개선된 Floor Field 기반 보행 시뮬레이션 모델 = An Enhanced Floor Field based Pedestrian Simulation Model

국문 초록 (Abstract)

실내 공간과 같이 마이크로한 스케일에서의 분석을 위해 다양한 보행시뮬레이션 모델들이 연구 되어 왔으며, 이 중에는 social force 모델과 floor field 모델이 주목을 받는다. 이 중 연산이 복잡한 social force 모델보다는 CA 기반의 floor field 모델이 컴퓨터 시뮬레이션에 더 적합한 모델이라고 할 수 있다. 그러나 Kirchner 등이 제안한 floor field 모델에서는 dynamic field의 연산 시 자신의 dynamic 값에도 영향을 받을 수 밖에 없는 단점을 가지고 있으며, 본 연구에서는 이를 개선한 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 dynamic field의 데이터 구조를 변경함으로써 자신의 dynamic 값은 배제한 다른 에이젼트의 영향만을 받도록 하였으며, dynamic 값의 초기값을 할당하는 문제도 현실적으로 변경하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 테스트하는 데에는 공간 DBMS에 저장된 실제 3차원 건물모델을 사용하여 추후 실내 센서를 이용한 실시간 대피 시스템에 적용할 수 있는 기반이 되도록 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Many pedestrian simulation models for micro-scale spaces as building indoor areas have been proposed for the last decade and two models - social force model and floor field model - are getting attention. Among these, CA-based floor field model is viewed more favourable for computer simulations than computationally complex social force model. However, Kirchner's floor field model has limitations in capturing the differences in dynamic values of different agents and this study proposes an enhanced algorithm. This study improved the floor field model in order for an agent to be able to exclude the influences of its own dynamic values by changing the data structure, and, also modified the initial dynamic value problem in order to fit more realistic environment. In the simulations, real 3D building data stored in a spatial DBMS were used considering future integration with indoor localization sensors and real time applications.

참고문헌 (Reference)

1 김종대, "도로 네트워크에서 이동 객체의 과거 궤적 분석을 통한 미래 경로 예측" 한국공간정보시스템학회 8 (8): 109-120, 2006

2 황정래, "도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적의 간략화" 한국공간정보시스템학회 9 (9): 51-65, 2007

3 김영진, "공간 네트워크 상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인구조" 한국공간정보시스템학회 10 (10): 1-18, 2008

4 김용기, "공간 네트워크 데이터베이스에서 공간 제약을 고려한 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘" 한국공간정보시스템학회 10 (10): 19-30, 2008

5 Blue, V. J, "Using cellular automata microsimulation to model pedestrian movements" 235-254, 1999

6 Bonabeau, E, "Swarm intelligence: From natural to artificial systems" Oxford University Press 1999

7 Nishinari, K, "Simulations of evacuation by an extended floor field CA model" Traffic and Granular Flow 405-410, 2005

8 Apel, M, "Simulation of pedestrian flows based on the social force model using the Verlet Link Cell Algorithm" Master Thesis, Poznan University of Technology 2004

9 Burstedde, C, "Simulation of pedestrian dynamics using a two-dimensional cellular automaton" 295 : 507-525, 2001

10 Helbing, D, "Simulation of pedestrian crowds in normal and evacuation situations" Pedestrian and Evacuation Dynamics, Springer-Verlag 21-58, 2001

11 Kirchner, A, "Simulation of evacuation processes using a bionics-inspired cellular automaton model for pedestrian dynamics" 312 : 260-276, 2002

12 Helbing, D, "Self-organizationphenomena in pedestrian crowds" Self-Organisation of ComplexStructures: From Individual to 1997

13 Schreckenberg, M, "Pedestrian and Evacuation Dynamics" Springer-Verlag 2001

14 Klupfel, H, "Microscopic simulation of evacuation processes on passenger ships" 2002

15 Hamacher, H. W, "Mathematical modelling of evacuation problems:a state of art" Pedestrian and Evacuation Dynamics, Springer-Verlag 227-266, 2001

16 Henein, C. M, "Macroscopic effects of microscopic forces between agents in crowd models" 373 : 694-712, 2007

17 Ben-Jacob. E, "From snowflake formation to growth of bacterial colonies. II: Cooperative formation of complex colonial patterns" 38 (38): 205-241, 1997

18 Panait, L, "Cooperative multi-agent learning: the state of the art" 11 (11): 387-434, 2005

19 Schadschneider, A, "Cellular automaton approach to pedestrian dynamics – Theory" Pedestrian and Evacuation Dynamics, Springer-Verlag 75-86, 2002

20 Wooldridge,M, "An Introduction to Multi Agent Systems" John Wiley & Sons 2002

21 Henein, C. M, "Agent-Based modelling of force in crowds" 3415 : 173-184, 2004