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- 저자 : 이민혁(Minhyuck Lee) (검색결과 16 건)
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이민혁(Minhyuck Lee),이재영(Jaeyoung Lee),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.5
본 연구는 IndoorGML과 FDS(Fire Dynamics Simulator)를 이용한 화재 대피 시뮬레이션 기법을 제안한다. 보행모델은 열·연기 확산을 고려한 개선된 FFM(Floor Field Model)을 이용하며, 본론에서는 IndoorGML의 공간 기하를 FDS의 입력 형태에 맞게 변환하는 내용을 다룬다. 데이터 변환에는 수동 작업이 요구되기에 편집도구를 개발하였고, 가시화는 오픈소스 IndoorGML 뷰어를 이용하였다. 시뮬레이션은 실제 건물 구조에서 랜덤하게 재실자를 분포시킨 상황에서, FFM과 FDS의 연계가 가능한 EgresSIM with FDS를 이용하여 수행하였다.
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이민혁(Minhyuck Lee),전인우(Inwoo Jeon),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2019 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
시간거리 접근성은 다른 모든 지역으로의 접근 용이성을 이동시간으로 측정한 지표이다. 본 연구에서는 시간거리를 이용하여 서울시의 대중교통 접근성을 분석한다. 절대적인 시간거리는 대중교통 노선의 이동성을 고려하지 못하기 때문에, 기존 연구에서는 장거리 구간이 많은 도시 외곽지역은 대중교통 접근성이 떨어지는 지역으로 분류되는 경향이 있다. 본 연구에서는 거리 대비 이동시간을 의미하는 상대적 시간거리를 이용하여 정류장 단위로 접근성을 분석한다. 약 1억 건의 all-to-all 대중교통 최단경로를 연산하였고, 최단경로는 복합 수단을 고려한 환승 및 도보이동을 포함한다.
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인원 계수 센서와 대피 모델을 이용한 디지털 트윈 서비스
이민혁(Minhyuck Lee),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2021 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2021 No.11
디지털 트윈은 컴퓨터에 현실과 동일한 상황을 모델링하고, 나타날 수 있는 문제들을 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술을 말한다. 디지털 트윈 기반의 재난대응 서비스들이 일부 제안되고는 있으나, 3D 공강 데이터 모델링, 가상의 데이터를 이용한 대피 시뮬레이션 등에 초점이 맞추어져 있고, 재실자 분포 등의 실시간 데이터를 활용한 사례는 매우 미흡한 실정이다. 현재, 화재 및 대피 시뮬레이션 기술은 건축 심의 단계에서 실내 공간의 기하학적 구조가 재실자들의 대피에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되고 있다. 재난 대응 단계에서는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 수립된 대피 계획이 아닌, 최단거리 출구로의 대피 등과 같은 단순하고 스태틱한 대피 계획이 적용되고 있다. 화재와 같은 재난 발생 시, 인명피해를 최소화하기 위해서는 건물 내 실시간 재실자 분포와 화재의 확산, 화재 상황에서의 재실자 행동패턴 등이 복합적으로 고려된 시뮬레이션 모델의 활용이 요구된다. 이에 본 연구에서는 재난 대응을 위한 디지털 트윈 서비스로써, 인원 계수 센서와 대피 모델을 이용한 실시간 재실자 분포 기반 화재 대피 시뮬레이션을 제안한다. 보행자 개개인의 미시적인 움직임을 연산하는 대피 모델로는 화재 인지에 따른 우회행동이 고려된 확장된 FFM(Floor Field Mode)을 이용한다. 본 모델은 대상 건물을 2차원 격자 공간으로 표현하고, 화재 모델인 FDS(Fire Dynamics Simulator)와 연계하여 연기의 확산을 묘사한다. 하나의 격자 위에 위치하는 개별 보행자는 매 타임 스텝마다 인접한 8개의 결자 중 이동할 격자를 확률적으로 선택하게 된다. 격자 선택 확률에는 출구와의 거리, 주변 보행자에 대한 의존도, 장애물, 화재 인지 여부, 가시거리, 위험요인 등이 고려된다. 대상 공간의 세부 구역에 대한 재실자 분포는 3D 인원 계수 센서를 이용하여 취득한다. 대상 공간을 세부 구역으로 분할하고, 출입구, 엘리베이터, 계단, 복도 등 각 세부 구역의 경계에 센서를 설치하여 구역 단위 실시간 재실자 분포를 갱신한다. 실시간으로 수집된 데이터는 대피 모델의 입력값이 되어, 대상 공간의 실제 재실자 분포를 이용한 군중 시뮬레이션이 수행되고, 사전에 연산된 화재 시뮬레이션 결과와 연계하면, 가상의 화재 상황에서 현재 재실자 분포에서는 어떠한 대피 행태가 묘사될 것인지 예측해볼 수 있다. 또한 플랫폼 형태로의 서비스 지원을 위해, 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 연산된 각 재실자의 대피 궤적을 OGC의 Moving Features 표준 형태로 제공할 수 있도록 REST API를 개발하였다.
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이민혁(Minhyuck Lee),이재영(Jaeyoung Lee),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2018 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2018 No.11
본 연구에서는 Model(FFM)과 Fire Dynamics Simulator(FDS)를 이용하여 화재 대피 시뮬레이터를 개발하였다. 기존 FFM 기반 대피 시뮬레이터인 EgresSIM에 화재 대피 시뮬레이션 기능을 추가하는 형태로 개발이 진행되었다. 연구는 크게 두 부분으로 나뉘는데, 첫 번째는 열·연기 확산을 고려한 FFM 개발이다. 이는 화재 상황에서의 보행자 움직임을 구현할 수 있도록 EgresSIM의 보행모델을 개선하는 부분이다. 두 번째는 공간 데이터 및 열·연기 확산 데이터 등 EgresSIM과 FDS의 입·출력 데이터를 유기적으로 연결하는 연동 인터페이스 개발 부분이다. 적용 실험으로는 IndoorGML 포맷의 건물 1층 구조를 대상으로 화재 대피 시뮬레이션을 수행하였다.
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이민혁(Minhyuck Lee),이재영(Jaeyoung Lee),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2019 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
FFM(Floor Field Model)은 대표적인 CA(Cellular Automata) 기반 피난모델로, 일부 연구들을 통해 화재 상황을 고려한 개선된 모델이 제안된 바 있다. 다만, 기존 모델들은 화재를 고정 장애물로 가정하거나, 실제 건물 구조에서의 현실적인 피난 시뮬레이션에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 화재를 동적 장애물로 고려하여, 위험요소를 보행자가 인지했을 경우, 안전한 출구로 우회하는 행동을 반영한 확장된 형태의 FFM을 제안한다. 제안한 모델을 이용한 피난 시뮬레이션은 실제 건물 구조에서 임의의 화재 상황을 가정하고 수행하였다.
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구자운(Jaun Gu),이민혁(Minhyuck Lee),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2021 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2021 No.11
도시권의 교통체증은 교통시스템에서 관리할 수 있는 교통량 한계를 넘어서서 불가피한 혼잡을 초래하고 있다. 교통신호 제어는 교통시스템에서 필수적인 요소로 차량들의 지체, 정지 횟수 등을 최소화할 수 있는 신호제어변수를 결정하는 것을 목적으로 한다. 일부 국내 도로망에는 ATSCS(Advanced Traffic Signal Control Systems), COSMOS(Cycle, Offset, Split MOdel for Seoul) 등의 교통공학 이론 기반의 신호제어시스템이 적용되어있다. 언급한 신호제어시스템들은 교통량에 따라 실시간으로 신호를 제어하여 교통흐름을 최적화한다. 그러나 데이터 수집이 어렵고, 높은 연산복잡도로 인해 대규모 네트워크에는 적용하기 어려운 한계가 존재한다. 최근에는 인공지능 분야 중 딥러닝 기법이 발전함에 따라 교통신호 제어를 위한 강화학습 기반의 연구들이 다수 수행되고 있다. 기존의 교통신호 제어방식은 복잡한 현실의 교통흐름을 몇 가지 가정을 통해 단순화한 모형을 이용하여 최적화에 접근하기 때문에, 대도시권의 도로망에서는 유의한 성능을 발휘하기 어렵다. 자율주행 시스템을 위한 인프라 구축의 일환으로 V2X(Vehicle to Everything communication) 통신기술이 발달하면서, 실시간 교통상황에 대한 데이터 취득이 용이해지는 환경이 조성되고 있다. 다양한 교통환경에 빠르게 대응하기 위해서는 신호제어시스템이 중앙컴퓨터의 지시를 기다리지 않고 스스로 행동을 결정해야 하므로, 제어기가 스스로 주변의 교통량, 차속 등 실시간 데이터를 입력받아, 주어진 상황에 알맞은 신호로 변경할 수 있도록 하는 딥러닝 모형이 필요하다. 다만, 대부분의 관련 연구에서는 수학적인 최적화에만 초점을 맞추어 현실 적용이 어려운 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반의 신호제어 모형을 제안한다. 실시간으로 전달받는 데이터를 이용하여 각 신호의 녹색시간이 동적으로 결정되는 모형으로 일반 운전자의 주행특성을 고려하여, 일정한 신호 순서를 유지하면서, 최소 녹색시간을 부여하여, 한 주기에 모든 신호가 1번은 켜지도록 제약조건을 모형에 적용하였다. 모형의 학습환경은 딥러닝 라이브러리인 텐서플로우와 오픈소스 기반의 미시적 교통시뮬레이터인 SUMO(Simulation of Urban MObility)을 연동하여 구성하였다. 제약 조건을 적용한 모형(제안 모형)의 성능을 평가하기 위해 제약 조건을 고려하지 않은 딥러닝 기반 모형(비교 모형)과 고정형 신호모형(일반 신호체계)을 시뮬레이션을 통해 함께 비교하였다. 경기도 이천시의 경충대로 일부의 연속된 6개 교차로에 대한 관측 교통량 기반의 신호제어 시뮬레이션을 진행하였다. 모형의 성능은 시간대별로 차량당 평균 지체와 평균 정지 횟수로 평가하였다. 퇴근 시간대인 18~19시에는 비교 모형이 가장 높은 성능을 보인 반면, 밤 시간대인 20~21시에는 제안 모형이 가장 높은 성능을 보였다. 교통상황에 따라 모형의 성능은 달라지며, 비교 모형과 제안 모형의 성능은 큰 차이가 없는 것을 알 수 있다. 따라서 인공지능이 주행하는 자율주행환경에서는 수학적 최적화에 초점을 맞춘 비교 모형이 적절할 수 있으나, 인간이 주행하는 혹은 과도기 환경에서는 혼란을 최소화할 수 있는 본 모형이 더욱 적절할 것으로 판단된다.
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