군중하중을 받는 현행 바닥진동 설계절차의 한계를 극복하기 위해서는 개인별 운동의 시간차와 운동성분에 내재된 위상의 불확실성이 고려되어야 한다. 개인의 운동에 관한 연구는 통계적 자료를 토대로 많은 연구가 진행되고 있는 반면, 군중 행동패턴에 관한 연구는 그 복잡성으로 인해 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 다양하고 복잡한 군중의 행동패턴을 개인 간의 위상을 반영한 하중모형을 제안한다. 모의실험을 통해 개인의 시간지연 값들을 난수로 발생시킨 후, 기준시간에 대한 시간 지연효과를 합산하였다. 본 연구에서 제안하는 위상의 합산으로 이루어진 계수는, 완전히 동기화된 군중의 경우에 대한 동기화 정도의 비를 나타낼 수 있다. 정의된 계수를 바탕으로 실제 일어날 수 있는 군중의 행동패턴을 분석하여 각각의 경우에 대한 계수 값을 제안하였다. 본 연구의 결과를 토대로 기존의 설계방식이 다룰 수 없었던 군중의 운동시 바닥구조의 응답을 합리적으로 반영할 수 있다.
현대 도시는 수평적 토지이용의 제한, 지가 상숭, 인간 요구의 다양화 등으로 인하여 도시기능의 일부를 지하공간으로 흡수하고자 하는 노력이 증가하는 추세이다. 따라서 건축물의 지하층, 지하철 역사 등이 점차 대심도화 되어 지하공간에서 지상으로 피난에 대한 안전성 여부가 부각되고 있다. 그동안 계단에서 군집보행에 관한 연구는 내려가는 군집보행을 중심으로 진행되어 왔으며, 계단에서 올라가는 군집보행에 대한 연구는 거의 전무한 상황이다. 본 연구에서는한 방향 군집유통이 형성되는 지하철 역사 숭강장 내 계단에서 올라가는 군집의 밀도에 따른 보행속도를 직접 실촉하여 조사하였다. 올라가는 보행은 실측결과 경사도 $23^{\circ}$에서 관계식 V=0.638-0.0949p에 의해 보행속도가 결정되며, 이를 일본건축학회에서 제안하는 계단 경사도에 따른 평균보행속도를 근거로 환산하면 경사도 $30^{\circ}$에서는 V=0.597-0.1067p가 되는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
On October 29, 2022, a very large number of people gathered in Itaewondong, Yongsan-gu, Seoul, Korea for a Halloween festival, and as crowds pushed through narrow alleys, 159 deaths and 195 injuries occurred, making it the largest crushing incident in Korea. There have been a number of stampede deaths where crowds gathered at large-scale festivals, event venues, and stadiums, both at home and abroad. When the density increases, the physical contact between bodies becomes very strong, and crowd turbulence occurs when the force of the crowd is suddenly added from one body to another; thus, the force is amplified and causes the crowd to behave like a mass of fluid. When crowd turbulence occurs, people cannot control themselves and are pushed into he crowd. To prevent a stampede accident, investigation and management of areas expected to be crowded and congested must be systematically conducted, and related ministries and local governments are planning to establish a crowd management system to prepare safety management measures to prevent accidents involving multiple crowds. In this study, based on national data, a continuous digital topographic map is modeled in 3D to analyze the risk of crowding and present a plan for selecting high-risk walking routes. Areas with a high risk of crowding are selected in advance based on various data (numerical data, floating population, and regional data) in a realistic and feasible way, and the analysis is based on the visible results from 3D modeling of the risk area. The study demonstrates that it is possible to prepare measures to prevent cluster accidents that can reflect the characteristics of the region.
단일 복도에서의 단방향 피난 이동 실험의 수행 결과, 평균 밀도 $2.36P/m^2$에서 0.55 m/s의 속도를 보이고 있다. S.F.P.E. Handbook에서 제시된 복도에서의 밀도기반 속도 수식 계산결과와 평균값을 비교할 때, 본 실험이 0.55 m/s, SFPE 수식이 0.53 m/s로서 0.02 m/s의 차이를 보였으며 데이터 별로 분석한 결과, 최대 0.38 m/s의 큰 차이를 나타내고 있다. 일부 실험결과는 보행속도의 증가에 따라 밀도가 높아짐을 보였으며 실험 결과분석은 전체 실험시간에 대한 평균 데이터를 사용하였다. 동영상에 대한 프레임단위 분석과 같은 세부적인 시간분석을 수행한다면 더욱 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있을 것으로 보인다.
최근 CCTV 영상을 기반으로 인파사고를 예방하는 방안이 추진되고 있다. 그러나 CCTV는 공간적 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 드론 영상을 사용하여 보행자의 밀도를 측정하는 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 군중의 인파사고 임계값인 1m2당 6.7명을 위험수준으로 선정하였다. 또한 드론의 파라미터를 도출하기 위해 선행연구를 수행한 결과, 고도 20m, 각도 60°에서 보행자의 인식률이 높은 것으로 나타났다. 이후 선행연구를 기반으로 보행자가 밀집한 대상지를 선정하여 밀집도를 측정한 결과, 단위 면적당 0.27~0.30명 수준으로 나타났다. 본 연구를 통해 드론 영상을 사용하여 대상지의 보행자 밀집도에 따른 위험수준 측정이 가능한 것으로 확인되었으며, 향후 인파사고 안전관리 대체 수단으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지하철 내의 인구밀집도 파악을 통한 승객의 이용 편의성을 극대화하고, 군중밀도가 높은 지하철 구간의 경우 고른 인구분포 측정을 통한 승객의 편의성을 극대화하는 플랫폼 및 모바일 앱을 제안한다. 제안하는 시스템으로 기존의 지하철 역내에 설치된 CCTV에 모션벡터 영상처리와 RFID 기술을 결합한 Hybrid CDE로 구성되며, Size-Filtering을 통해서 재검출 과정을 거친다. 이러한 결과 값은 전동차 각 구간의 인구밀집도 정보를 정확히 측정 할 수 있다. 또한 결과 값을 바탕으로 효율적인 인구 유동을 유도할 수 있으며 정보 소외 계층 및 사회적 약자 등, 승객을 안전하게 보호할 수 있는 환경을 조성한다. 시스템 관리자는 학습기능 알고리즘을 통해서 오차 범위를 최소화한 플랫폼 설계를 통해 실시간 모니터링 함으로써 정보 습득 및 제공면에서도 새로운 시스템 설계 제안이 될 것이다.
Recent catastrophic accidents at the underground subway stations in South Korea have proven that the subway evacuation is an important safety concern. Previous studies have used commercial programs for safety assessment or have been focused on development of computing algorithms rather than the basic analysis data which form the foundation of studies. In this study, we designed a new movement recording apparatus which measured and analyzed crowd movements including but not limited to moving velocity, specific flow rate and crowd density. Moreover, We propose new effective analysis method for evacuation studies with this apparatus.
경찰은 헌법상 권리인 집회의 자유를 보장해야 하며, 동시에 이러한 권리행사에 있어서 야기될 수 있는 과도한 무질서와 불편 역시 예방하고 억제해야 하는 이중적인 책무를 부여받고 있다. 경찰은 집회 참가자에 대한 안전관리 목적 차원에서 집회시위 참가인원을 추산하고 있으며, 그 추산방식은 기본적으로 단위면적당 인구밀도 값을 통하여 "특정시점 최대 인원"을 집계하는 방식이다. 이와 대조적으로, 집회시위 주최자는 집회시위 참가인원의 숫자(규모) 자체가 집회의 성공여부로 연결되는 만큼 전체 집회에 잠깐이라도 참여한 사람까지 모두 포함하는, 다시 말해서 누적인원을 계산하는 이른바 "연인원 집계방식"을 사용하고 있다. 집계방식의 목적과 세부 방법론의 차이로 인한 추산결과의 격차는 당연한 결과임에도 불구하고, 경찰은 고의적으로 추산인원을 축소하다는 비판에 직면하자 현재는 추산결과 자체를 공개하지 않고 있다. 집회시위 추산방식에 대한 상당한 논쟁과 이슈에도 불구하고, 관련 국내 선행연구는 극소수에 불과한 것으로 확인되었다. 이마저도 경찰의 특정시점 최대인원 집계방식과 집회시위 주최자의 연인원 집계방식의 장단점을 도출하고 비교하는 정도에 그치고 있었고, 아쉽게 국외의 학술논문이나 연구에 대한 분석 부분은 전혀 찾아볼 수 없었다. 이에 본 학술논문은 "외국에서는 집회시위 인원 추산방식에 대한 어떠한 연구가 존재할까? 특정시점 최대인원방식과 연인원 누적 집계방식 외에 다른 세부 방법론은 존재하지 않는 것일까? 만약 존재한다고 한다면, 어떠한 세부 방법론이 제시되어 있을까?"라는 연구문제를 도출하였고, 이에 대한 해답을 찾기 위하여 참가인원 추산방법에 대한 해외 학술논문 및 연구결과를 분석해보았다. 이러한 분석을 바탕으로, 본 연구에서는 해외에서 연구된 참가인원 추산방식을 크게 ① 단위면적당 인구밀도 활용모델, ② 행진인원 추산모델, ③ 전자기술기반 이미지 비활용 추산모델 등, 세 가지 모델로 분류해보았고, 나아가 각각의 모델에 속하는 세부 연구결과도 요약·제시해보았다. 이를 통하여 마지막으로, 우리의 집회시위 참가인원 추산방식에 대한 개괄적인 정책 시사점 내지 향후 추진되어야 할 연구 방향성도 도출하고자 하였다.
본 논문에서는 우리나라 초등학생을 대상으로 피난상황 시 교내에서의 여러 가지 이동속도를 측정하였으며 이들의 분석방법에 대하여 논하였다. 여기서 이동속도라 함은 교실 문에서의 유출속도, 복도에서의 개인별 이동속도, 복도에서의 밀도별 이동속도(Crowd movement. Flow veloctiy) 및 개인별 계단에서의 이동 속도 등을 포함하게 된다. 이를 위하여 대전의 한 초등학교를 선택하고 각 학년 남여 각각 15명씩 총 180명을 추출하여 시험에 임하였다. 이를 통하여 초등학교 아동들의 이동속도에 대한 기초 자료를 얻을 수 있었으며 이들 자료를 피난 시뮬레이션을 행할 때 초등학생에 대한 지표로 사용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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