3 차원 공간 기반의 화재피난 시뮬레이션 시스템 개발 A Development of Fire Evacuation Simulation System
Based 3D Modeling
황연정·구원용*†·황은경**·윤호주**
Yeon-Jung Hwang · Won-Yong Koo*† · Yen-Kyung Hwang** · Ho-Ju Youn**
버츄얼빌더스(주), *버츄얼빌더스(주), **한국건설기술연구원 (2011. 10. 7. 접수/2011. 12. 9. 수정/2011. 12. 9. 채택)
요 약
최근 건물의 대형화, 고층화, 복잡화가 이루어지고 있으며, 건축물 화재 발생건수와 이로 인한 인명 및 재산 피해의 증가함에 따라 화재피난 시뮬레이션을 통한 건축물의 안전성 점검의 필요성이 대두되고 있다.
따라서 본 연구에서는 외산 프로그램에 의존하고 있는 화재피난 시뮬레이션 분야에 한국인의 특성을 고려 한 시뮬레이션 시스템을 구현하고자 하였다. 그 결과 3차원 공간 정보 기반으로 공간의 토폴로지를 생성 하고, 피난 경로를 탐색하는 화재피난 시뮬레이션을 구축하였다.
ABSTRACT
The number of buildings is growing at a rapid pace in Korea. It is driven by significant economic improvements, the rapid population growth and urban centralization. Such being this case, some city are underway to building enlargement, Manhattanization. To Solve these problem and ensure the safety of live, fire Evacuation Simulation system is used for safe check of buildings. Forecasting an egress behavior in building fire is so important in order to construct a safe and reliable environment.
But, currently most of the fire evacuation simulation system used in practice are foreign software that is not reflect korean conditions. Thus, This study focus on objectives that develop a fire evacuation system considering Korean Characteristics and create 3D space-based topology. so the system calcu- late evacuation path. This system developed as a result of research can be used by architectural designer in practice due to it is based 3D spatial information modeling.
Key words : Fire evacuation simulation, Space topology, 3D Spatial information, Topology, Evacuation path
1.
서 론
1.1 연구개발의 목적
최근 국내 건축물의 대형화, 고층화, 복잡화가 이루 어지고 있으며, 특히 현대인들의 생활패턴이 하루 중
90 % 이상을 실내에서 생활한다는 점에서 건축물 실내
공간에서의 안전을 확보는 매우 신중하게 다루어 져야 한다. 하지만 건물에서는 수많은 위험요소가 발생할 수 있으며, 이러한 위험요소 중 가장 큰 위험으로 대두되 는 요소는 화재이다. 초고층 건물의 화재의 경우 피난 의 제약과 피난 시간의 증대 및 피난동선의 복잡화에 따라 안전한 피난 동선의 확보가 어렵고, 현재 고층건
물의 화재진압 장비는 고가사다리차와 굴절차의 최대 접근 높이가 50 m에 불과해 고층건물의 화재진압 장 비로 턱없이 부족하다. 이처럼 화재의 확산이 빠르게 이루어지는 고층건물에서 단순히 옥내소화전이나 비상 계단에 의존한 화재진압은 수많은 위험성이 수반되며, 고층건물에서 화재에 따른 인명피해를 최소화하기 위 해서는 그에 따른 피난대책이 필수적이다. 더욱이 최 근 2년간 화재 건수가 50 % 증가한 것으로 알려 졌으 며, 전체 화재 사고 중 건축물 화재사고는 약 3만 건 으로 전체 화재 발생의 60 %를 차지하고 있으며, 건축 물이 고층화 추세와 맞물려 복잡하고 다양해지는 인테 리어로 인해 앞으로도 화재 건수와 그 피해는 계속 증 가할 것으로 예상된다.
이러한 고층건물에서 화재에 따른 위험성을 인지하
†E-mail: [email protected]
고 이를 해결하기 위한 대책으로 국외에서는 화재피난 시뮬레이션의 필요성을 일찍 인지한 미국, 영국 등 선 진국을 중심으로 화재 및 피난 모델에 대한 연구가 활 발히 진행되고 있으며, 이러한 연구를 기반으로 한 시 뮬레이션 개발이 이루어지고 있다. 특히, 미국과 영국 의 경우 NIST와 BRE 등 국책연구기관에서 화재 및 피난시뮬레이션에 대한 연구를 주도하고, 각 대학에서 이를 기반으로 화재피난 시뮬레이션의 연구 개발이 지 속적으로 이루어지고 있으나, 국내의 경우 2003년 192 명의 인명피해가 발생한 대구지하철화재와 같은 대규 모 화재사건사고로 인해 화재안전의 필요성이 부각되 어 뒤늦게 화재 피난에 대한 연구가 진행됨에 따라 국 내에서는 2009년까지 건축물 피난관련 연구논문 174 편 중 석·박사 학위논문은 46편, 학술논문 124편, 연 구보고서 4편 등 다수의 연구가 진행되었다. 하지만 국 내에서는 건물 방재에 관한 법규 및 피난 알고리즘에 대한 연구와 외산 피난시뮬레이션을 이용한 안전성 평 과와 예측에 대한 연구가 주로 이루어질 뿐 시뮬레이 션 자체 알고리즘이나 모델 개발에 대한 연구는 아직 활발히 진행되고 있지 않다.
국내에서 개발된 화재피난 시뮬레이션의 경우 인천 대학교에서 개발 중인 피난 이동에 대한 평가 모델은 외산 프로그램인 3DVIA Virtools을 이용하여 개발하고 있으며, Simulex를 벤치마킹하여 서울시립대학교에서 개발한 ‘나가요’라는 프로그램은 (주)이지스에서
XDExSim이라는 이름으로 현재 제품화되었지만 국내
건물의 특성 및 휴먼모델을 고려하지 않고 있지 않다.
이처럼 현재 국내 학계에서 개별 화재 및 피난에 대 한 연구가 진행되고 있으나 연구 성과는 아직 미비하 고 한정되어 있으며, 화재 및 피난에 대한 시뮬레이션 프로그램 개발이 선진국에 비해 아직 초기 단계이다.
이에 따라, 휴먼 모델의 미비한 속성 부여로 인한 낮 은 수준의 모델, 화재모델과의 연동의 어려움, 피난 경 로 지정의 어려움 등의 해결과제가 남아 있다.
또한, Simulex와 EXODUS의 경우 그래픽이나 인터 페이스 구성의 수준이 높지 않아 직관적이지 않으므로
사용자 중심의 그래픽과 효율적인 인터페이스가 필요 하다. 특히, 계산 효율을 위한 휴먼 모델의 속성이 간 소화되어 있어 시뮬레이션의 정확도를 떨어뜨리고 있 어 이에 대한 연구가 필요하다. Simulex의 경우 2D 기 반으로 피난행태에 대한 다차원적 분석에 한계가 있으 며, 대부분의 피난 시뮬레이션은 FDS와의 연동이 이 루어지지 않아 화재 시뮬레이션에 대한 고려가 미흡하 다. 특히, 화재피난 시뮬레이션은 건축 설계 환경에 대 응할 수 있어야 실무에서 활용이 가능하다. 현재 건축 설계 환경은 BIM(Building Information Modeling)으로 변화하고 있기 때문에 BIM과의 연계가 매우 중요한 연구개발 방향이라 할 수 있다.
따라서 본 연구개발에서는 국내외에서 개발한 피난 시뮬레이션의 단점을 보완하고, 앞으로의 건축 설계 환 경에서 실사용이 가능한 화재피난 시뮬레이션에 대한 연구 개발을 진행하고자 한다.
1.2 연구개발의 범위 및 방법
본 연구에서는 한국 실정에 맞는 3차원 공간정보기 반의 화재피난 시뮬레이션을 개발을 목표로 하고 있으 며, 이를 위해 Figure 1과 같이 연구 개발 방식 및 범 위를 설정하였다. 건축물 도면 저작에 주로 활용하는
dxf(2차원 공간정보)를 활용하여 객체기반의 공간 정보
를 가지는 3차원 공간을 저작하는 방법을 검토하여 객 체 간 상호 인식을 통해 건축물 내의 각 공간이 위계 구조(Hierarchy Tree)를 가지는 방법을 적용하였으며, 플랫폼-모듈 구조 방식을 활용한 건축물의 특성 및 피 난자의 행태 반영이 용이한 엔진을 개발하여 플랫폼으 로 설정하고, 화재피난 시뮬레이션에서 필요로 하는 다 양한 세부 모듈을 플랫폼에 결합하는 방식을 제시하고 자 한다. 또한, 건축물에서 발생하는 화재 상황 재현을 위해서 미국 기술표준국(NIST)에서 개발 배포하는 FDS(Fire Dynamic Simulator)와 데이터 입출력 연동을 통해 건축물의 화재 연소에 따른 피난 시뮬레이션을 구현하도록 하였다.
Table 1. Present Condition of Fires and Fire Damage 2003 2004 2005 2006 2007 2008 화재(건) 31,372 32,737 32,340 31,778 47,882 49,631
인명피해
(명) 2,833 2,340 2,342 2,180 2,459 2,716 (백만원)재산피해151,590 146,684 171,374 150,792 248,417 383,143
Figure 1. Research scope.
2.
화재피난 시뮬레이션 시스템 개발
2.1 화재피난 시뮬레이션 전체 프로세스
화재피난 시뮬레이션은 Figure 2와 같이 크게 전처 리 과정, 화재연소 시뮬레이션, 화재연동 피난 시뮬레 이션의 3단계로 나뉜다.
첫 단계인 전처리 부분은 화재피난 시뮬레이션을 실 행할 3차원 공간 저작 및 공간에 대한 정보를 구축한 다. 3차원 공간정보의 저작으로 공간의 형상뿐만 아니 라 피난 시뮬레이션에서 필요로 하는 다양한 공간 정 보를 포함한다. 저작과 동시에 자동으로 DB화 시키는 시스템이 가능한 객체기반 3차원 공간저작 시스템을 이용하여 구조화된 공간 정보를 저작한다.
두 번째 단계인 화재연소 시뮬레이션 부분에서는 Fire
Hazard Model과의 연동을 주요 내용으로 한다. 전처리
단계에서 만들어진 공간정보DB로부터 화재연소 시뮬 레이션 코어인 FDS의 입력데이터를 자동적으로 반영 하는 기능 및 FDS의 연산결과를 시뮬레이션 시스템에 서 불러들여 자동적으로 반영할 수 있도록 하였다.
마지막 단계인 화재연동 피난 시뮬레이션 부분에서 는 앞의 두 단계를 거쳐 생성된 공간 정보와 화재 연 소 결과를 피난 시뮬레이션의 입력 데이터로 불러들여 시뮬레이션을 실행하도록 한다. 이 과정에서 피난자의 특성을 반영한 피난경로탐색 모델을 3가지로 세분화하 여 공간 및 상황에 맞게 사용할 수 있도록 연구 개발한다.
2.2 플랫폼
화재피난 시뮬레이션시스템의 기반이 될 플랫폼은
Figure 3과 같이 3차원 공간 정보를 저작 및 가시화하 며 공간 토폴로지를 형성하고, 피난시뮬레이션의 세부 기능 모듈을 탑재하는 방법을 통해 구현하였다.
플랫폼에서는 3차원 공간 데이터 DB를 불러들이며, 이를 2D/3D 형태로 가시화한다. 또한 3차원 공간 정 보 내에서 피난시뮬레이션을 실행할 존을 설정하는 기 능 등 화재피난 시뮬레이션 수행을 위한 기본적인 기 능을 플랫폼에 포함시켜 세부 기능을 그 위에 모듈별 로 추가할 수 있도록 개발한다.
2.2.1 플랫폼-모듈 구조 프로그램 개발
화재피난 시뮬레이션 시스템에서 채택한 플랫폼-모 듈 구조는 플랫폼과 확장 기능들을 포함하는 모듈들로 이원화하는 구조이다. 플랫폼-모듈구조는 시스템을 확 장하는데 매우 유리한 구조로써 향후 구현이 필요한 기능들을 모듈로 개발하여 추가 할 수 있도록 하였다.
플랫폼에는 3차원 공간 정보 핸들링에 관한 주요 기능 들이 탑재하고, 모듈에는 피난시뮬레이션을 위한 세부 기능들을 종류별로 구현한다.
플랫폼은 파일 핸들링(File Handling), 시뮬레이션 결 과 가시화 등 화재피난 시뮬레이션에서 구현되어야 할 Figure 3. System platform diagram.
Figure 2. System process.
기본적인 기능을 수행하도록 설계한다. 기본적으로는 파일 입출력에 관한 기능과 건축 컴포넌트 데이터를 파싱(Parsing: 문자열 혹은 Binary Data에서 원하는 Data 를 추출하여 정리) 하거나 2D/3D 형태로 가시화하는 기능 등을 포함한다. 플랫폼은 객체 기반 프로그래밍 (Object Oriented Programming, OOP)인 Microsoft의 MFC/C++ 기반으로 Windows DirectX 환경에서 실행 되도록 개발하였다. 이러한 객체 기반 프로그래밍을 통 해 각 오브젝트 별로 속성을 부여하거나, 속성의 상속 기능을 구현하였으며, 이는 복잡한 피난 시뮬레이션 및 객체 기반 3차원 공간 저작을 가능하게 했다. 객체 기 반 3차원 공간 저작 기술은 구조화된 공간정보 저작에 유리하며 향후 피난 시뮬레이션 시스템의 기능 확장에 매우 유리하므로, 플랫폼-모듈 구조인 화재피난 시뮬레 이션 시스템에 매우 적합하다.
2.2.2 화재피난 시뮬레이션 엔진 개발
화재피난 시뮬레이션 시스템은 3차원 공간 정보를 포함하고, FDS와의 연동을 위하여 기본적인 3차원 모 델링 외에도 화재피난 시뮬레이션 시스템에 대한 고려 가 필요하다. 따라서 일반적인 3차원 객체 캐드의 기 능 이외에 화재피난 시뮬레이션에 필요한 추가 기능들 의 추가 개발을 진행하였다.
FDS의 입력 데이터 포맷에서 요구하는 그리드 방식 의 공간 분할을 동일하게 수행하기 위하여 공간 저작 시 그리드를 적용한 공간 저작 방식을 구현한다. 이를 통해 FDS에서 특별한 변환작업 없이 화재피난 시뮬레 이션 시스템의 입력데이터로 사용할 수 있는 호환성을 확보하였다. 또한, 3차원 공간 데이터를 불러들이는데 있어 범용적으로 사용되고 있는 CAD 데이터와의 호 환성을 위해 3차원 공간 데이터의 경우 open API기반 의 KML을, 2차원 공간 정보는 AutoDesk사의 표준 포 맷인 dxf를 사용할 수 있도록 하여 실무에서의 활용성
을 높였다.
2.2.3 토폴로지를 이용한 공간시멘틱정보 구조화
화재피난 시뮬레이션에서는 일반적으로 눈에 보이는 공간의 크기나 공간의 모양보다 에이전트가 머물러 있 던 공간에서 지정해 놓은 피난 공간까지의 이동을 다 루므로 공간의 위상적 성질을 기반으로 위치관계를 주 요 연구대상으로 하고 있다. 따라서 본 연구개발에서 는 공간 정보를 구조화하고 이를 활용하여 유클리드 상의 평면 공간이 중첩된 입체 공간을 유의미한 그래 프 구조로 변환 시키는 스페이스 토폴로지(Space
Topology)라는 개념을 연구하고 이를 화재피난 시뮬레
이션 시스템에 도입한다.
또한, 스페이스 토폴로지를 존 토폴로지(zone topology), 커넥터 토폴로지(connector topology), 존-커 넥터 토폴로지(zone-connector topology), 패스 토폴로 지(path topology) 등 서브 토폴로지(Sub topology)로 세 부 구현하여 화재피난 시뮬레이션 시스템 사용자가 필 요에 따라 다양하게 활용할 수 있도록 하였다. 특히, 패스 토폴로지를 에이전트가 피난실을 향해서 진행하 는 방향설정의 지침표로 사용하였고, 이는 벡터방식의 에이전트 이동 패턴이 된다.
각 서브 토폴로지에 대한 상세 내용은 다음과 같다.
○Zone Topology
존이란 벽체 등의 물리적 건축구성요소에 의해서 둘 러싸여진 스페이스의 부분집합을 의미하며, Figure 5와 같이 존 토폴로지는 공간 간의 연결 관계를 나타내며 다음과 같은 특성을 가진다.
- 존 토폴로지의 구성요소는 존 노드(zone node)와 존 에지(zone edge)로 구성된다.
- 존 토폴로지에서 존 에지는 공간의 연결 관계를 나타낸다.
- 존 에지의 길이는 유클리드 공간에서의 거리를 의 미한다.
- 존 에지의 길이에 가중치를 부여해서 제 삼의 속 성 생성이 가능하다.
○Connector Topology
커넥터 토폴로지는 커넥터 즉 문을 노드로 하는 토 폴로지로서 출입구 간의 연결 관계를 나타내며, Figure 6과 같이 커넥터 노드간의 연결은 같은 존(zone)에 속 한 커넥터들은 에지(edge)로서 연결되며 다음과 같은 속성을 가진다.
- 커넥터 토폴로지는 같은 존에 위치한 커넥터를 에 Figure 4. Apply grid for FDS.
지로 연결된다.
- 커넥터 토폴로지에서 에지의 길이는 무의미하며 커 넥터와 커넥터 사이의 연결 관계를 나타난다.
○Zone-connector Topology
존 노드와 커넥터 노드를 이용하여 만든 토폴로지로 서 Figure 7과 같이 공간과 출입구를 고려한 연결 관 계 토폴로지이다. 커넥터를 고려한 공간 간의 연결 관
계를 나타낸 토폴로지로서 다음과 같은 속성을 가진다.
- 존-커넥터 토폴로지에서 에지의 길이는 무의미하다.
- depth는 한 존에서 다른 존으로 이동 시 거쳐 가 야 할 문과 공간의 수를 나타낸다.
○Path Topology
패스 토폴로지는 Figure 8과 같이 유클리드 공간 내 에서 에이전트가 필드 내의 두 공간을 이동할 경우에 Figure 5. Zone topology.
Figure 6. Connector topology.
Figure 7. Zone-connector topology.
두 지점을 최단거리로 이동 할 수 있는 경로들의 모든 경우의 경로를 나타내며 본 연구개발에서는 화재피난 시뮬레이션 시스템에서 필수적으로 필요한 피난경로를 결정하는 피난동선 검토 기능 구현을 위해 패스 토폴 로지를 도입하였다. 적용된 패스 토폴로지의 속성은 다 음과 같다.
- 패스 토폴로지에서의 한 노드에서 다른 노드로의 최단 경로는 에지로서 나타낼 수 있다.
- 두 지점을 이어주는 최단 경로는 복수가 될 수 있다.
2.3 모듈
화재피난 시뮬레이션에서는 Figure 9와 같이 기본 플 랫폼과 더불어 화재피난 시뮬레이션에 필요한 기능들 을 모듈별로 구현한다. 본 연구에서는 화재피난 시뮬 레이션에서 적용될 휴먼 모델 및 각 에이전트 모델의 이동 행태를 반영할 수 있도록 에이전트 보행, 피난구 역까지 에이전트의 피난 루트를 탐색하는 피난 모듈과 더불어 화재상황을 예측 고려하기 위한 FDS연동을 위 해 화재 및 연기데이터를 가시화 모듈을 포함한다. 또 한 해당 시뮬레이션에 대한 결과 검토 위해 결과 Reporting이 가능하도록 지원 한다.
Figure 8. Path topology.
Figure 9. System module diagram.
Table 2. Properties Information of Agents
에이전트 속성항목 범위 단위
인체 치수
성별 Man/woman
나이 7~80 세
키 70~230(정수) cm
체중 10~130(정수) kg
어깨 넓이 50~80(정수) cm
능력 이동속도 1.5~2.0 m/s
반응시간 0~100(정수) 초
2.3.1 에이전트 모듈
에이전트 모듈은 화재피난 시뮬레이션 진행 시, 인 간의 피난 행태를 구현할 휴먼 모델에 대한 보행 가시 화 정보 및 피난특성 정보를 포함한다. 본 모듈은 에 이전트와 플랫폼을 연결해주는 인터페이스, 에이전트 의 속성과 에이전트를 제어하며, 각 에이전트를 시뮬 레이션 플랫폼과 연결하기위해 에이전트를 공간상에 배치할 경우, 시뮬레이션에 따른 에이전트의 이동 동 선을 가시화 한다. 또한 에이전트의 제어를 위해 에이 전트에 대한 다양한 속성을 부여하고, 이를 기반으로 에이전트가 피난공간으로 이동하도록 필요한 연산을 수행한다.
이러한 에이전트 모델은 피난 시뮬레이션에서 매우 중요하며, 시뮬레이션 상의 휴먼 모델, 즉 에이전트의 속성 정보가 한국인의 체형과 전혀 맞지 않는 경우 피 난공간에 대한 피난 결과에 대한 정확도 및 신뢰도를 보장할 수 없는데, 본 연구개발에서는 Table 2와 같이 한국인의 통계 데이터를 이용하여 화재피난 시뮬레이 션 시스템의 에이전트 속성 및 기능에 적용하였다. 한 국인의 연령별 신체 사이즈 및 이동 속도 관련 데이터 는 Table 3과 같이 한국 통계 자료를 적용하였으며, 병
목(Bottle-Neck)현상 시 우회와 회피를 판단함에 있어 한국인의 정서를 반영하여 에이전트가 행동할 수 있도 록 파라미터를 구현하였다.
본 연구개발을 통해 진행하는 에이전트의 속성 정보 는 성별, 나이, 키, 체중 등 기본적인 인체치수와 피난 시 에이전트의 능력(ability)에 대한 속성을 지정할 수 있다.
2.3.2 에이전트 보행 모듈
에이전트 보행 모듈은 에이전트가 피난하는 과정에 대한 각 에이전트의 이동을 수행하는 모듈을 말한다. 이 때, 각 에이전트는 다른 에이전트 간의 상호 작용에 대 한 검토를 실시하여 상호 간섭에 대한 검토를 실시하였 다. 이러한 에이전트 보행 모델은 일반적으로 해석의 간 소화를 위하여 분석방법을 CA(Cellular Automata)기법으 로 주로 개발되고 있으며, 이러한 CA기법은 주어진 공 간을 일정한 격자로 표현하는 방식으로 공간을 이산화 (discrete)하여, 에이전트가 셀에서 셀로 이동하는 방식 으로 움직일 수 있도록 구현한다. 이러한 CA방식은 각 셀별로 여러 속성을 부여하는 것이 가능하지만 공간
내에서 셀을 통해 이동한다는 점에서 복잡한 인간의 보행행태를 표현하는데 한계가 있다. 특히 해석단계에 서 셀 단위 이하의 공간에 대해서는 무조건적으로 사 용이 불가능 하다는 점이 가장 큰 문제점으로 볼 수 있다.
따라서 본 연구에서는 공간을 연속적으로 표현하는 Continuous Space Model을 사용하여 CA기반의 보행모 델이 가지는 한계성을 극복하고, 실제와 유사한 해석 이 가능하도록 하였다. 또한 공간의 표현이 연속적이 고, 에이전트의 이동방향도 360o 모두 가능하므로 셀 에서 셀로 이동하는 CA기법보다 자연스러운 인간 보 행 행태를 구현할 수 있다. 이처럼 연속공간상에서 벡 터방식으로 이동하는 에이전트 보행 모델을 Figure 10 과 같이 제시하며, 다음과 같은 기본 이슈를 기반으로 연구가 진행되었다.
- 다른 에이전트를 이동하는 장애물로 본다.
- 고정적인 장애물(가구)등도 고려한다.
- 에이전트가 서로 다른 속도를 가진다.
- 에이전트가 몰리면서 병목 현상이 발생한다.
- 에이전트가 처음에 목표했던 커넥터를 일정한 시 간 내에 도달하기 힘든 경우, 현재 있는 존에 다른 커 넥터가 있는지를 판단한 후, 다른 커넥터로 이동할 수 있는지를 판단하고 현재 목표로 하고 있는 커넥터까지 의 도달시간과 다른 커넥터까지의 도달시간을 비교하 여 일정한 파라미터에 따라 다른 루트를 선택한다.
에이전트는 Figure 11~14와 같이 기본적으로 몸체 부분을 나타내는 직사각형 형태의 폴리곤과 한 번의 Table 3. Korean Standard Body (2009)
속성항목 평균
남 여 단위
20대 키 173.1 160.0 cm
체중 69.8 54.1 kg
Figure 10. Evacuation model algorithm.
턴(0.1 s) 동안 움직일 수 있는 사각형의 이동영역 폴 리곤, 에이전트의 방향 벡터, 장애물 인지범위 등으로 구성하였다. 일반적인 에이전트의 보행은 목표를 설정 한 후, 토폴로지에 근거하여 한 턴씩 이동하게 된다.
이러한 에이전트가 가구와 같은 고정 장애물이나 다른 에이전트를 만나게 되는 경우 회피, 병목 현상 시 우 회하게 된다.
2.3.3 피난 알고리즘
피난 알고리즘은 스페이스 토폴로지 중 패스 토폴로 지를 경로 탐색의 주요 지표로 사용하여 개발하였다.
하지만 각 에이전트가 피난하는 과정을 하나의 알고리 즘으로 구현하기에는 다양한 경우의 변수가 발생하며, 이를 검토하기 위하여 토폴로지에 대한 다양한 알고리 즘에 대한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 이러한 에이전트와 피난상황에 대한 다양한 특성을 반영하여 시뮬레이션의 현실성을 높이 고자 하였으며, 피난 시뮬레이션의 해석 조건 및 공간 인지도를 고려하여 다음과 같이 3가지 알고리즘을 개 발하였다.
○Omniscience search method
각각의 에이전트마다 패스 토폴로지를 실시간 계산 하기 때문에 탈출구까지 매순간의 상황을 인지하며 진 행 방향을 계산하는 알고리즘으로, Omniscience search method는 다음과 같은 순서로 구현된다.
- 공간을 그리드로 나눈다. 그리드는 정사각형으로 한 폭은 파라미터로 정한다.
- 각 그리드의 속도를 초기화한다. 초기치는 에이전 트의 보행속도의 맥시멈으로 한다.
Figure 11. Basic design.
Figure 14. Bottleneck-detour.
Figure 12. Detect a barrier.
Figure 13. Evading barrier.
- 에이전트를 제외한 공간과 장애물로 이루어진 패 스 토폴로지를 구한다.
- 패스 토폴로지의 속도를 구할 때 패스가 각 그리 드를 지나가는 길이를 무시하고 일률적으로 산정 한다는 전제하에서 패스토폴로지의 속도는 패스가 지나가는 그리드의 속도들의 평균 속도를 구한다.
○Intelligent search method
Intelligent search method에서는 현재 머물러 있는 공 간의 출구를 통해서 피난실까지 도달할 수 있는가와 이러한 공간의 출구 중 어느 출구를 통해 피난할 때 가장 빨리 도달할 수 있는가의 두 가지 정보를 가지고 피난 경로를 선택하는 피난경로탐색 방법이다. 공간에 대한 친숙도가 높아서 건물의 전체 공간 구조와 해당 공간에서의 병목현상에 대한 정보를 가지고 있다고 가 정하지만, omniscience search method처럼 현재 위치하 고 있지 않은 공간의 병목 현상에 대한 정보는 가지고 있지 않다.
○Naive search method
공간에 대한 정보가 전무(全無)한 상태이거나 화재 시 발생하는 연기 등으로 시야가 제한적인 경우 에이 전트가 현재 위치에서 가장 가까운 출구쪽으로 진행하 도록 구현한다. 이때, 계산시간 및 효율성을 고려하여 피난 알고리즘을 설계하고 프로그램으로 구현하였다.
- 복사열과 연기 데이터를 농도에 따라서 이들 데이 터를 회피하거나 무시하고 피난을 진행할 경우를 확률적으로 선택하는 확률적 장애물로 설정하였다.
- 시스템 상에서는 일정 농도 이상의 연기 및 일정 온도 이상의 복사열의 지역에 대해서는 에이전트 가 장애물로 인식하고 회피하도록 구현하였다.
2.3.4 화재 모듈
건축물에 대한 화재 연소 시뮬레이션은 미국 기술표 준국(NIST)에서 개발/배포하는 FDS(Fire Dynamic Simulator)와 연동을 통해 구현하도록 하였으며, 그 방 법은 시뮬레이션을 실행할 공간 정보를 화재피난 시뮬 레이션 시스템에 불러들인 후 FDS의 입력데이터로 Export하여 외부의 Command Line에서 FDS를 실행하 며, 이후 FDS를 실행한 결과 파일을 검토 분식 및 가 시화함으로써 화재 피난 시뮬레이션을 구현하였다.
FDS를 연동하는 방식은 3차원 공간정보를 로딩한 후 FDS 입력 포맷인 *.fds의 텍스트 파일 형태로 export 한다. 입력 파일의 개요는 Figure 15와 같으며, 이 중 2, 9, 10을 중심으로 FDS의 형상정보를 구한다. 형상
정보는 시뮬레이션을 실행한 공간 내 계산 영역으로 설정하는 Mesh와 영역 안에 들어가는 각종 컴포넌트 를 나타내는 Obst(Obstruction parameter)로 구성된다.
FDS의 입력 데이터는 Figure 16과 같이 공간데이터를 통합한 후 화원에 대한 정보 수정을 거쳐서 FDS입력 데이터를 완성한 후, 지정된 폴더에 파일형태로 저장 되며, 설정한 형상정보를 기반으로 FDS의 연소 시뮬 레이션 결과에 의해 산출된 다양한 데이터들이 연소 시뮬레이션의 시간 진행에 따른 결과 값으로 저장된다.
FDS를 화재연소 시뮬레이션 시스템의 코어모델로 사 용하고, FDS와의 연계를 원활하게 하기위해 전처리 (pre- processing) 및 후처리(post-processing) 부분을 처 리하는 FDS 프론트엔드(front-end)를 개발하여 FDS 연 동 화재시뮬레이션을 가능하게 하였다.
FDS와 연동한 연기 및 온도 연기데이터는 다음 Figure 17과 같이 가시화하였다. 연기데이터는 FDS에서 설정 한 그리드 별 연기농도 시계열 데이터를 불러와서 3D 엔진의 파티클 효과를 사용하였고 자연스러운 연기 가 시화를 위해 보간 기법(interpolation)을 사용하였다. 온 도 데이터는 FDS의 단위 격자 별로 온도를 매치시킨 Figure 15. FDS input file sample.
Figure 16. FDS interlocking method.
후 막대그래프를 이용하여 가시화하였다.
3.
화재피난 시뮬레이션 검토
3.1 화재피난 시뮬레이션
본 연구를 통해 개발한 화재피난 시뮬레이션 시스템 을 프로세스 순서에 따라 프로젝트 생성 → 건물 데이 터 로딩 → 피난 조건 설정 → 화재 조건 설정 → 시뮬 레이션 실행 등의 순차적 진행을 통해 실제 데이터를 가지고 시뮬레이션을 실행한 후 결과를 검토한다.
3.1.1 화재피난 시뮬레이션 실행 순서
화재피난 시뮬레이션 시스템을 실행하기 위해 Figure 18과 같이 3차원 공간저작 Modeler를 통해 공간을 저 작하고, 시뮬레이션을 실행할 존을 설정해 준다. 각 존 에 대한 설정이 끝나면 피난 시 사용할 토폴로지의 종
류를 사용자가 설정하여 생성한다. 토폴로지는 사용자 의 요구에 따라 수정이 가능하다. 토폴로지 생성이 완 료된 후 에이전트들의 최종목적지인 피난공간을 설정한다.
피난공간은 복수 설정이 가능하게 함으로 에이전트 의 위치에서 가까운 공간으로 자연스럽게 피난할 수 있도록 유도한다. 에이전트를 배치 시, 밀도배치, 존 배 치 등의 자동배치와 사용자가 임의로 배치하는 수동배 치가 있으며, 에이전트의 그룹 설정 시 에이전트의 속 성에 대한 파라미터 조절이 가능하다. 에이전트 배치 가 다 끝나면 FDS를 연동을 통해 연기 및 온도데이터 를 통해, 시뮬레이션 조건을 설정한다.
피난에 대한 시뮬레이션 실행 시, 결과 Report를 통 해 에이전트의 수, 피난 시간, 생존자 수 등 피난 현황 에 대한 결과를 실시간으로 가시화 하며, 3차원 공간 정보를 통해 피난자의 행동패턴을 확인할 수 있다.
3.2 화재 피난 시뮬레이션 검증 3.2.1 시뮬레이션 설정
시뮬레이션 테스트를 위해 다음과 같은 조건의 데이 터를 실제 활용하여 시뮬레이션을 진행하고 연구개발 결과를 검증하였다.
해석 대상건물은 2층 규모의 노인복지 시설(가로
40 m ×세로 20 m)을 대상으로 실시하였으며, 해당건물
은 1개소의 계단으로 구성되어 있다. 프로그램 구현상 황을 고려해서 엘리베이터는 삭제 하였으며, 시뮬레이 션 검증 시 에이전트의 피난이 정상적으로 진행되는지 에 대한 관찰을 용이하게 하기 위해서 2층에 가구를 배치하여 에이전트가 장애물 회피에 대한 검증을 실시 하였다.
시뮬레이션은 2층에 73명의 에이전트를 배치한 후 실행하였으며, 1층에 위치한 문을 통해 피난하는 것으 로 가정하였다.
3.2.2 시뮬레이션 검증
시뮬레이션을 통한 피난 해석결과 모든 에이전트는 43초 만에 피난이 완료하였으며, 해당 시뮬레이션의 에 이전트의 이동속도는 1.5 m/s으로 설정 하였으며, 해당 시뮬레이션에서 지정한 속도(1.5 m/s)로 60 m를 이동할 시 약 40초가 걸리는 것으로 확인할 수 있다. 따라서 해당건물의 총 피난거리가 약 60 m라고 가정 할 때, 2 층에서 실시한 피난 시뮬레이션의 피난 예측시간은 적 정함을 알 수 있다.
피난 시, 에이전트의 이동은 Figure 19에서 나타나듯 초기의 배치형태에서 계단실을 향해서 이동하고 있으 며 크게 좌측에서 피난하는 에이전트 그룹과 우측에서 Figure 17. Space information transform to FDS input data.
Figure 18. System process.
피난하는 에이전트 그룹으로 피난 군을 형성하여 계단 실을 내려가는 결과를 확인할 수 있다.
또한, 화재 연소 시뮬레이션 결과와 피난 시뮬레이 션을 연동해서 시뮬레이션을 수행하는 결과에서 화재 온도 데이터와 연기 데이터를 프로그램에서 가시화하 였다. 그 결과 FDS 화재 시뮬레이션 결과에 대한 온 도 및 연기데이터를 가시화하였다.
3.3 연구개발의 활용성 및 한계성
본 연구에서는 화재 피난 시뮬레이션의 개발을 위해 3차원 객체 기반 Modeler를 활용함으로써 공간 구축 쉽고, 해당 공간에 대한 직관적인 검토가 가능하므로, 비숙련자도 비교적 쉽게 사용 및 평가가 가능하도록 구현하였다. 특히 건축 설계에서 활용하는 dxf 파일과 의 연동을 통해 실무에서 다양한 목적으로 활용할 수 있도록 지원한다.
하지만 벡터기반의 시뮬레이션으로 인하여 해석시간 이 길고, 화재 시뮬레이션과의 연계가 미흡한 점, 다층 이동에서 발생하는 병목현상 및 우회 현상 등 현실 속 에서 일어나는 복잡한 상황을 세밀하게 담아내는 데 어려움이 있다. 또한, 에이전트의 주관적 반응 및 심리 상태 미반영, 화재 시 건축물의 재질 속성을 반영하지
못한 한계점을 지니고 있으므로 후속 연구를 통해 이 에 대한 보완이 필요하다.
4.
결 론
본 연구는 고층/대규모 복합 건물에서의 피난안전성 평가를 위한 피난알고리즘을 개발하고, 이를 통해 국 내 실정에 맞는 화재 피난프로그램을 개발하는 것을 목표로 진행하였다. 그 결과 개발된 화재 피난 시뮬레 이션의 주요 연구개발 결과는 다음과 같다.
(1) 한국형 에이전트를 통해 한국인의 외형적 특성 반영을 통해 한국에서 발생할 수 있는 여러 위험상황 에 대한 피난 결과에 대해 정확도 및 신뢰도를 확보할 수 있었다.
(2) 기존의 피난 해석에서 에이전트의 성별, 나이, 키, 체중 등의 물리적 능력을 통해 피난 알고리즘을 구현 한 반면, 해석 알고리즘을 다양하게 반영하여, 각각의 에이전트의 특성을 충분히 반영할 수 있도록 구현할 수 있었다.
(3) 기존에 주로 사용하고 있는 CA(Cellular Automata) 기반의 보행 모델이 셀에서 셀로 이동하는 방식으로 인간의 보행 행태가 Cell에 구애받는 단점을 보완하기 위해 Continuous Space Model의 보행 모듈을 통한 벡 터 방식을 사용하여 셀 기반에 비해 공간 내에서 벡터 를 구애 받지않고 다양한 형태로 그려 피난 루트를 설 정할 수 있었다.
(4) 3차원 객체 기반의 Modeler를 활용함으로써 직 관적인 공간 구축 및 검토가 가능하므로, 비숙련자도 비교적 쉽게 사용 및 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
감사의 글
본 연구는 2011 한국건설기술연구원의 주요사업 “표 준화재모델에 따른 화재 확대방지 및 피난 안전설계기 술 개발”의 지원으로 이루어졌으며, 이에 감사드립니다.
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