[논문 리뷰] Emergency Management Systems and Algorithms: a Comprehensive Survey

Huibo Bi, Erol Gelenbe|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 21.

Evacuation and Crowd Dynamics참고 문헌 167인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 비상 대응 시스템과 알고리즘에 대한 종합적인 서베이를 제시하며, 비상 대피 및 구조 계획에 중점을 두고 있다. 인간 중심에서 클라우드 기반으로 이르는 시스템 아키텍처와 세포 자동기계에서 생물학적으로 영감을 받은 모델에 이르기까지 다양한 알고리즘을 검토하며, 향후 스마트 시티 응용 분야에서의 사이버 보안, 에너지 효율성, 대용량 데이터 통합과 관련된 주요 과제를 규명하고 있다.

ABSTRACT

Owing to the increasing frequency and destruction of natural and manmade disasters to modern highly-populated societies, emergency management, which provides solutions to prevent or address disasters, have drawn considerable research over the last few decades and become a multidisciplinary area. Because of its open and inclusive nature, new technologies always tend to influence, change or even revolutionise this research area. Hence, it is imperative to consolidate the state-of-the-art studies and knowledge to meet the research needs and identify the future research directions. The paper presents a comprehensive and systemic review of the existing research in the field of emergency management from both the system design aspect and algorithm engineering aspect. We begin with the history and evolution of the emergency management research. Then the two main research topics of this area, "emergency navigation" and "emergency search and rescue planning", are introduced and discussed. Finally, we suggest the emerging challenges and opportunities from system optimisation, evacuee behaviour modelling and optimisation, computing patterns, data analysis, energy and cyber security aspects.

연구 동기 및 목표

• 비상 대응 연구의 발전 과정과 현재 상태를 체계적으로 검토함으로써, 특히 비상 대피 및 구조 계획 분야에 중점을 두기 위해.
• 비상 대응 시스템의 발전을 인간 경험 기반 모델에서 현대의 클라우드 및 IoT 기반 아키텍처로 분석하기 위해.
• 다양한 계산 파라다임과 응용 맥락에서 비상 대피 및 구조/수색 알고리즘을 분류하고 평가하기 위해.
• 시스템 최적화, 이재민 행동 모델링, 에너지 효율성, 사이버 보안, 대용량 데이터 분석 분야에서의 새로운 과제와 기회를 규명하기 위해.
• 스마트 시티 및 차세대 비상 대응 시스템에서의 핵심 기술 트렌드와 통합 요구사항을 제시함으로써 향후 연구를 이끌기 위해.

제안 방법

• 1950년대부터 현재까지 비상 대응 연구에 대한 체계적 문헌 검토를 수행하며, 핵심 분야로 비상 대피와 비상 수색 및 구조 계획을 집중적으로 다룬다.
• 비상 대피 시스템을 다섯 가지 유형으로 분류한다: 인간 경험 기반, 정적 WSN 기반, 혼합 WSN 기반, WSN 기반 클라우드 기반, 모바일 폰 기반 클라우드 기반.
• 비상 대피 알고리즘을 오프라인(예: 세포 자동기계, 사회력 모델, 유체역학, 게임 이론, 에이전트 기반 모델)과 온라인(예: 네트워크 흐름, 기하학적, 큐잉 모델, 포텐셜 유지, 생물학적으로 영감을 받은 알고리즘, 라우팅 프rotocol, 예측 기반)으로 분류한다.
• 웨어러블 컴퓨팅 지원 시스템과 로봇 기반 시스템을 포함한 수색 및 구조 시스템을 검토하고, 작업 할당, 자원 할당, 경로 탐색 등의 관련 알고리즘을 분석한다.
• 엣지/안개 컴퓨팅, CPN(Controlled Path Network)를 통한 서비스 거부 공격 대비 자가 방어 기능, 에너지 효율성 향상을 위한 G-네트워크 모델과 같은 신기술의 통합을 시도한다.
• 대용량 데이터 분석을 활용해 일상적으로 수집되는 센서 및 장치 데이터로부터 인간의 행동과 집단적 의사결정을 모델링함으로써, 더 나은 시스템 설계를 위한 기반을 마련한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비상 대응 시스템은 반응형 경험 기반 모델에서 어떻게 능동형 기술 기반 모델로 진화해 왔는가?
• RQ2 비상 대피에서 사용되는 주요 알고리즘 접근 방식은 무엇이며, 오프라인과 온라인 계산 파라다임 간의 차이는 무엇인가?
• RQ3 대규모 비상 대피를 위한 가장 효과적인 시스템 아키텍처는 무엇이며, 클라우드, WSN, 모바일 기술을 어떻게 활용하는가?
• RQ4 엣지/안개 컴퓨팅, CPN, G-네트워크 모델과 같은 신기술은 어떻게 시스템의 복원력, 에너지 효율성, 보안성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 대용량 데이터 분석과 행동 모델링은 향후 비상 대응 시스템의 정확성과 적응 가능성 향상에 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 비상 대피는 순수 수학적 모델(예: 시간 확장 네트워크 흐름)에서 세포 자동기계, 사회력 모델, 생물학적으로 영감을 받은 알고리즘을 사용하는 복잡한 다중 에이전트 시스템으로 진화하였다.
• 클라우드 기반 및 모바일 폰 지원 시스템은 커뮤니케이션 비용을 줄이고 확장성을 향상시키며, 특히 모바일 에이전트 기술과 조합될 경우 잠재력을 보인다.
• CPN(Controlled Path Network)는 전체 경로 추적을 통해 상류 패킷 삭제를 가능하게 하여 서비스 거부 공격에 대한 자가 방어 기능을 제공함으로써, 기존 IP 프로토콜에 비해 더 견고한 대안을 제공한다.
• G-네트워크 모델과 동적 프로그래밍 기반의 에너지 효율 알고리즘은 비상 시스템 내 무선 센서 네트워크의 운영 수명을 크게 연장시킬 수 있다.
• IoT 및 스마트 시티 인프라에서 유래한 대용량 데이터의 통합은 이재민 행동과 집단적 의사결정의 더 정확한 모델링을 가능하게 하며, 이는 시스템의 반응성과 계획 정확도 향상에 기여한다.
• 미래의 시스템은 커뮤니케이션 신뢰성, 에너지 제약, 사이버 위협에 대응하기 위해 엣지/안개 컴퓨팅, 자기 인식 네트워킹, 적응형 알고리즘을 통합해야 한다.