보행교통류에서의 PSO를 고려한 회전육각격자모형 개발 = Development of Rotated Hexagonal Lattice Model for Pedestrian Flows Using Particle Swarm Optimization (RHRM-PS)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cellular automata models have been adapted to apply agent models for pedestrians due to simple explanations for complex behaviors. Simple random walkers were supposed to explain the choice of moving directions in the beginning, and these models have been improved by researchers trying to overcome various constraints. In this research, a multi-layer structure for the cellular automata model and particle swarm optimization method for reinforcing realistic movement were applied to improve the RHLM(the Rotated Hexagonal Lattice Model). Smooth avoidance movements were reinforced by the hexagonal cells and multi-layers, and choice of directions was applied by the PSO. It was compared that the simulation results of RHLM-RW(the Rotated Hexagonal Lattice Model based on Random Walker) and RHLM-PS(the Rotated Hexagonal Lattice Model based on Particle Swarm), and RHLM-PS could explain the specific characteristics, pedestrian lanes, platoon formations, and slower break-down.

국문 초록 (Abstract)

초기의 행위기반모형들은 CA(Cellular Automata) 모형을 적용하기에 적합하였다. 일정한 규모의 각 셀에서 단순임의 보행(Random Walker)을 가정하고 보행자의 행태를 분석하였으며, 이후 모형들이 개선되면서 점차 그 한계를 줄여가고 있는 추세다. 본 연구에서는 기존 CA 모형에서 가지고 있는 문제점들 중에서 현실묘사력을 높이기 위해서 셀 자체의 구조적 문제를 다계층(Multi-layer)을 이용하고 항로추정 방법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 적용하였다. 첫 번째, 다계층구조와 사각형이 아닌 육각형의 셀을 이용하여 대각선으로의 이동과 회피 행태를 보다 유연하고 현실적으로 묘사할 수 있었다. 또한 방향선택은 PSO로 개선하였는데, 이것은 보행자의 이동방향 선택을 단순임의 보행으로 매번 독립적으로 결정하지 않고, 목적지를 찾아가기 위해서 보행자의 직전의 관성(Current motion influence), 개별목적지, 그리고 동일 방향으로 움직이는 보행집단의 방향을 고려하여 최종 방향을 선택해 나가게 된다. 본 연구에서는 회전육각격자모형(Rotated Hexagonal Lattice Model)을 기반으로 보행자의 방향선택 방법을 편이임의(Biased Random Walker)와 PSO로 비교하였다. 결과적으로 RHLM-PS에서 보행열(Lane)과 보행자의 군집현상(Platoon)을 관측할 수 있었고, 보행교통류의 와해 현상이 천천히 일어나는 상황(Slower-Break-Down)을 반영할 수 있음을 알 수 있었다.

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