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피난 시뮬레이션과 BIM모델을 활용한 경전철 역사 내의 ‘시설물 내 대피시설’ 위치 선정에 대한 연구
김영휘(Kim Younghwi),이진영(Lee Jinyoung),Yuan Tianfeng,윤영수(Yoon Youngsoo) 한국방재학회 2018 한국방재학회지 Vol.18 No.4
우리나라는 세계 유일의 분단국가로서 발생 가능한 잠재적인 위험에 대해 사전에 대비하고 준비할 필요성이 있다. 이러한 상황에서 단순히 대피시설의 수를 늘리기보다는, 기존 시설물을 활용하여 평상시에는 일반 용도로 사용되나 CBRE 상황에서는 대피시설로서의 기능을 할 수 있는 SIP를 확립하고 관리할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 BIM 소프트웨어를 이용하여 경전철 역사를 모델링하고, 각 공간의 접근성과 수용성을 고려한 피난 시뮬레이션을 실시하여, 역사 내에 SIP의 최적 위치를 선정하는 과정을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 과정은 직접적인 시뮬레이션을 통한 합리적인 인간 행동 분석에 기초한 것이기 때문에, 기존의 사회기반시설에 적용된다면 CBRE 상황 발생 시 더욱 안전하고 신속한 대피가 가능할 것으로 기대된다. As the only divided country, preparing for possible risks is to be considered in Korea. In these circumstances, rather than just increasing the number of evacuation facilities, it is needed to establish and manage SIP, the space that is used for its original purpose in normal situation but can be utilized as a shelter during CBRE situation. Therefore, in this study, light rail station is modeled by using BIM software and the process of selecting the best location of SIP in the station by performing several simulations accordance with various escape scenarios was presented. Since the process proposed in this study is based on rational analyses of human behavior through direct simulations, if applied to various infrastructures, it is expected for people to evacuate fast and safely under CBRE situation.
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Distributed Lag Non-linear Model을 이용한 Baltic Dry Index 예측 및 요인 별 시차 영향도 도출에 관한 연구
김영휘(Younghwi Kim),심성현(Sunghyun Sim) 한국자료분석학회 2024 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.26 No.2
Baltic Dry Index(BDI)는 해운 물류 산업에서 시장의 현황을 파악하기 위한 중요한 대표적인 지표로써, 전 세계 무역 및 제조 활동의 흐름을 파악할 수 있는 지표이다. BDI는 변동성이 큰 지표로 알려져 있어, 이를 정확히 예측하기 위해 다양한 머신러닝 및 딥러닝 기반의 연구들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 접근 방식들은 예측 결과에 대한 해석이 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 BDI 예측을 위해 시계열 데이터의 시간과 값 범위 두 차원에서의 종속성을 포착해 이를 설명하는 Distributed Lag Non-linear Model(DLNM)을 이용한다. DLNM을 통해 BDI 예측력을 향상시키고, 예측 결과에 대해서 요인별 시차 영향도를 제공함으로써 예측에 대한 설명을 제공할 수 있는 모형 프레임워크를 제안한다. 제안된 모형의 성능을 평가하기 위해 선행 연구에서 주로 활용된 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모형과의 비교실험을 위해 4가지 성능비교 지표를 이용하여 비교 실험을 수행하였고, 기존 접근 방식에 비해 개선된 예측 성능을 보여주었다. 학습된 DLNM 모형을 활용하여 시차에 따른 요인별 영향도를 분석하였으며, 기존 선행연구와의 비교를 통해 분석된 결과가 기존 선행 연구의 결과들과 일관성이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 해운 물류 산업에서 데이터를 기반으로 한 의사 결정을 이루기 위한 방향을 제시할 것으로 기대된다. The Baltic Dry Index (BDI) is a crucial and representative indicator in the shipping logistics industry sector for evaluating the market conditions, providing valuable information on the movement of global trade and production operations. The BDI, known for its significant volatility, has been the focus of several research initiatives utilizing machine learning and deep learning approaches to improve accuracy. Nevertheless, these approaches frequently encounter difficulties in understanding the results of the predictions. This study provides a framework that utilizes the Distributed Lag Non-linear Model to enhance the predictive accuracy of the BDI. The proposed model has the capability of capturing lag effects based on different factors to improve the prediction results. To evaluate the efficacy of the suggested approach, we carried out comparison experiments utilizing four performance metrics that have been widely utilized in previous studies to compare with different machine learning and deep learning models. The results showed enhanced prediction accuracy in comparison with existing methodologies. The lag effects by factor have been examined using the trained DLNM model, and we verified that the analyzed results are in good agreement with prior research by comparing them with previous research
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지하철 역사 대피시설 최적화 설계를 위한 BIM 모델링 및 VR 시뮬레이션
조려해(Zhao, Lihai),김영휘(Kim, Younghwi),유성(Yu, Sung),윤영수(Yoon, Youngsoo) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7
현재 공공시설물 대부분은 효용성과 기능성에만 중점을 두고 있어 재난상황 발생 시, 재실자들의 대피에 관해서는 고려가 되지 않고 있다. 이러한 연유로 대피 방법이나 대피 시간 단축에 대한 연구가 필요하며, 이를 위해 공공시설물들을 정확히 모델링하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구에서는 안암역을 사례로 들어 레이저 스캐닝을 이용한 역설계 기술에 BIM을 이용하여 재난 상황에서 대피 시 경로 분석을 위한 가상의 3D 모델링을 진행하는 과정을 제시하였다. 또한, VR과 연계한 기술을 적용하여 대피 교육용 VR 시뮬레이션의 제작 방법도 제시하였다. 본 연구에서 제시된 3D 모델링 방법과 교육용 VR 시뮬레이션의 제작 방법이 일반 공공시설물에 적용된다면 비상상황 발생 시 재실자들의 더욱 신속하고 안전한 대피가 가능할 것으로 기대된다. Most of the current public facilities focus on their utility and functionality. Therefore, they do not consider the evacuation of occupants in the event of a disaster. For this reason, research on evacuation methods and evacuation-time minimization is required. Therefore, accurate modelling of public facilities is important. This study presents a process of conducting virtual 3D modeling to evaluate the path during disaster by applying the Building Information Model for reverse engineering using laser scanning. We used the Anam Station as an example. In addition, the method of developing a virtual reality (VR) simulation for evacuation education is presented by applying a technology linked to VR. If the 3D modeling method and educational VR simulation methodology presented in this paper are applied to existing public facilities, we expect that people will be able to evacuate more quickly and safely in case of emergencies.
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