Q-Learning 기반 재난환경에서 사용자의 최적 탈출 경로에 대한 연구 (Q-Learning Based Optimal Escape Route Decision in a Disaster Environment)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 46권 / 4호 / 638 ~ 650페이지
· 저자명 : 최승희, 유상조

초록

재난 상황 중 대형 화재의 경우 화재 초기에 사망자 대부분이 발생하기 때문에 신속히 안전한 경로로 대피하는것이 중요하다. 하지만 건물 내부에 머물던 사람의 경우 자신이 위치한 층 외의 다른 층까지 고려한 상황 판단을할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 다른 층의 상황을 고려한 최적의 탈출 경로를 제시하여 화재에 의한 피해를줄일 수 있는 시스템이 필요하다. 이에 본 논문은 건물에 화재가 발생한 상황을 고려하여 사용자의 현재 위치에서최적의 탈출 경로를 찾기 위한 Q-Learning 기반 시스템 모델을 제시한다. 하나의 층에서의 최단 경로 예측이 아닌 다층 건물 구조에서 층마다 다른 출구의 위치와 화재의 위치를 고려한 최단 경로를 예측한다. 또한, 사용자의현재 위치 주변에 사람이 많은 경우 모두 최단 경로만을 선택하면 병목현상이 일어나 대피가 원활하지 않을 수있다는 점을 고려한다. 사용자 주변에 사람의 밀집 정도에 따라 최적의 대피경로와 차선의 대피경로로 적절히 분산시키는 시스템 모델을 제안하고 모의실험을 통해 결과를 확인한다.

영어초록

It is important to evacuate quickly to a safe route since most of the deaths occur in the initial fire.
However, there is a problem that a person in a building cannot decide considering other floors situation.
Therefore, a system is needed to reduce the damage caused by fire by presenting an optimal escape route considering the situations of other floors. Thus, we propose a Q-Learning based system model to find the optimal escape route from the current location of the user, considering the fire in a building. The shortest path is predicted according to multi-story building structure and considers the different location of exits and fire each floor. Also, consider that if there are many people around the current location of the user, selecting only the shortest path may cause bottlenecks and poor evacuation. We propose a system model that appropriately distributes the optimal escape route and the next optimal escape route according to the number of people around the user and confirm the results through simulation.

참고자료

· 없음