재민 4089세대 10975명, 재산피해 4조 7810억원이며 침수피해는 규모는 주택 21,015동과 농경지 37,986ha으로 나타났다. 특히 이 태풍은 경남 사천시 부근 해안에 상륙할 때의 중심기압은 950hPa로 중심부근 최대풍속 40m/s 이었으며 풍속 15 m/s 이상으로로, 태풍의 강도는 [강], 크기는 [중형]이었음에도 그 피해는 과거에 비해 크게 나타났다. 내륙과는 달리 해일 등의 피해로 인한 해안지역의 침수피해 저감기법은 월파방지 파라펫 설치 또는 침수예상 지역의 지반고를 높이는 이외에는 확실한 대책이 없는 것이 특징이라 하겠다. 따라서 해안지역 침수예방은 월파방지 파라펫과 함께 인명피해 최소화를 위해서는 충분한 선행시간을 통한 대피안내와 가장 효율적인 대피경로를 제공하는 것이 최선이라 할 수 있다. 본 연구에서는 경남 창원지역의 해수면 상승으로 인한 해안지역 침수를 모의할 수 있는 2차원 부정류 프로그램을 개발하고 매미 당시 창원지역의 침수피해 결과와 비교하여 프로그램 모의 결과를 검증하였다. 해안을 따라 다양한 높이의 월파방지 파라펫을 모의하여 시간대별 대상지역의 침수규모를 시간대별로 예측하였다. 모의결과 월파방지 파라펫 규모 별 침수규모와 이에 따른 경제적 피해규모를 산정하였으며 경제성 원칙에 따른 최적의 파라펫 규모를 제시하였다. 또한 이때 시간대별 침수범위 예측 결과를 바탕으로 시간대별 등침수선을 제시하고 일정 시간대별 등침수선을 모의결과를 이용하여 산정하였다. 도로 경사와 대피자의 연령 등을 고려한 대피소요 시간을 산정하여 침수 소요 시간과 비교하여 대피가 가능한 대피경로를 제시하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구결과는 기존에 알려진 대피경로와는 달리 다양한 침수저감 기법규모에 따라 다양한 대피경로를 제안할 수 있었으며 이는 추후 다양한 대피 시나리오를 제시할 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
재난 상황 시 대피 경로를 유도하기 위해 대부분의 건물 등의 구조물에서는 중앙통제센터나 안전요원의 안내 및 대피 경로 유도등을 통해 대피 경로를 안내하고 있다. 하지만 규모가 커지고 갈수록 내부 구조가 복잡해짐에 따라 비상 상황 시 안전을 보장할 수 있는 지능적 안내 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 경로 탐색 알고리즘에 기반한 지능적 대피경로 탐색 및 안내 시스템이 제안되었고, 구조물 내 설치된 센서 노드로부터 수집된 상황 정보를 기반으로 중앙 서버에서 각 위치별 최적의 경로를 제시하는 방식으로 대피 유도가 이루어졌다. 그러나 대피자의 효과적인 대피와 함께 중요한 부분이 구조자의 효율적인 구조활동이다. 현재까지 대피자의 대피 경로 유도에 대한 연구는 다양하게 이루어져왔으나, 구조자의 효율적 진입 경로 탐색에 대한 연구는 전무하였다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 유전 알고리즘을 적용한 구조자 진입 경로 탐색 방안에 대해 제안하였다. 제안된 방식의 실효성을 검증하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 성능을 검증하였고, 그 결과 작업량 기준의 적응도 평가 시 적응도가 일정 시간 내에 수렴되었으며, 각 출구별 이동하는 노드의 비율로 환산한 출구집중도 역시 최대값과 최소값 차이가 현저하게 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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