사무실의 피난소요시간 산정을 위한 인공신경망 모델 개발

Abstract

인공신경망을 이용하여 사무실 실내에서 피난로까지 피난하는데 소요되는 피난소요시간을 계산할 수 있는 모델을 개발하고 N 시에 위치한 K 건물의 회의실을 대상으로 피난소요시간을 피난 시뮬레이션 프로그램과 비교하였다. 인공신경망과 피난 시뮬레이션 프로그램의 계산은 근사한 것으로 나타났다. 신경망의 결과는 다양한 거주밀도에 대해서는 최대 오차 5.89%, 유효 출구폭의 경우 10.98% 이내의 정확도를 보여주고 있다. 피난 시뮬레이션 프로그램에서는 설계변수값의 증가에 따른 피난소요시간이 불연속으로 나타나지만 신경망은 일반적인 공학문제에서 보여주는 연속곡선으로 나타났고 동일한 조건의 대해서 항상 동일한 결과값을 제시하기 때문에 계산의 신뢰성과 안정성이 높다. 피난 시뮬레이션은 많은 노력과 시간이 필요한 반면, 인공신경망은 새로운 조건에 대한 계산시간이 1/100초 이내로 빠른 계산이 가능하기 때문에 실제 피난상황에서 실시간으로 피난안전을 판단하고 구조활동 및 재난관리에 크게 기여할 수 있다. The simulation program to determine the required safety egress time(RSET) from an office room to evacuation zone has been developed by using neural networks. The RSET for an office room in K office building at N city was computed based on the neural network and compared with that based on a traditional evacuation simulation program. The maximum error of the neural networks is 5.89% about various occupant densities and 10.98% about various exit widths. The RSET with the conventional evacuation simulation program shows discontinuity curve, but the continuity curve which is generally presented in an engineering problem was obtained with the program with the neural networks. The consistent results with the neural networks subjected to same conditions are computed so that the results are reliable and stable. The conventional evacuation program is time-intensive, but the developed neural networks is capable of fast calculation within 1/100 sec. regarding a new condition. Therefore, The neural networks will enhance the rescue activity and disaster management with real-time decisions for evacuation safety.