[논문 리뷰] Crowd Behavior Simulation with Emotional Contagion in Unexpected Multi-hazard Situations

Mingliang Xu, Xiaozheng Xie외 7명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 19.

Evacuation and Crowd Dynamics참고 문헌 48인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 다중 위험 환경(예: 동시 폭발과 화재)에서 공포 감정 생성 및 전염을 모델링하기 위해 위험 영역 모델과 정서적 상호작용 속도 장애물(ERVO) 알고리즘을 도입한 새로운 군중 시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 정서 전염을 국소 회피 행동과 통합함으로써 기존 RVO 모델보다 더 현실적인 군중 역학을 도출하며, 특히 복합적이고 동시적인 위험 상황에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

In this paper we present a novel crowd simulation method by modeling the generation and contagion of panic emotion under multi-hazard circumstances. Specifically, we first classify hazards into different types (transient and persistent, concurrent and non-concurrent, static and dynamic ) based on their inherent characteristics. Then, we introduce the concept of perilous field for each hazard and further transform the critical level of the field to its invoked-panic emotion. After that, we propose an emotional contagion model to simulate the evolving process of panic emotion caused by multiple hazards in these situations. Finally, we introduce an Emotional Reciprocal Velocity Obstacles (ERVO) model to simulate the crowd behaviors by augmenting the traditional RVO model with emotional contagion, which combines the emotional impact and local avoidance together for the first time. Our experimental results show that this method can soundly generate realistic group behaviors as well as panic emotion dynamics in a crowd in multi-hazard environments.

연구 동기 및 목표

• 다양한 동시 또는 연속적인 위험이 존재하는 복잡한 다중 위험 비상 상황에서 현실적인 군중 시뮬레이션의 부족을 해결하기 위해.
• 직접적인 위험 노출 외에도 에이전트 간 사회적 영향(정서 전염)을 통해 공포가 어떻게 퍼지는지 모델링하기 위해.
• 기존의 상호작용 속도 장애물(RVO) 주행 방식을 정서 상태를 통합함으로써 보다 인간다운 공포 기반 대피 행동을 가능하게 하기 위해.
• 위험의 지속 시간, 발생 시점, 동역학적 특성에 따라 분류하고, 그 임계도를 정서적 영향으로 매핑하는 통합 프레임워크를 개발하기 위해.
• 사무실 건물과 교차로와 같은 다양한 가상 환경에서 다중 위험 상황을 대비한 모델의 강건성과 현실성 검증하기 위해.

제안 방법

• 지속 시간(일시적/지속적), 시간적 발생(동시/비동시), 동역학적 특성(정적/동적)의 세 가지 내재적 특성에 기반해 위험을 6종류로 분류한다.
• 각 위험에 대해 '위험 영역' 개념을 도입하여, 에이전트가 위험에 노출되는 공간적 영향 영역을 표현한다.
• 위험 영역의 강도를 정서 수준으로 변환하는 임계도-정서 변환 함수를 정의한다.
• 직접적 위험 영향과 주변 에이전트로부터의 간접적 정서적 영향을 조합하여 공포가 퍼지는 다중 위험 정서 전염 모델을 제안한다.
• 공포 수준이 속도 결정에 영향을 주어 충돌 회피보다 대피를 우선시하도록 정서 상태 조절 기능을 통합한 정서적 상호작용 속도 장애물(ERVO) 모델을 개발한다.
• 사전 정의된 안전 출구와 동적 위험 트리거를 갖춘 에이전트 기반 시뮬레이션을 사용하여 폭발이나 화재와 같은 시나리오에서 모델을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 폭발이나 화재와 같은 다양한 유형의 다중 위험—일시적, 지속적, 동시적, 동적 등—을 통합된 시뮬레이션 프레임워크에서 체계적으로 분류하고 모델링할 수 있는가?
• RQ2 직접적 위험 노출과 사회적 영향(주변 에이전트)으로 인한 정서 전염이 다중 위험 환경에서 공포 확산에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 RVO 주행 모델에 정서 상태를 통합할 경우, 공포 상황에서 군중 대피 행동의 현실성이 얼마나 향상되는가?
• RQ4 제안된 ERVO 모델은 다중 위험, 순차적 또는 겹치는 위험 상황에서 복잡한 대피 역학을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ5 위험 매개변수(예: 위험 강도, 영향 반경)와 에이전트 성격 특성의 변화가 결과적으로 군중 행동과 공포 확산에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 다중 위험 시나리오 모델은 일시적, 지속적, 동시적, 비동시적, 정적, 동적 등 다양한 위험 유형을 성공적으로 분류하고 표현하여, 복잡한 비상 상황의 통합 시뮬레이션을 가능하게 한다.
• 정서 전염 모델은 직접적 위험 노출과 간접적 사회적 영향의 병합 효과를 효과적으로 포착하여, 단일 위험 모델보다 더 현실적인 공포 확산 패턴을 도출한다.
• ERVO 모델은 정서 상태를 속도 결정 과정에 통합함으로써 현실성 향상을 크게 개선하여, 공포 상황에서 충돌 방지보다 대피를 우선시하는 에이전트 행동을 가능하게 한다.
• 사무실 건물과 교차로 시뮬레이션에서 에이전트들은 폭발과 화재에 대해 동적으로 반응하며, 안전 구역으로 협동적으로 이동한다.
• 다양한 환경에서의 시뮬레이션 결과는 강건한 성능을 보이며, 에이전트들이 고위험 지역을 정확히 회피하고 갑작스러운 방향 전환 및 군집화와 같은 현실적인 공포 기반 행동을 보여준다.
• 모델은 지연 반응을 보이는 먼 거리의 에이전트와 고밀도 지역에서의 연쇄적 공포와 같은 관찰 가능하고 타당한 대피 역학을 생성하여 행동의 정밀도를 검증한다.