국제해사기구는 해상에서의 대규모 인명사고를 줄이기 위하여 승객 안전 기준을 보완해왔다. 이에 따라 본 연구에서는 좁은 통로와 많은 승선인원이 상주하는 실습선을 대상으로 선박 환경에서 대피 시뮬레이션 시 유리한 경로 탐색 알고리즘을 선정하기 위한 연 구를 수행하였다. 비교 대상으로 선정한 알고리즘은 Dijkstra, Theta*, Fast Marching Method이며, 보행자간 상호작용 및 보행자와 벽면으로 인한 혼잡도 기반의 경로 탐색을 시뮬레이션하였다. 주·야간 시나리오에서 대피 시간, 혼잡도 분포, 위험 점유면적 기준으로 성능을 분석 한 결과, 대피 시간은 세가지 알고리즘의 결과에서 약 0.1초 내외로 유사하게 나타났으나 Theta*가 시나리오에 따른 성능 변동성이 가장 낮았으며, 혼잡도 분포 및 위험 점유면적 또한 타 알고리즘 대비 최대 23%의 혼잡도 저감 능력을 보이며 가장 높은 성능을 나타냈다. 이 러한 결과는 Line-of-Sight 특성을 갖는 Theta* 알고리즘이 좁은 통로와 높은 인구 혼잡도 상황에서 대안 경로를 형성하여 혼잡을 완화한 것 이 원인으로 판단된다. 본 연구의 결과는 선박 설계 및 피난안전성 평가 시 경로 탐색 알고리즘을 선정하는데 참고자료로서 활용될 수 있 을 것으로 보인다.

The International Maritime Organization has been supplementing passenger safety standards to minimize the number of large-scale human accidents at sea. Accordingly, this study aims to select an advantageous route search algorithm when simulating evacuation in a ship environment for training ships with narrow passages and a large number of onboard passengers. The algorithms selected for comparison include Dijkstra, Theta*, and Fast Marching Method, which simulate pedestrian interaction and congestion-based route search by accounting for pedestrian and wall surfaces. As a result of analyzing the performance based on the evacuation time, congestion distribution, and risk occupancy area in the day and night scenarios, the evacuation time was similar in the results of the three algorithms, but Theta* showed the lowest performance volatility, and the congestion distribution and risk occupancy area also showed the highest performance, with the ability to reduce congestion by up to 23% compared to other algorithms. This result is judged to be due to the fact that the Theta* algorithm with line-of-Sight characteristics alleviating congestion by forming an alternative route in narrow passages and high population congestion scenarios. The finding in this study can be used as a reference for selecting route search algorithms when evaluating ship design and evacuation safety.

요 약
Abstract
1. Introduction
2. Evacuation Simulation Model
    2.1 Target Vessel
    2.2 Parameters
    2.3 Congestion
    2.4 Scenario
    2.5 Pathfinding Plan Algorithm
3. Results and Discussion
    3.1 Evacuation Time
    3.2 LOS(Level of Service)
4. Conclusion
감사의 글
References

• 임상진(국립목포해양대학교 대학원 기관시스템공학과 박사과정) | SangJin Lim (Doctor's course, Department of Marine System Engineering, Graduate School of Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea)
• 이윤호(국립목포해양대학교 해양경찰학부 교수) | YoonHo Lee (Professor, Division of Coast Guard, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea) Corresponding author