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영어

Following the crowd collapse that occurred in Itaewon in October 2022, awareness of the importance of crowd management has increased worldwide. However, systems capable of predicting crowd density and movement paths in real time at large outdoor gatherings remain insufficient. To simulate crowd behavior, previous studies have primarily employed agent-based models (ABM), which can represent detailed interactions among individual pedestrians, and social force models (SFM), which consider physical forces and social influences. Nonetheless, these approaches suffer from rapidly increasing computational costs as the number of agents grows, which limits their applicability to real-time environments. Accordingly, this study proposes a multi-directional pedestrian simulation model based on the Cell Transmission Model (CTM). Starting from a un-directional pedestrian CTM, the model was progressively extended to bi-directional and multi-directional structures. Test network–based experiments were conducted to verify the implementation feasibility and operational characteristics of the proposed model. As a result, no structural errors such as duplicated cell references were observed, and crowd congestion patterns characterized by gradual cell saturation over time were identified.

한국어

2022년 10월 이태원에서 발생한 군중 밀집 사고를 계기로 전 세계적으로 군중 관리의 중요 성에 대한 인식이 확산되었으나, 야외 대규모 모임에서 군중 밀도 및 이동 경로를 실시간으로 예측할 수 있는 시스템은 여전히 부족한 실정이다. 기존 연구에서는 군중 행동을 시뮬레이션 하기 위해 개별 보행자 간 상호작용을 상세하게 묘사할 수 있는 에이전트 기반 모델(ABM)과, 물리적 힘과 사회적 영향을 고려한 소셜 포스 기반 모델(SFM)이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이러한 모델들은 에이전트 수가 증가할수록 계산량이 급격히 증가하여 실시간 적용에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수학적 방법론인 Cell Transmission Model(CTM)을 기반으로 한 다방 향 보행 시뮬레이션 모델을 제안한다. 단방향 보행 CTM에서 출발하여 양방향, 다방향 구조로 모델을 단계적으로 확장하였으며, 가상 네트워크를 활용한 실험을 통해 모델의 구현 가능성과 동작 특성을 검증하였다. 그 결과, 셀 간 중복 참조와 같은 구조적 오류는 발생하지 않았으며, 시간 단계가 진행됨에 따라 셀 밀도가 점진적으로 포화되는 다중운집 양상이 관찰되었다.