지하철 시스템에서의 재난은 도시 안전에 중대한 위협이 되며, 특히 도시 교통이 지하 공공교통 네트워크에 점점 더 의존함에 따라 그 위험이 커지고 있다. 본 연구는 인재 중심의 재난 대비 접근을 바탕으로, 지진이 지하철 역사의 구조물과 대피 경로에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 동적 수치 시뮬레이션에는 PLAXIS 2D를, 대피 모델링에는 Dijkstra 알고리즘을 사용하여, 지진으로 인한 구조적 손상이 지하철 역사의 대피 가능성에 어떻게 영향을 미치는지를 조사하였다. 연구 결과는 지진 규모가 증가할수록 대피 경로가 유의하게 더 제한되어 대피의 어려움이 급격히 증가하고 잠재적 병목이 심화되며, 이로 인해 사상자 위험이 확대된다는 점을 보여준다. 또한 연약한 지반 위에 위치한 구조 구간이 심각한 손상에 더 취약하여 대피 노력을 추가로 저해함이 분석에서 확인되었다. 본 연구는 지진이 대피 경로에 미치는 실질적 함의를 다루어, 지진 발생 시 지하철 역사 이용자들이 직면하는 위험에 대한 포괄적 통찰을 제공한다. 아울러 본 연구는 비상 대응 전략을 강화하기 위한 시사점을 제시하고, 재난 대비에서 구조공학과 대피 경로 설계를 통합하는 다학제적 접근의 필요성을 강조함으로써, 비상 상황에서 도시 지하철 시스템의 안전성과 회복탄력성을 확보하는 데 기여하고자 한다. • 지하철 역사에서 지진 영향 분석과 대피 경로 모델링을 통합한다. • 광교중앙역 사례연구는 대피 결과에서 구조적 연결성이 결정적 역할을 함을 보여준다. • 서로 다른 지진 재발 주기 및 구조 조건에 따라 대피 비용의 유의한 차이를 확인한다. • 취약 구간을 보강하고 대피 경로를 최적화하여 지하철 시스템의 재난 대비를 강화하기 위한 통찰을 제공한다.

본 논문에서는 지하철역의 공간 구성을 공간 구문론(space syntax) 접근법을 사용하여 네트워크 모델로 매핑하는, 그래프 이론 기반의 새로운 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 피로도 중심성(Betweenness Centrality, BC) 분석을 활용하여 대피 흐름에서의 잠재적 병목 지점을 식별한다. 무손상 상태에서의 지하철역 대피, 재난으로 인한 손상 상태의 대피, 대피 가능성을 향상시키기 위한 개선 설계 등 다양한 what-if 시나리오를 검증한다. 제안된 프레임워크는 한국의 광교중앙역(Gwanggyo Jungang Station) 사례 연구에 적용되었으며, 해당 역은 전형적인 지하철역의 배치와 공간 구성을 특징으로 한다. 각 시나리오에 대해 보행자 시뮬레이션 모델(PSM)을 개발하고 시험함으로써 BC 분석 결과와 시뮬레이션 결과를 비교할 수 있도록 하였다. 연구 결과는 제안된 프레임워크의 유효성을 확인하였다. 이러한 통합적 접근은 지하 시설의 대피 가능성을 정량적으로 평가하기 위한 새로운 방법론적 경로를 제공하며, 나아가 대중의 안전을 향상시키기 위한 지하철역 설계를 개선할 가능성을 지닌다. • 새로운 BC 및 3D 네트워크 모델로 지하철 대피 위험을 평가한다. • 광교중앙역 사례 연구가 제안된 프레임워크를 검증한다. • 프레임워크와 시뮬레이션이 일치하여 유효성을 확인한다. • 설계 수정이 대피 효율을 실질적으로 향상시킨다. • 대피 가능성 강화를 위한 지하철 설계의 전략적 개선 방안을 제안한다.

건설 현장에서 작업자 안전행동을 향상시키기 위해서는 위험 식별의 기저에 있는 인지 과정에 대한 이해가 중요하다. 최근 연구에서는 다양한 맥락에서 인간의 인지를 이해하는 데 있어 안구추적 기술의 잠재력을 탐색해 왔다. 그러나 특히 상황인식(SA) 맥락에서 안구 운동과 위험 인식 간의 복잡한 인지 과정을 연결하는 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 건설 현장의 위험 인식 가상현실(VR) 시나리오에서 눈 운동 데이터와 SA의 인지 과정 간의 관계를 조사하였다. 연구는 6개의 VR 시나리오에서 건설 위험을 식별하는 36명의 참가자를 대상으로 실험을 수행하였고, 총 216개의 시행이 이루어졌다. 안구 운동 데이터는 VR 헤드셋의 눈 추적 장치를 통해 수집하였으며, 동시에 위험 인식 성과를 기록하였다. 결과는 안구 운동 패턴과 전역 및 국소 SA 간의 상관관계에 대한 유용한 통찰을 밝혀냈다. 전역 SA의 맥락에서는 최초 고정(fixation) 전후의 시간(시간 to 및 after)이 다양한 위험 시나리오에서 개인 간 지각(Global Level 1 SA) 및 이해 시간(Global Level 2 및 Level 3 SA)의 서로 다른 변이를 설명하는 것으로 나타났다. 국소 SA의 영역에서는 최초 체류(dwell) 동안 더 많은 고정과 안구도약(saccades)(Local Level 1 SA)가 관찰되어, 위험에 대한 첫 조우의 중요성을 강조하였다. 또한 성공적인 위험 인식 시 동공 확장(pupil dilation)이 나타났는데, 이는 증가된 정신적 작업부하를 시사하며(Local Level 2 및 Level 3 SA), 다양한 SA 수준에 대해 여러 유형의 안구 운동 데이터가 설명력을 가질 수 있음을 보여준다. 이러한 데이터는 위험 인식 맥락에서 효과적인 SA 지표로 활용될 수 있으며, 위험한 환경에서의 SA에 대한 인지 과정 이해를 증진하고 평가 및 훈련을 정교화하는 데 기여할 수 있다.

몰입형 가상현실(VR) 기반 훈련은 작업자 집단의 위험 인식 역량을 향상시키고 그들의 비안전적 행동을 변화시키기 위해 다양한 기업에서 널리 제안되어 왔다. 그러나 VR 기반 훈련이 사용자의 행동과 학습에 미치는 영향에 대해서는 거의 알려져 있지 않다. 본 연구는 구조방정식 모형(SEM)을 사용하여 60명의 참가자를 대상으로 VR 기반 훈련이 미치는 영향을 조사하였으며, 그 결과 VR 시스템 특성이 사용자의 지식 습득, 행동 의도 및 만족에 매개 효과를 갖는다는 점을 지지하였다. 또한 그 결과는 VR 시스템 특성이 심리적 요인(현존감, 동기, 즐거움, 자기효능감)에 대한 유의미한 선행 요인임을 보여주었다. 이는 일반적으로 두 가지 경로가 있음을 시사한다: (1) 사용성 및 충실도(UF)–즐거움(EJ)–행동 의도(BI), 그리고 (2) UF–EJ–만족(ST)이며, 이를 통해 VR 기반 안전 훈련이 사용자의 행동에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 또한 VR 훈련 환경에서 현존감 수준이 더 높다고 해서 사용자들의 행동에 강한 영향을 미치지는 않는다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구의 결과는 비용 효율적인 방식으로 VR 기반 훈련 프로그램을 더 잘 설계하는 데 도움을 주어, 산업에서 VR 기술의 이점을 극대화하는 데 기여할 수 있다.

건설 현장에서의 효과적인 안전 관리는 위험을 정확하게 인지하는 것을 필요로 한다. 그러나 선행 연구들은 상당한 비율의 위험이 인지되지 않은 채로 남아 있음을 보여주었다. 위험 인지의 저하는 하나 이상의 상황 인식(SA) 수준에서의 결함에 기인할 수 있다. 특히 치명률이 높은 유형의 위험이 작업자의 SA에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것은 안전 성과를 개선하는 데 중요하다. 이러한 연구 공백을 해소하기 위해, 서로 다른 치명도 서열을 갖는 세 가지 위험 유형(F-I: 추락, F-II: 협착·부딪힘, F-III: 전기 위험)을 복잡하고 역동적인 가상현실(VR) 건설 환경에 구현하였다. 참가자들의 위험 인지 행동, 즉 위험의 지각·이해·예측(수준 1, 2, 3 SA)은 널리 인정된 상황 인식의 전역 평가 기법(SAGAT)으로 측정하였다. 그 결과 SA의 달성은 위험 유형에 따라 달랐으며, 치명도 서열의 영향을 받는 것으로 나타났다. 모든 위험에서 수준 1에서 수준 3 SA로 갈수록 성공률이 일관되게 감소했으며, 고수준 SA를 달성할 가능성은 위험의 치명도 서열과 양의 상관관계를 보였다. 각 SA 수준에서의 실패에 대한 구체적 원인으로는 선행 지식의 부족, 주의의 축소, 그리고 인지 자원 요구의 증가가 포함되는 등, 결함이 원인으로 지적되었다. 본 연구 결과는 위험 인지 행동에서의 작업자 SA에 대한 이해를 증진하고, 맞춤형 중재를 개발하기 위한 기반을 제공한다. 이러한 중재는 서로 다른 치명도 서열을 가진 위험 유형에 따라 다양한 수준의 SA 결함을 해소하도록 조정될 수 있으며, 궁극적으로 건설 현장의 안전 성과를 향상시킬 수 있다.

건설 작업은 안전을 보장하고 자원을 최적화하며 진행 상황을 모니터링하기 위해 신뢰할 수 있는 추적이 필요한 다양한 개체를 포함한다. 기존의 수작업 방법은 노동 집약적이며 오류가 발생하기 쉬워, 자동화 시스템이 필수적이다. Bluetooth Low Energy (BLE) 비콘은 최소한의 인프라 구축과 비용 효율성 측면에서 선호된다. 그러나 그 신뢰성은 환경 변화의 영향을 받으며, 건설 현장과 같은 동적인 환경에서 도전 과제를 제기한다. 본 연구는 비콘-수신기 거리, 비콘 배치 전략, 그리고 실내 환경의 기하(형상)가 BLE 비콘 기반 추적 신뢰성에 미치는 영향을 분석한다. 실험은 16개의 비콘 설치 지점을 가진 두 개의 실내 환경에서 수행하였고, 비콘은 바닥 높이와 1.2 m 높이에 배치하였다. 신호 차폐의 영향을 평가하기 위해 스마트폰을 주머니 안과 밖에 넣은 상태에서 데이터를 수집하였다. 연구자는 시험대 전역을 걸으며 스마트폰을 들고 모든 비콘으로부터 안정적인 RSSI 값을 수집하였다. 전반적으로 실험을 통해 20,000회 이상의 RSSI 측정치가 산출되었다. 그 결과, 최소한의 설정만 요구하는 보정된 모델이 현장별 데이터와 높은 일치도를 보이며 효과적인 추적을 위해 권고된다. 유효한 RSSI 범위는 1–6 m로 확인되었다. 이러한 실험 결과를 바탕으로, 건설 현장에서 추적의 안정성과 정확도를 향상시키기 위한 최적화된 BLE 비콘 배치 전략을 제안한다.

지하철 시스템에서의 재난은 도시 안전에 중대한 위협이 되며, 특히 도시 교통이 지하 공공교통 네트워크에 점점 더 의존함에 따라 그 위험이 커지고 있다. 본 연구는 인재 중심의 재난 대비 접근을 바탕으로, 지진이 지하철 역사의 구조물과 대피 경로에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 동적 수치 시뮬레이션에는 PLAXIS 2D를, 대피 모델링에는 Dijkstra 알고리즘을 사용하여, 지진으로 인한 구조적 손상이 지하철 역사의 대피 가능성에 어떻게 영향을 미치는지를 조사하였다. 연구 결과는 지진 규모가 증가할수록 대피 경로가 유의하게 더 제한되어 대피의 어려움이 급격히 증가하고 잠재적 병목이 심화되며, 이로 인해 사상자 위험이 확대된다는 점을 보여준다. 또한 연약한 지반 위에 위치한 구조 구간이 심각한 손상에 더 취약하여 대피 노력을 추가로 저해함이 분석에서 확인되었다. 본 연구는 지진이 대피 경로에 미치는 실질적 함의를 다루어, 지진 발생 시 지하철 역사 이용자들이 직면하는 위험에 대한 포괄적 통찰을 제공한다. 아울러 본 연구는 비상 대응 전략을 강화하기 위한 시사점을 제시하고, 재난 대비에서 구조공학과 대피 경로 설계를 통합하는 다학제적 접근의 필요성을 강조함으로써, 비상 상황에서 도시 지하철 시스템의 안전성과 회복탄력성을 확보하는 데 기여하고자 한다. • 지하철 역사에서 지진 영향 분석과 대피 경로 모델링을 통합한다. • 광교중앙역 사례연구는 대피 결과에서 구조적 연결성이 결정적 역할을 함을 보여준다. • 서로 다른 지진 재발 주기 및 구조 조건에 따라 대피 비용의 유의한 차이를 확인한다. • 취약 구간을 보강하고 대피 경로를 최적화하여 지하철 시스템의 재난 대비를 강화하기 위한 통찰을 제공한다.

본 논문에서는 지하철역의 공간 구성을 공간 구문론(space syntax) 접근법을 사용하여 네트워크 모델로 매핑하는, 그래프 이론 기반의 새로운 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 피로도 중심성(Betweenness Centrality, BC) 분석을 활용하여 대피 흐름에서의 잠재적 병목 지점을 식별한다. 무손상 상태에서의 지하철역 대피, 재난으로 인한 손상 상태의 대피, 대피 가능성을 향상시키기 위한 개선 설계 등 다양한 what-if 시나리오를 검증한다. 제안된 프레임워크는 한국의 광교중앙역(Gwanggyo Jungang Station) 사례 연구에 적용되었으며, 해당 역은 전형적인 지하철역의 배치와 공간 구성을 특징으로 한다. 각 시나리오에 대해 보행자 시뮬레이션 모델(PSM)을 개발하고 시험함으로써 BC 분석 결과와 시뮬레이션 결과를 비교할 수 있도록 하였다. 연구 결과는 제안된 프레임워크의 유효성을 확인하였다. 이러한 통합적 접근은 지하 시설의 대피 가능성을 정량적으로 평가하기 위한 새로운 방법론적 경로를 제공하며, 나아가 대중의 안전을 향상시키기 위한 지하철역 설계를 개선할 가능성을 지닌다. • 새로운 BC 및 3D 네트워크 모델로 지하철 대피 위험을 평가한다. • 광교중앙역 사례 연구가 제안된 프레임워크를 검증한다. • 프레임워크와 시뮬레이션이 일치하여 유효성을 확인한다. • 설계 수정이 대피 효율을 실질적으로 향상시킨다. • 대피 가능성 강화를 위한 지하철 설계의 전략적 개선 방안을 제안한다.

건설 현장에서 작업자 안전행동을 향상시키기 위해서는 위험 식별의 기저에 있는 인지 과정에 대한 이해가 중요하다. 최근 연구에서는 다양한 맥락에서 인간의 인지를 이해하는 데 있어 안구추적 기술의 잠재력을 탐색해 왔다. 그러나 특히 상황인식(SA) 맥락에서 안구 운동과 위험 인식 간의 복잡한 인지 과정을 연결하는 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 건설 현장의 위험 인식 가상현실(VR) 시나리오에서 눈 운동 데이터와 SA의 인지 과정 간의 관계를 조사하였다. 연구는 6개의 VR 시나리오에서 건설 위험을 식별하는 36명의 참가자를 대상으로 실험을 수행하였고, 총 216개의 시행이 이루어졌다. 안구 운동 데이터는 VR 헤드셋의 눈 추적 장치를 통해 수집하였으며, 동시에 위험 인식 성과를 기록하였다. 결과는 안구 운동 패턴과 전역 및 국소 SA 간의 상관관계에 대한 유용한 통찰을 밝혀냈다. 전역 SA의 맥락에서는 최초 고정(fixation) 전후의 시간(시간 to 및 after)이 다양한 위험 시나리오에서 개인 간 지각(Global Level 1 SA) 및 이해 시간(Global Level 2 및 Level 3 SA)의 서로 다른 변이를 설명하는 것으로 나타났다. 국소 SA의 영역에서는 최초 체류(dwell) 동안 더 많은 고정과 안구도약(saccades)(Local Level 1 SA)가 관찰되어, 위험에 대한 첫 조우의 중요성을 강조하였다. 또한 성공적인 위험 인식 시 동공 확장(pupil dilation)이 나타났는데, 이는 증가된 정신적 작업부하를 시사하며(Local Level 2 및 Level 3 SA), 다양한 SA 수준에 대해 여러 유형의 안구 운동 데이터가 설명력을 가질 수 있음을 보여준다. 이러한 데이터는 위험 인식 맥락에서 효과적인 SA 지표로 활용될 수 있으며, 위험한 환경에서의 SA에 대한 인지 과정 이해를 증진하고 평가 및 훈련을 정교화하는 데 기여할 수 있다.