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

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최승희 (인하대학교) 유상조 (인하대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제4호 KCI Accredited Journals SCOPUS
발행연도
2021.4
수록면
638 - 650 (13page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.4.638

이용수

표지
📌
연구주제
본 연구는 화재 발생 시 최적의 탈출 경로를 찾기 위한 Q-Learning 기반 시스템을 제안한다.
📖
연구배경
대형 화재에서 사망자가 발생하는 경우가 많아, 신속하게 안전한 대피 경로를 찾는 것이 필수적이며, 개인의 상황을 고려한 시스템이 필요하다.
🔬
연구방법
Q-Learning을 통해 다층 건물의 출구와 화재 위치를 분석하여 최단 경로를 예측하고, 인근 인구 밀집 시 경로 분산을 고려한다.
🏆
연구결과
이 모델은 기존 시스템보다 유의미하게 향상된 성능을 보였으며, 최단 경로와 분산된 경로 선택의 효과 모두 입증하였다.
Q-Learning 기반 재난환경에서 사용자의 최적 탈출 경로에 대한 연구
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질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

Q-Learning 기반 재난환경에서 사용자의 최적 탈출 경로에 대한 연구
최승희 ,  유상조 한국통신학회논문지 2021.04 학술저널

2020

Q-Learning 기반 재난환경에서 사용자의 최적 탈출 경로 찾기
최승희 ,  윤완규 ,  유상조 한국통신학회 학술대회논문집 2020.02 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
재난 상황 중 대형 화재의 경우 화재 초기에 사망자 대부분이 발생하기 때문에 신속히 안전한 경로로 대피하는 것이 중요하다. 하지만 건물 내부에 머물던 사람의 경우 자신이 위치한 층 외의 다른 층까지 고려한 상황 판단을 할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 다른 층의 상황을 고려한 최적의 탈출 경로를 제시하여 화재에 의한 피해를 줄일 수 있는 시스템이 필요하다. 이에 본 논문은 건물에 화재가 발생한 상황을 고려하여 사용자의 현재 위치에서 최적의 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, 사용자의 현재 위치 주변에 사람이 많은 경우 모두 최단 경로만을 선택하면 병목현상이 일어나 대피가 원활하지 않을 수 있다는 점을 고려한다. 사용자 주변에 사람의 밀집 정도에 따라 최적의 대피경로와 차선의 대피경로로 적절히 분산시키는 시스템 모델을 제안하고 모의실험을 통해 결과를 확인한다.
#Q-Learning #Reinforcement learning #Optimal escape route #Disaster #Fire #IoT based Fire Detection #IoT

AI 요약

연구주제

본 연구는 화재 발생 시 최적의 탈출 경로를 찾기 위한 Q-Learning 기반 시스템을 제안한다.

연구배경

대형 화재에서 사망자가 발생하는 경우가 많아, 신속하게 안전한 대피 경로를 찾는 것이 필수적이며, 개인의 상황을 고려한 시스템이 필요하다.

연구방법

Q-Learning을 통해 다층 건물의 출구와 화재 위치를 분석하여 최단 경로를 예측하고, 인근 인구 밀집 시 경로 분산을 고려한다.

연구결과

이 모델은 기존 시스템보다 유의미하게 향상된 성능을 보였으며, 최단 경로와 분산된 경로 선택의 효과 모두 입증하였다.

주요내용

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Q-Learning 기반 최적 탈출 경로 결정 모델
Ⅳ. 모의 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
A. Khan, A. A. Aesha, J. S. Aka, S. M. F. Rahman, and M. J. Rahman, “An IoT based intelligent fire evacuation system,” 2018 21st IEEE ICCIT, pp. 1-6, 2018. google schola J. Jeong, S. Yeon, T. Kim, H. Lee, S. Kim, and S. Kim, “SALA: Smartphone-assisted localization algorithm for positioning indoor iot devices,” Wireless Netw., vol. 24, pp. 27-47, 2018. google schola R. Vancetti and S. Angelini, “Fire safety engineering: Evacuation management in emergency conditions,” TEMA: Technol., Eng., Mater. and Architecture, vol. 4, no. 1, pp. 127-136, 2018. google schola H. J. Oh, Y. J. Kim, B. N. Kim, D. G. Choi, and J. H. Jeong, “Internet-of-things based fire detection and indoor evacuation navigation system,” in Proc. Symp. KICS, pp. 280-281, 2018. google schola T. Y. Kim, M. S. Kim, and K. S. Chung, “Context-aware IoT system for real-time fire detection,” in Proc. Symp. KICS, pp. 423-424, 2019. google schola

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