• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.169-177
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• 2018

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.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.1-4
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• 2015

지하철과 같은 지하공간에서 재난이 발생할 경우, 신속하게 안전한 대피 경로로 승객을 유도하여 인명피해를 최소화 하여야 한다. 이를 위해서 빠르게 재난을 감지하고 중앙관리센터에서 신속한 대응이 이루어지지 않는 경우에 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 분산형 방재 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 재난 발생 시 신속한 승객 대피를 위한 피난 동선을 생성하고 최적 피난 경로를 제공하기 위한 피난 경로 분석 및 유도 알고리즘을 제시하였다.

• 한국위험물학회지
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• 제3권1호
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• pp.28-36
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• 2015

In early 2011, the Fukushima nuclear power plant had greater damage due to earthquake in Japan, and the awareness of safety has increased. In particular, special response systems should be required to handle disaster situations in plant sites which are likely to occur for large disasters. In this study, a program is designed to set up optimum escape routes, by a smart phone application, when a disaster situation occurs. This program could get information of the cumulative damage from sensors and display the escape route of the smallest damage in real-time on the screen. Utilizing our application in real-time evacuation has advantage in reducing cumulative damage. The optimal evacuation route, focusing on horizontal path, is calculated based on getting the data of fire, detected radioactivity and hazardous gas. Thus, using our application provides information of optimal evacuation to people who even can not hear sensor alarms or do not know geography, without requiring additional costs except fixed sensors or server network deployment cost. As a result, being informed of real-time escape route, the user could behave rapidly with suitable response to individual situation resulting in improved evacuation than simply reacting to existing warning alarms.

• 한국안전학회지
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• 제37권2호
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• pp.97-105
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• 2022

Human casualties from fires are increasing worldwide. The majority of human deaths occur during the evacuation process, as occupants panic and are unaware of the location of the fire and evacuation routes. Using an Internet of Things (IoT) sensor and reinforcement learning, we propose a method to find the safest evacuation route by considering the fire location, flame speed, occupant position, and walking conditions. The first step is detecting the fire with IoT-based devices. The second step is identifying the occupant's position via a beacon connected to the occupant's mobile phone. In the third step, the collected information, flame speed, and walking conditions are input into the reinforcement learning model to derive the optimal evacuation route. This study makes it possible to provide the safest evacuation route for individual occupants in real time. This study is expected to reduce human casualties caused by fires.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.96-110
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• 2020

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.

• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.637-650
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• 2014

Geospatial research on emergency response in multi-level micro-spatial environments (e.g., multi-story buildings) that aims at understanding and analyzing human movements at the micro level has increased considerably since 9/11. Past research has shown that reducing the time rescuers needed to reach a disaster site within a building (e.g., a particular room) can have a significant impact on evacuation and rescue outcomes in this kind of disaster situations. With the purpose developing emergency response systems that are capable of using complex real-time geospatial information to generate fast-changing scenarios, this study develops a Spatiotemporal Optimal Route Algorithm (SORA) for guiding rescuers to move quickly from various entrances of a building to the disaster site (room) within the building. It identifies the optimal route and building evacuation bottlenecks within the network in real-time emergency situations. It is integrated with a Ubiquitous Sensor Network (USN) based tracking system in order to monitor dynamic geospatial entities, including the dynamic capacities and flow rates of hallways per time period. Because of the limited scope of this study, the simulated data were used to implement the SORA and evaluate its effectiveness for performing 3D topological analysis. The study shows that capabilities to take into account detailed dynamic geospatial data about emergency situations, including changes in evacuation status over time, are essential for emergency response systems.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.69-80
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• 2016

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.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.281-296
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• 2015

This paper describes a novel disaster evacuation system using embedded systems such as smart devices for crisis and emergency management. In indoor environments deployed with the Bluetooth Low Energy(BLE) beacons, smart devices detect their indoor positions from beacon messages and interact with Map Server(MS) and Route Server(RS) in the Internet over the LTE and/or Wi-Fi functions. The MS and RS generate an optimal path to the nearest emergency exit based on a novel graph generation method for less route computation, called the Disaster Evacuation Graph(DEG), for each smart device. The DEG also enables efficient processing of some constraints in the computation of route, such as load balancing in situation of different capacities of paths or exits. All data interfaces among three system components, the MS, RS, smart devices, have been defined for modular implementation of our disaster evacuation system. Our experimental system has been deployed and tested in our building thoroughly and gives a good evidence that the modular design of the system and a novel approach to compute emergency route based on the DEG is competitive and viable.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.258-259
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• 2021

휴양림은 산림자원과 부대시설 그리고 이용객으로 구분되며, 웰빙 문화와 더불어 끊임없이 이용되고 있다. 이와 함께 이용객의 안전에 대한 관심이 필요하며, 본 연구에서는 산림에서 발생할 가능성이 있는 자연재해 상황에서 이용객이 빠른 시간(golden time)내에 대피하는 방법에 대해 연구하고자 한다. 이용객의 현재 위치를 탐색하고 최적을 대피로를 찾기 위해 휴양림 전체(산림자원, 부대시설 등)를 3D 스캔을 실시하고, 현 위치 인식으로 통해 대피 장소까지의 최적을 궤적을 찾아 이용객이 소지하고 있는 모바일 장치를 통해 빠른 대피 안내를 하는 것이 가능할 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1371-1376
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• 2019

구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.