• 해양환경안전학회지
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• 제24권1호
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• pp.36-42
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• 2018

이 연구는 운항자가 항해 중 위험을 느끼는 고정 및 이동 물표에 대한 해상교통위험성평가에 대한 것이다. 이를 위해 선박 길이와 속력, 선박조종성능이 고려된 동적선박영역을 기초로 한 충돌위험평가식을 구하였다. 특히, 동적선박영역과 충돌위험평가식을 하이브리드 결합하여 자선의 크기, 속력 등의 영향을 정량적으로 지표화한 항해위험성평가모델을 검토 및 개선하고자 한 것이다. 기존 항해위험성평가 모델에 적용이 부족한 속장비(speed length ratio) 즉, 선박의 길이와 속력에 대한 비가 고려된 새로운 형태의 해상교통위험성평가 모델을 제안하고자 한다. 그 결과 무차원 속력 즉, 속장비가 클수록 CJ 값이 크며, CJ 값은 속장비에 의해 잘 표현되고 있다. 또한, 속장비가 크면 속장비가 작은 경우보다, 보다 먼 거리에서부터 [주의], [경계], [위험] 또는 [매우위험]상태에 도달한다. 이 연구의 결과는 위험항로 회피 또는 최적항로 구축, 방파제폭이나 교량경간 등을 포함한 항로나 항만개발, 연안항해용 안전해도 개발 및 향후 자율운항선박과 같은 스마트선박의 운항 중 충돌방지와 최적항로 선정에 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제39권5호
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• pp.265-278
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• 2021

When a dangerous event arises for people inside a building and an immediate evacuation is required, it is important that suitable routes have been previously defined. These situations can happen especially when buildings are crowded, making the occupants have a very high vulnerability and can be trapped if they do not evacuate quickly and safely. However, in most cases, routes are considered based just on their proximity or short distance to the exit areas, and evacuation simulations that include more variables are not performed. This work aims to propose a methodology for building's indoor evacuation activities under the premise of processing simulation scenarios in multi-agent environments. In the methodology, importance indexes of simplified and validated geometry data from a BIM (Building Information Modeling) are considered as heuristic input data in a proposed algorithm. The algorithm is based on AP-Theta^* pathfinding and collision avoidance machine learning techniques. It also includes conditioning variables such as the number of people, speed of movement as well as reaction ability of the agents that influence the evacuation times. Moreover, collision avoidance is applied between people or with objects along the route. The simulations using the proposed algorithm are tested in NetLogo for diverse scenarios, showing feasible evacuation routes and calculating evacuation times in a multi-agent environment. The experimental results are obtained by applying the method in a study case and demonstrate the level of effectiveness of the algorithm, and the influence of the conditioning variables analyzed together when performing safe evacuation routes.