Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.5
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pp.237-246
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2008
When a fire occurs in a large-scale or complicated facility there is a possibility of large-scale loss of life if there is no information on the location of fire and the location of emergency exits for people to take shelter. Consequently, the fire or disaster prevention system and the shelter course guidance system that optimally guides the shelter course are necessary to reduce the loss of life. This paper proposes a shelter course guidance system using a sensor network to reduce the loss of life in a building where a fire occurs. The experimental result of this research shows that the shelter course guidance system provides the optimum shelter course to people in infrastructure when a fire occurs.
There is a lot of loss of life due to natural disasters. In particular, flood damage caused by heavy rainfall in urban areas causes serious damage. Therefore, in this study, we conducted a study on the optimal evacuation route for safe evacuation of urban areas. We set up a methodology by reviewing Flo-2D model and A* algorithm. A Flo-2D model was used to derive the hazardous area, and we selected the starting points with many people and suggested ways to select safe evacuation sites. And the route was derived from the starting point to the safe evacuation point by using the A * algorithm. This study could be used not only for evacuation route but also for road maintenance and evacuation facilities.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.617-626
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2014
Lately, losses and damage from natural disasters have been increasing. Researchers across various fields in Korea are trying to come up with a response plan, but research for evacuation plans is still far from satisfactory. Hence this paper proposes a model that could find an optimized evacuation route for when disasters occur over wide areas. Development of the model used methods including the Dijkstra shortest path algorithm, feasible path method, genetic algorithm, and pareto efficiency. Computations used parallel computing (SPMD) for high performance. In addition, the developed model is applied to a virtual network to check the validity. Finally the adaptability of the model is verified on a real network by computating for Gumi 1stNational Industrial Complex. Computation results proved that this model is valid and applicable by comparison of the fitness values for before optimization and after optimization. This research can contribute to routing for responder vehicles as well as planning for evacuation by objective when disasters occur.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.23-29
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2012
Existing pedestrian and evacuation models generally seek to find locally optimal solutions for the shortest or the least time paths to exits from individual locations considering pedestrian's characteristics (eg. speed, direction, sex, age, weight and size). These models are not designed to produce globally optimal solutions that reduce the total evacuation time of the entire pedestrians in a building when all of them evacuate at the same time. In this study, we suggest a globally optimal model for indoor pedestrian evacuation to minimize the total evacuation time of occupants in a building considering different distributions of them. We used the genetic algorithm, one of meta-heuristic techniques because minimizing the total evacuation time can not be easily solved by polynomial expressions. We found near-optimal evacuation path and time by expressing varying pedestrians distributions using chromosomes and repeatedly filtering solutions. In order to express and experiment our suggested algorithm, we used CA(cellular automata)-based simulator and applied to different indoor distributions and presented the results.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.1
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pp.69-80
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2016
Some studies were conducted for the purpose of minimizing total clearance time for rapid evacuation from the indoor spaces when disaster occurs. Most studies took a long time to calculate the optimal evacuation route that derived minimum evacuation time. For this reason, this study proposes an evacuation route assignment algorithm that can shorten the total clearance time in a short operational time. When lots of exits are in the building, this algorithm can shorten the total clearance time by assigning the appropriate pedestrian traffic volume to each exit and balances each exit-load. The graph theory and greedy algorithm were utilized to assign pedestrian traffic volume to each exit in this study. To verify this algorithm, study used a cellular automata-based evacuation simulator and experimented various occupants distribution in a building structure. As a result, the total clearance time is reduced by using this algorithm, compared to the case of evacuating occupants to the exit within shortest distance. And it was confirmed that the operation takes a short time In a large building structure.
Kim, Daeill;Jeong, Juahn;Park, Sungchan;Go, Jooyeon;Yeom, Chunho
Journal of the Society of Disaster Information
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v.16
no.1
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pp.96-110
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2020
Recently, due to global warming, it is easily exposed to various disasters such as fire, flood, and earthquake. In particular, large-scale disasters have continuously been occurring in crowded areas such as traditional markets, facilities for the elderly and children, and public facilities where various people stay. Purpose: This study aims to detect a fire occurred in crowded facilities early in the event to analyze and provide an optimal evacuation route using big data and advanced technology. Method: The researchers propose a new algorithm through context-aware 3D object model technology and A* algorithm optimization and propose a scenario-based optimal evacuation route selection technique. Result: Using the HPA* E algorithm, the evacuation simulation in the event of a fire was reproduced as a 3D model and the optimal evacuation route and evacuation time were calculated for each scenario. Conclusion: It is expected to reduce fatalities and injuries through the evacuation induction technique that enables evacuation of the building in the shortest path by analyzing in real-time via fire detection sensors that detects the temperature, flame, and smoke.
방재계획의 하나인 대피장소 및 대피경로의 결정은 방재계획 중 가장 기본이 되는 사항으로 재해발생 시 대비가 적절치 못하면 대규모 인명피해가 발생할 우려가 있기 때문에 결정에 신중을 기해야 한다. 대피장소 및 대피경로의 결정은 직접 대규모 인원이 참여한 모의실험을 실시하여 효율적이고 안전한 방법을 찾는 것이 가장 바람직하다. 그러나 이러한 접근은 현실적으로 불가능하기 때문에 본 연구에서는 대상 지역의 지진해일 대피 시뮬레이션 모형을 제작하고 이를 적용하여 최적의 대피장소 및 대피경로를 지정할 수 있도록 하였다. 이러한 접근을 통하여 실제 지진해일 발생 시 주민들이 가장 빠르고 안전하게 대피하도록 할 수 있으며, 나아가 효율적이고 안전한 방재계획 수립에 큰 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 과거 지진해일로 인한 피해 경험이 있는 삼척항을 지진해일 대피 시뮬레이션을 위한 대상지역으로 선정하였다. 또한, 현장 조사를 실시하여 대상지역의 지형특성을 고려한 결과를 토대로 지진해일 대피 시뮬레이션에 앞서 필요한 가상 시나리오를 작성하였고 지진해일 대피 시뮬레이션을 통해 비상대처계획(EAP, Emergency Action Plan) 수립에 필수 사항인 대피계획을 검토하였다.
This paper proposed that the method be searched for optimal route of evacuation by algorithm using potential field in specific situation, fire. When robot met an obstacle to be indicated it to ignition point, the installed sensor could be detected the point in restricted area. In according as the data of a fire detection sensor and a sensor complex in a building, the information was transmitted to server which computed optimal route of evacuation by algorithm using potential field. After that, it was able to blow a siren and mark the safe-path with using wireless device such as smart-phone. It was confirmed that the proposed method in functional test, fire emergency evacuation algorithm using potential field, was advanced in circumstance of simulation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.355-355
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2020
최근 쓰나미와 해일 등 이상기후에 의한 해수면 상승 등으로 인한 해안지역의 침수가 빈번해지고 있다. 태풍 매미의 경우, 피해규모는 인명피해 130명, 이재민 4089세대 10975명, 재산피해 4조 7810억원이며 침수피해는 규모는 주택 21,015동과 농경지 37,986ha으로 나타났다. 특히 이 태풍은 경남 사천시 부근 해안에 상륙할 때의 중심기압은 950hPa로 중심부근 최대풍속 40m/s 이었으며 풍속 15 m/s 이상으로로, 태풍의 강도는 [강], 크기는 [중형]이었음에도 그 피해는 과거에 비해 크게 나타났다. 내륙과는 달리 해일 등의 피해로 인한 해안지역의 침수피해 저감기법은 월파방지 파라펫 설치 또는 침수예상 지역의 지반고를 높이는 이외에는 확실한 대책이 없는 것이 특징이라 하겠다. 따라서 해안지역 침수예방은 월파방지 파라펫과 함께 인명피해 최소화를 위해서는 충분한 선행시간을 통한 대피안내와 가장 효율적인 대피경로를 제공하는 것이 최선이라 할 수 있다. 본 연구에서는 경남 창원지역의 해수면 상승으로 인한 해안지역 침수를 모의할 수 있는 2차원 부정류 프로그램을 개발하고 매미 당시 창원지역의 침수피해 결과와 비교하여 프로그램 모의 결과를 검증하였다. 해안을 따라 다양한 높이의 월파방지 파라펫을 모의하여 시간대별 대상지역의 침수규모를 시간대별로 예측하였다. 모의결과 월파방지 파라펫 규모 별 침수규모와 이에 따른 경제적 피해규모를 산정하였으며 경제성 원칙에 따른 최적의 파라펫 규모를 제시하였다. 또한 이때 시간대별 침수범위 예측 결과를 바탕으로 시간대별 등침수선을 제시하고 일정 시간대별 등침수선을 모의결과를 이용하여 산정하였다. 도로 경사와 대피자의 연령 등을 고려한 대피소요 시간을 산정하여 침수 소요 시간과 비교하여 대피가 가능한 대피경로를 제시하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구결과는 기존에 알려진 대피경로와는 달리 다양한 침수저감 기법규모에 따라 다양한 대피경로를 제안할 수 있었으며 이는 추후 다양한 대피 시나리오를 제시할 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.10
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pp.1248-1253
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2019
Using current evacuation methods, a crew describes the physical location of an accident and guides evacuation using alarms and emergency guide lights. However, in case of an accident on a large and complex building, an intelligent and effective emergency evacuation system is required to ensure the safety of evacuees. Therefore, several studies have been performed on intelligent path finding and emergency evacuation algorithms which are centralized guidance methods using gathered data from distributed sensor nodes. However, another important aspect is effective rescue guidance in an emergency situation. So far, there has been no consideration on the efficient rescue guidance scheme. Therefore, this paper proposes the genetic algorithm based emergency rescue guidance method using distributed wireless sensor networks. Performance evaluation using a computer simulation shows that the proposed scheme guarantees efficient path finding. The fitness converges to the minimum value in reasonable time. The density of each exit node is remarkably decreased as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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