도시 구성과 보행 흐름의 인지·시뮬레이션 기반 안전 연구

Simulation and Cognitive Response to Urban Configuration for Pedestrian Safety

연구 내용

도시 구성과 랜드마크가 wayfinding에 미치는 영향을 분석하고, LiDAR 궤적과 Social Force Model을 결합한 보행 시뮬레이션으로 보행 흐름과 대피 안전을 설계하는 연구

도시 환경과 실내 공간에서 보행자가 보행·탐색 행동을 형성하는 과정을 모델링하여 안전 설계를 지원하는 연구를 수행합니다. 도시 구성의 높낮이와 랜드마크 특성이 wayfinding 성향과 경로 지식에 미치는 영향을 가상환경 기반 실험으로 분석합니다. 또한 지하철 역 구간에서는 LiDAR 궤적을 활용해 Social Force Model의 파라미터를 시간대별로 최적화하고, 시간 의존적 보행 차이를 반영한 예측 성능을 확보합니다. 이와 연동하여 대형 건축물의 3D 보행 혼잡 지도를 생성하고 대피 경로 최적화 시스템으로 연결함으로써, 설계 전 검증과 운영 후 모니터링에 적용 가능한 흐름을 구성합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 도시 구성과 랜드마크가 탐색·경로 선택에 미치는 영향을 인지 관점에서 규명하는 연구를 진행했습니다. 이후 2025년에는 실제 역 환경의 센서 궤적을 기반으로 보행 시뮬레이션을 AI로 보정하고, 시간대별 파라미터 세트를 분리해 예측 오차를 줄이는 방향으로 확장되었습니다. 동시에 실내 대형 건축물에서는 협업 로봇 및 범용 비전 AI를 결합해 3D 보행 혼잡 지도를 생성하고, 이를 활용한 대피 경로 최적화로 연구를 연결하는 흐름을 보입니다. 결과적으로 ‘도시 설계-인지 반응-보행 시뮬레이션-안전 운영’으로 이어지는 통합 로드맵을 구성합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

도시 구성 기반 wayfinding 평가
랜드마크 배치 설계 가이드
지하철 보행 예측 모형
역 구간 보행용량 산정
시간대별 보행 파라미터 캘리브레이션
실내 3D 보행 혼잡 지도
대피 경로 최적화 시스템
공간 안전 시나리오 검증
보행 모니터링 기반 운영 의사결정
대형 건축물 안전 최적화 플랫폼