안전 디지털 트윈 구축을 위한 화재 대피 시뮬레이션 내 대피 지원 에이전트의 강화학습 = Reinforcement Learning for Evacuation Support Agents in Fire Evacuation Simulations Toward Digital Twins for Safety

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 먼저 화재 및 대피 거동을 예측하는 시뮬레이션을 개발한다. 그다음 이 시뮬레이션 환경을 활용한 학습 기반 동적 대피 안내 방법을 제안한다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션은 화재 시뮬레이션과 대피 시뮬레이션으로 구성된다. 화재 시뮬레이션에서는 격자 기반 셀룰러 오토마타로 연기, 화재 전이를 근사하며, 층간 전이 과정에서는 건물 샤프트 구조의 굴뚝 효과를 모사했다. 대피 시뮬레이션에서는 재실자의 평균 보행 속도, 가시성 규칙을 사용하여 대피 거동을 예측한다. 학습 기반 동적 대피 안내 방법은 시뮬레이션 환경에서 강화학습을 활용하여 구현한다. 강화학습 에이전트는 구간별 군중 밀도에 따라 병목 구간을 확인하고, 이를 바탕으로 복도 분기점마다 실시간으로 대피 안내를 조정한다. 동적 대피 안내를 통해 재실자들이 위험 구간을 우회하고 군중의 흐름이 분산될 수 있으며, 궁극적으로 사상자와 탈출 시간이 최소화되도록 에이전트가 학습된다.
실험은 국립금오공과대학교 테크노관을 대상으로 수행하였다. 먼저 테크노관 3D 모델링을 가상 환경에서 구축하고, 복도와 분기점 기준으로 구역을 나눈 후 분기점 별로 대피 지원 에이전트를 배치한다. 구역 별 대피 지원 에이전트의 상태는 색상으로 표시되며 화재 상황에 따라 동적으로 변화한다. 재실자는 구역의 색상에 따라 해당 구역에 진입할지 결정한다. 시뮬레이션 환경에서 초기 화재 조건은 무작위로 부여되며, 대피 지원 에이전트가 더 많은 재실자를 더 빠르게 탈출시키는 방향으로 강화학습이 진행된다. 실험 결과 시뮬레이션 상에서 총 대피 시간과 총 사상자 수가 감소했음을 확인할 수 있었다. 또한 단층 및 다층 건물에 대한 시뮬레이션을 통해 더 큰 규모의 건물에도 적용 가능한 확장성을 확인했다. 향후에는 실제 건물의 센서, CCTV, 건물 관리 시스템의 실시간 현실 데이터와 연동하는 안전 디지털 트윈으로 확장할 계획이다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• [그림 차례] i
• [표 차례] ii
• [수식 차례] iii
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구배경 및 필요성 1
• 1.2 화재 및 대피 시뮬레이션 기술 3
• 1.3 동적 대피 안내 시스템 4
• 1.4 강화학습 기반 대피 최적화 5
• 1.5 안전 디지털 트윈 6
• 1.6 관련 연구 비교 및 본 연구의 차별성 8
• 1.7 연구 목표 및 논문 구성 12
• 제 2 장 재난 대피 시뮬레이션 14
• 2.1 화재 시뮬레이션 15
• 2.1.1 3차원 격자 구성 15
• 2.1.2 화재와 연기 상태 표현 16
• 2.1.3 확률적 화재 전파 규칙 17
• 2.1.4 3차원 타원체 기반 바람 효과 18
• 2.1.5 굴뚝 효과 모델링 19
• 2.2 대피 시뮬레이션 20
• 2.2.1 보행 속도 감속 모델 21
• 2.2.2 혼합 로짓 기반 경로 선택 모델 23
• 제 3 장 강화학습 기반 대피 지원 에이전트 26
• 3.1 강화학습 개요 26
• 3.2 대피 지원 에이전트 구성 26
• 3.3 상태 공간 정의 28
• 3.4 행동 공간 정의 29
• 3.5 보상 함수 설계 30
• 3.6 학습 환경 및 알고리즘 31
• 제 4 장 실험 결과 32
• 4.1 실험 환경 및 설정 32
• 4.1.1 실험 대상 건물 32
• 4.1.2 강화학습 설정 33
• 4.1.3 시뮬레이션 파라미터 35
• 4.1.4 테스트 시나리오 36
• 4.1.5 평가 지표 38
• 4.1.6 재실자 선호 분포 설정 38
• 4.1.7 재실자 선호 분포 설정 39
• 4.2 학습 결과 분석 41
• 4.3 테스트 결과 분석 42
• 4.4 정성 분석 49
• 제 5 장 결론 및 향후연구 52
• 5.1 요약 52
• 5.2 기여도 및 한계점 52
• 5.3 향후 연구 53
• 부록 A 대피 보조 에이전트 세부 구성 62
• A.1 상태 공간(State Space) 62
• A.1.1 노드 비용 배열 62
• A.1.2 대피 흐름 관찰 배열 62
• A.1.3 화재 위험 점수 배열 63
• A.1.4 출구 원-핫 배열 64
• A.1.5 상태 공간 요약 65
• A.2 행동 공간(Action Space) 65
• A.2.1 행동 브랜치 구성 65
• A.2.2 행동 실행 과정 65