Group movements of insects are bases for unravelling origin of social behavior of animals and are important in both theoretical (e.g., evolution) and practical (monitoriing) aspects. Automatic recognition and effective computational methods were developed for characterizing multi-individual interactions in laboratory conditions. Movements of Drosophila species in different genetic strains were continuously observed across days. Characteristic behaviors are objectively expressed based on parameter extraction and data structure visualization. Group activities, including aggregation, inter-individual interactions and arena positioning were objectively characterized in different photo- and scoto-phases according to machine-learning and spatio-termporal patterning techniques. Individual-group relationships are presented regarding how individual movements would contribute to formulating group activities. Usefulness of automatic monitoring of insect group movement is further discussed for a basis for genetic functioning in behavioral aspect.

화재 안전 설계의 주요 목적 중 하나는 화재 발생시 안전하게 대피하는데 있다. 화재 안전 요건에서는 대피 경로 및 탈출구에 관한 양적인 조건을 요구하고 있으나, 실제 대피 시스템의 활용에 있어서는 평가가 어렵다. 쇼핑센터, 경기장, 혹은 학교와 같이 인구가 밀집되는 대형 건물에서는, 요건을 준수하는 것만으로는 안전을 확보할 수 없다. 인구가 과잉 밀집된 곳에서는 수없이 많은 사고가 발생한다. 컴퓨터 대피 시뮬레이션을 통해 이런 재난을 야기하는 가능한 상황을 예측할 수 있다. 기존 대부분의 대피 시뮬레이션 방법은 화재 진행 및, 화재-사람간 상호작용을 고려하지 않는다. 그러나, 대피자의 대피 경로 선택에 있어서 화재 상태는 가장 중요한 요인 중 하나이다. 화재의 확산 또한 대피자가 위험 상황을 감지하고 이에 대응하는데 영향을 미친다. 반면에, 대피자가 화재 확산에 영향을 미칠 수도 있다. 대피자가 방화 문을 닫는지 여부는 화재 확산에 중대한 변수가 될 것이다. 또한 수동 소화기를 사용함으로써 다양한 위험 상황을 제거할 수 있다.본 연구에서는, 대피자간 및 화재-대피자간 상호작용을 고려한 FDS+Evac 라는 NIST (미 국립 표준 기술 연구소)가 개발한 화재 역학 시뮬레이터를 기반으로 FDS의 화재 관련 자료를 이용하여 화재-대피자간 상호작용을 모형화하였다