본 논문은 미시적 대피시뮬레이션 소프트웨어인 'EgresSIM'을 소개한다. 본 논문에서 개발한 EgresSIM은 미시적 보행모델인 Floor Field Model과 이를 발전시킨 개선된 모델을 기반으로 하는 3차원 보행자 대피시뮬레이터이다. 이 소프트웨어는 많은 층과 계단, 방, 출입구 등이 있는 대형건축물에 대한 시뮬레이션이 가능하다. 또한, 수백, 수천 명의 보행자를 실내 공간에 배치하고 이들의 움직임을 3차원 뷰어를 통해 실시간으로 확인할 수 있고, 개별 보행자들이 어떤 경로로 이동하는지, 대피시간은 얼마나 소요되는지, 각각의 출구에 얼마나 많은 대피자들이 몰렸는지 등 대피 상황에 대한 상세한 결과를 산출한다. 시뮬레이션에 필요한 건물 데이터는 사전에 정의된 실내 데이터 모델에 따라 XML 파일로 구축되며, 시뮬레이션 결과 정보도 XML 로그파일로 생성된다. EgresSIM에서 지원하는 두 가지 보행모델의 민감도 파라미터를 조정함으로써 보행자들의 이동 패턴을 여러 가지로 나타낼 수 있다. 이를 통해 최단 거리 출구로 이동하는 상황, 정전이 일어난 암흑 상황 등 여러 상황을 가정한 대피시뮬레이션 수행이 가능하다.
GPR (Ground Penetrating RADAR)은 도로의 포장 상태 및 싱크홀, 지하관로를 검사하는 센서로 도로관리에 활발히 사용되는 센서이다. MMS (Mobile Mapping System)는 도로 표면과 주변 환경에 대한 정확한 정밀 도로 지도를 제공한다. 두 종류의 데이터가 동일한 지역에서 구축되면 지상과 지하의 공간정보를 동시에 구축할 수 있어서 효율적이며 육안으로 도로와 도로 주변의 중요 시설물, 지하의 관로 위치등을 파악할 수 있어서 현장에 대한 직관적인 이해가 가능하여 도로나 시설물을 관리하는데 있어서 유용한 도구가 된다. 그러나 이러한 최신 기술을 적용한 해외의 장비는 고가이며 국내 실정에 맞지 않다. 해외 개발 장비를 대체하고 향후 국산 장비를 개발할 수 있는 원천기술을 확보하기 위해 LiDAR (Light Detection And Raging)와 GNSS/INS (Global Navigation Satellite System / Inertial Navigation System)를 동기화 하고, 동일한 GNSS/INS에 GPR 데이터도 동기화 하였다. 동기화된 GPR 데이터를 취득 당시의 GNSS/INS의 위치와 자세정보를 이용하여 지오레퍼런싱을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 개활지와 비개활지로 구분하여 도로 현장에서 실험을 수행하였으며, LiDAR를 통해 취득되는 3D 포인트 클라우드 데이터를 통해서 지상의 도로와 주변 시설물을 육안으로 쉽게 확인할 수 있었다. 지오레퍼런싱된 GPR 데이터도 점군데이터와 함께 3D 뷰어로 볼 수 있었으며, 지하의 시설물의 위치를 GPR 데이터를 통해 쉽고 빠르게 확인할 수 있었다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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