개선된 Floor Field Model과 다른 피난시뮬레이션 모델의 비교 연구

남현우,곽수영,전철민,Nam, Hyunwoo,Kwak, Suyeong,Jun, Chulmin 한국시뮬레이션학회 2016 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.25 No.3

In this study, we propose an improved Floor Field Model(FFM) that considers the physical characteristics of pedestrians, i.e., body size, shape, and posture. Also we analyse limits of FFM and features of improved model compared with existing evacuation simulation models. FFM is a typical microscopic pedestrian model using CA, but it does not reflect the physical characteristics of pedestrians. Because of this, FFM is difficult to modeling phenomena such as collision, friction between pedestrians. As a result, FFM calculates a very short evacuation time when compared with the other models. We performed a computational experiment to compare improved model with other models such as FFM, Simulex, Pathfinder in an actual campus building. We carried out a comparison of evacuation aspect according to the change in number of evacuees. Also we compared evacuation aspect by exit. Finally, we confirmed that improved model reflects physical phenomena which were not reflected in FFM. Especially, experimental results were very similar to the Simulex. 본 연구는 보행자의 물리적 특성(크기, 모양, 자세 등)을 적용한 개선된 플로어 필드 모델(Floor field model; FFM)을 소개하고, 개선된 모델과 널리 알려진 다른 피난시뮬레이션 모델과의 비교를 통해 FFM의 한계점 파악 및 개선된 모델의 특징을 분석하고자 한다. FFM은 셀룰라 오토마타(Cellular automata)를 이용한 대표적 미시적 관점 보행 모델이지만 보행자의 크기, 모양, 자세 등의 물리적 특성을 세밀하게 반영하지 않는다. 이로 인해 보행자들 간의 충돌, 마찰 등의 현상을 모델링하기 어려우며 결과적으로 다른 모델들과 비교하였을 경우에 매우 짧은 대피 시간을 산출하고 있다. 본 연구는 물리적 현상을 반영할 수 있는 개선된 FFM을 제시하며, 개선된 모델과 기존 FFM, 시뮬렉스(Simulex), 패스파인더(Pathfinder) 등 다른 모델들과의 비교 실험을 수행하였다. 실험은 실제 캠퍼스 건물의 일부 공간을 대상으로 진행되었으며, 대피 인원의 변화에 따른 대피 양상의 비교와 각 출구별 대피 양상의 비교가 수행되었다. 이를 통해 FFM에서는 반영되지 않던 물리적 현상들이 개선된 모델에서는 상용 모델 수준으로 적용되는 점과 특히 시뮬렉스와 유사한 형태의 대피 양상을 보임을 확인하였다.

표준·시험인증 기술동향 - MR 기술과 표준화 동향

남현우,Nam, Hyeon-U 한국정보통신기술협회 2017 TTA저널 Vol.169 No.-

표준·시험인증 기술 동향 - 가상현실·증강현실 게임 기술 발전 동향

남현우,Nam, Hyeon-U 한국정보통신기술협회 2016 TTA저널 Vol.167 No.-

ICT EXPERT INTERVIEW - 디지털콘텐츠

남현우,Nam, Hyeon-U 한국정보통신기술협회 2017 TTA저널 Vol.2017 No.-

잘 만들어진 디지털콘텐츠는 사용자들에게 정확한 정보를 전달하여 교육과 학습에 도움을 주고, 무료한 생활에 활력소 역할을 할 수 있으며, 다양한 산업 분야의 융합을 야기하는 촉매제의 역할을 할 수 있지만 어떻게 만들어야 잘 만든 결과물을 만들 수 있을지에 대한 의문점은 쉽게 깨트려지지 않는다. 제작 기술이나 제작 인력의 확보 등 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경이 잘 구축되어야 하며, 제작자의 노력이 보장되어야 한다. 또한, 사용자가 쉽게 구매하여 사용할 수 있으며, 편리하게 이용할 수 있는 환경이 되어야 한다. 디지털콘텐츠 환경은 개별적인 환경 조성이 아니라 정보, 기업, 학교, 가정이 유기적으로 결합된 환경 생태계의 구성이 필요하다고 본다. 본 특집에서는 디지털콘텐츠 사업체나 전문가들이 알아야 할 디지털콘텐츠 정책 방향에 대해서 알아보고, 게임실무반에서 논의 중인 기능성게임 인증 기술 관련 국내표준화 이슈, 다양한 실감형혼합현실의 기술 동향, IEEE P3079에서 논의 중인 가상현실 멀미 저감을 위한 기술, MPEG에서 논의되는 콘텐츠와 사용자 간의 인터랙션을 제공하기 위한 사용자 인터페이스 기술, SC24에서 논의되고 있는 MAR 기술 등의 국제표준화 이슈를 다룬다.

보행자의 물리적 특성을 반영한 CA기반 보행모델

남현우,곽수영,전철민,Nam, Hyunwoo,Kwak, Suyeong,Jun, Chulmin 한국공간정보학회 2014 한국공간정보학회지 Vol.22 No.2

The floor field model is the micro pedestrian model based on a cellular automata for modeling pedestrian movement in the interior space using the static and dynamic floor field. It regards a form of pedestrian as square but the actual pedestrian's shape and size are similar to ellipsoid or rectangle. Because of this, we are difficult to give a rotation effect to pedestrians and there is a limit to reflect an impact of clogging and jamming. Also, this model is not able to reflect an impact of a posture and visibility effectively in the pedestrian movement. In this study, we suggest the improved pedestrian model incorporating the actual shape and size of pedestrian. The pedestrian's shape is defined not square but rectangle which is close to the actual body size of Korean. Also, we define the model which is able to represent the impact of clogging and jamming between pedestrians by adding the pedestrian's posture. We develop the simulator for testing the suggested model and study the difference between two models by comparing a number of effects. As a result, we could confirm solving the problem with dynamic value in the existed model and reflecting the panic effect in evacuation situation. Floor Field Model(FFM)은 실내에서 보행자의 움직임을 모델링하기 위한 CA기반 미시적 보행모델이며, static과 dynamic floor field를 이용하여 보행자의 움직임을 표현해낸다. 다만, 실제 보행자의 크기와 모양은 타원체나 직사각형과 유사한데, FFM에서는 정사각형 형태의 보행자를 설정하고 있다. 이로 인해 보행자들의 회전효과 부여에 어려움이 있으며, 보행자들끼리 발생하는 충돌, 끼임 등의 영향을 반영하기에 한계가 있다. 또한, 보행자의 자세 시야의 변경에 따른 영향들도 효과적으로 반영되고 있지 않다. 본 연구에서는 FFM이 가진 한계점을 개선하기 위해 보행자의 크기, 모양 등의 물리적 특성을 반영한 보행모델을 제시한다. 본 모델에서는 정사각형이 아닌 직사각형 형태로 보행자를 정의하며, 한국인의 실제 신체크기에 가깝도록 하였다. 또한, 보행자의 자세정보를 추가하였으며, 보행자들 간에 발생하는 충돌, 끼임 등의 영향을 반영할 수 있도록 정의하였다. 제안된 모델을 이용한 시뮬레이터를 개발하였으며, 개선된 모델과 기존 모델간의 비교 분석을 통해 차이점을 분석하였다. 이를 통해 기존 모델에서 발생하던 dynamic value 적용문제의 해결과 대피상황에서 발생하는 패닉현상의 반영을 확인할 수 있었다.

Floor Field Model을 이용한 건축물의 대피시뮬레이션에 대한 연구

남현우,곽수영,전철민,Nam, Hyunwoo,Kwak, Suyeong,Jun, Chulmin 한국시뮬레이션학회 2016 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.25 No.2

Floor Field Model(이하 FFM)은 보행자의 행동을 모델링하기 위한 Cellular Automata(이하 CA) 기반 보행모델이다. FFM에 대한 기존 연구들은 간단한 구조(하나의 방 혹은 방 안에 장애물이 있는 경우), 다소 복잡한 구조(여러 개의 방을 가지는 경우) 등에 대한 실험을 진행하였다. 다만, 실제 건물에 FFM을 적용하기 위해서는 다수의 방, 층, 계단, 출입문 등에 대한 정보들을 처리하기 위한 추가적인 방법론이 요구된다. 특히 이 과정에서 출입문에 대한 처리가 필요하다. 보행자들이 인지하는 출입문은 방의 출입문, 복도와 연결된 계단, 건물의 출입문 등 여러 종류가 있다. FFM에서는 Static Floor Field(이하 SFF)를 계산할 때, 출입문에 대한 정보가 필요하며, 앞서 언급한 출입문 중 어떤 것을 이용하여 SFF를 계산하는지에 따라 시뮬레이션 결과가 달라진다. 본 연구에서는 FFM에서 요구하는 데이터 구조에 따른 XML 형태의 건물 데이터 모델을 제시한다. 또한, 다수의 출입문을 처리하는 방법론을 정의한다. 이에 따라 건물 데이터 구축 및 대피시뮬레이터를 개발하였으며, 대학 캠퍼스 건물에 대해 시뮬레이션 실험을 수행하였다. The floor field model (hereafter referred to as FFM) is a cellular automata (hereafter referred to as CA)-based walk model used to model pedestrian behavior. Existing studies on FFM conducted experiments with simple structures (that have one room or one obstacle in a room) or relatively complicated structures (that have many rooms). In order to apply the FFM to real buildings, it is necessary to have additional methodologies to process information about the number of rooms, floors, stairs, and exit doors. In particular, it is necessary to process exit doors during this procedure. Exit doors that are recognized by pedestrians are of many types such as exit doors in rooms, stairs connected to corridors, and exit doors in a building. When calculating the static floor field (hereafter referred to as SFF) in the FFM, information about exit doors is needed and simulation results will be different depending on how the SFF is calculated using an exit door among the above-mentioned exit doors. In this study, an XML-format building data model is proposed according to data structures required by the FFM. This study also defines a methodology to process a number of exit doors. Accordingly, this study developed a building data construction and evacuation simulator and simulation experiments were conducted with university campus building.

표준·시험인증 기술 동향 - 블록체인 기반의 게임 유통 플랫폼 기술과 표준화 동향

남현우,Nam, Hyeon-U 한국정보통신기술협회 2018 TTA저널 Vol.2018 No.-

점착력, 벽면부착력, 외력, 지진력 등을 고려할 수 있는 새로운 주동토압 일반식 소개

남현우,김정관,이정훈,Nam, Hyeon-U,Kim, Jeong-Gwan,Lee, Jeong-Hun 한국지반공학회 2010 지반 : 한국지반공학회지 Vol.26 No.1

표준·시험인증 기술동향 - VR 기반의 실감형 스포츠 게임 기술과 표준화 동향

남현우,Nam, Hyeon-U 한국정보통신기술협회 2017 TTA저널 Vol.171 No.-

Smart Factory Big Data를 활용한 공정 이상 탐지 프로세스 적용 사례 연구

남현우,Nam, Hyunwoo 한국통계학회 2021 응용통계연구 Vol.34 No.1

반도체 제조 산업에서는 Big Data에 기초한 Smart Factory 도입과 적용이 가시화되면서 생산 공정의 각 단계에서 수집 가능한 다양한 센서(sensor) 데이터를 활용하여 공정 이상 탐지 및 최종 수율 예측 등에 다양한 분석 방법을 시도하고 있다. 현재 반도체 공정은 원료인 잉곳(ingot)에서 패키징(packaging) 작업 이전의 웨이퍼(wafer) 생산까지 500 600개 이상의 세부 공정과 이와 연계된 수천 개의 계측 공정으로 구성된다. 개별 계측 공정 내의 실제 계측 비율은 대상 제품 대비 0.1%에서 최대 5%를 넘지 못하고 계측 시점별로 일정하게 유지할 수 없다. 이러한 이유로 공정 각 단계의 정상 상태를 간접적으로 판단할 수 있는 장비 센서(sensor) 데이터를 활용하여 관리 여부를 판단하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 본 연구에서는 장비 센서 데이터 기반의 공정 이상 탐지 프로세스를 정의하고 현재 적용 되고 있는 기술 통계량 기반 진단 방법의 단점을 보완하기 위해 FDA(Functional Data Analysis)방법을 활용하였다. 실제 현장 사례 데이터에 머신러닝을 이용하여 이상 탐지 정확도 비교를 통해 효과성을 검증하였다. With the Fourth Industrial Revolution based on new technology, the semiconductor manufacturing industry researches various analysis methods such as detecting process abnormalities and predicting yield based on equipment sensor data generated in the manufacturing process. The semiconductor manufacturing process consists of hundreds of processes and thousands of measurement processes associated with them, each of which has properties that cannot be defined by chemical or physical equations. In the individual measurement process, the actual measurement ratio does not exceed 0.1% to 5% of the target product, and it cannot be kept constant for each measurement point. For this reason, efforts are being made to determine whether to manage by using equipment sensor data that can indirectly determine the normal state of each step of the process. In this study, the Functional Data Analysis (FDA) was proposed to define a process abnormality detection process based on equipment sensor data and compensate for the disadvantages of the currently applied statistics-based diagnosis method. Anomaly detection accuracy was compared using machine learning on actual field case data, and its effectiveness was verified.