1.1 연구목적 및 필요성

최근 전 세계는 각종 테러 등 인제 재해 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 테러의 경우 2001년 미국 뉴욕 9.11 테러 이후 연쇄테러 및 자살폭탄, 대량 총격사건 등 빈번해진 결과 대한민국은 테러로부터 안전한가에 대한 시민들의 의문점은 물론 안전에 대한 의구심과 불안감은 높아지고 있다. 프랑스 파리는 연쇄 테러 이후 열차 테러에 대비하여 프랑스와 인접국을 잇는 고속철도 역에 공항과 같은 검색대를 설치하였다. 지난 9.11테러 이후 유럽은 비행기와 선박의 보안을 위한 공동 법규를 마련하였지만, 테러범은 열차에 탑승하여도 아무런 제지를 받지 않았는데, 철도는 회원국의 자율에 맡기고 있었기 때문이다(Yonhap News website). 이처럼 테러범들의 주요 이동수단은 항공과 철도를 통해 이루어지고 있다. 최근 국내에서도 이와 같은 검색대가 설치되고 있다.

지난 2016년 8월부터 KTX역사에는 엑스레이(Xray) 검색대가 설치되고, 폭발물 탐지기 및 탐지견도 동원된다. 검색은 공항보다 낮은 수준으로 실시되며, 국민 불편이 예상되는 만큼 의심물체, 거동수상자 위주로 선별 진행된다고 밝힌바 있다(Seoul News website). 테러는 반드시 무장단체에 의해서만 일어나는 일은 아닐 것이다. 국내의 경우 2003년 192명의 사망자를 낸 대구 지하철 방화사건은 ‘아무나 당해라’ 테러성 범죄로서 불특정 다수를 향한 분노는 공공장소가 표적이 된다.

이러한 테러 및 화재의 불안감은 오늘날만의 고민은 아니며, 전 세계적으로 정부와 지자체에서는 테러와 화재대비를 위한 노력이 이어지고 있다. 하지만 이는 방지를 위한 물리적 시설물의 추가일 뿐, 근본적인 방지대책으로는 한계가 있다. 특히 국내 철도시설 보안 검색대가 설치되고 있지만, 거동 수상자를 선별하여 조사한다는 방침은 어디까지나 무리가 있다고 판단된다. 사람의 심리상태는 겉모습으로 예측하여 분류하기에는 어려운 점이 많기 때문이다.

특히 비상 상황시 인간의 행동은 매우 다양하고 복잡할 뿐 아니라 심리적 특성을 예측하기에는 매우 어려울 것이다. 화재로 인한 비상사태 시 인간 행동을 조사, 분석한 연구결과에 의하면 화재안전의 관점에서 다소 일치된 합리적인 행동패턴을 따르는 경향을 볼 수 있다. 비상시라 하더라도 인간행동을 지배하는 평상시의 자연스런 행동습성이 무의식적으로 작용하게 됨을 고려해야 할 것이다(Lee, 1997). 이는 평소 보행자의 관찰을 통해 비상대피 시 행동을 예측한다는 것은 친숙한 경로를 선택하는 행동패턴(귀소본능)으로 피난 동선 및 피난로를 계획하는데 있어서 매우 필수적 변수이다.

이에 본 연구에서는 각종 테러와 화재 등으로 인해 갑작스러운 대피가 일어날 경우, 인간의 행동반응 중 대피를 예측하는 것으로 비상시의 보행을 첨두시의 보행 상태에서 찾는데 있다. 이를 통해 피난 동선 예측은 물론 재실자 밀도를 측정하여 효과적 대피안전을 위한 측정 기법을 제시하려 한다.

1.2 연구범위 및 방법

앞서 언급된 것과 같이 테러범들의 주요 이동수단이 항공과 철도를 통해 이루어지는 만큼 본 연구는 철도를 연구 범위로 선정하였다.

대한민국의 고속철도의 역사는 끊임없는 발전을 거듭하여 2016년 12월 개통된 시속 300 Km의 새로운 고속열차 SRT의 추가 배치로 다양한 이용자가 증가하고 있으며 지방의 고속철도 역사들도 점차 도시화 되면서 각종 환승센터와 편의 시설, 상업시설로 대규모화 되고 점차 복잡화 되어 대형화 되고 있다. 지난 2012년 수도권에 위치한 지하철 및 전철역의 441개 수송통계자료를 분석한 결과, 서울역의 하루 평균 이용객은 22만 5044명으로 가장 많은 것으로 조사됐다(DongA News website). 본 연구의 범위는 서울역의 콘코스(Concourse)내 에서 매표소와 자동발매기 등이 위치되어있는 보행로중 열차의 승차와 하차시 귀가 및 환승을 위한 출입구로 열차가 도착하는 승강장(Platform)에서 일어날 수 있는 각종 재난 대피를 위한 출입구를 연구범위로 선정하였다.

본 연구의 방법은 다음과 같다. 먼저 국, 내외의 대피 및 피난에 관한 선행 연구를 살펴보고 연구의 차별성을 검토한다. 이후 연구 범위로 선정된 조사대상지를 물리적으로 측정한다. 다음 측정된 정보를 바탕으로 보행패턴 분석용 시트를 만들고 보행패턴과 재실자 밀도 그리고 보행강도를 분석하여 각종 테러와 화재 발생시 비상대피안전을 위한 보행을 측정하고 분석방법을 제시한다.

2.1 연구의 동향

안전한 비상 대피를 위하여 국내는 물론 국외에서는 어떠한 연구가 진행되고 있는지 살펴보고, 이러한 선행 연구를 분석하여 본 연구와의 차별성은 무엇인지 검토 하였다.

Kim et al.(2017)은 국내의 일반역사(지하철)를 통해 화재시 피난약자(노약자, 장애인 및 임산부)의 대피시간을 고려하여 안전성을 확보하기 위해 피난 대피소의 구조변경을 제안하고 있다.

Park(2008)는 대피계획을 수립하기 위해서는 현실적인 한계가 있다는 점에 대피 시뮬레이션을 서로 다른 목적을 가진 시뮬레이션을 선정하여 두 시뮬레이션을 통해 특징을 비교하였다.

Nam et al.(2016)은 보행자들의 움직임을 모델링 하는 시뮬레이션 소프트웨어 Simulex와 Pathfinder를 두고 대학 캠퍼스 건물을 실험으로 대피시간과 대피인원, 대피상황을 비교하였다.

Jang(2010)은 3D 시뮬레이션 소프트웨어 SIMULEX, EXODUS, EXITT, Building EXODUS를 활용하여 온도와 연기를 고려한 대피 시뮬레이션 시스템의 알고리즘을 제안하고 있다.

Hwang and Youn(2011)은 초고층의 주요 용도로 사무공간에 대한 재실자 밀도 기준을 위하여 국내의 대표적 초고층 건축물과 일반 사무용 건축물을 비교하여 재실자 밀도를 조사하고 분석하였다.

Son et al.(2009)은 부산 일반역사를 대상으로 피난시간과 피난행동, 특성 등을 292명의 모의시험 자를 모집하여 실시하였다.

Kim and Lim(2002)은 건물에 화재가 났을 경우를 가정하여 사무실과 복도, 계단을 통해 피난시 대피 시간의 데이터를 측정할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하였다.

Ma et al.(2017)은 시뮬레이션을 이용하여 실험하였으며, 보행자 밀도와 피난시간은 출구의 너비에 따라 서로 달라는 것으로, 보행자 증가에 따라서 피난 시간이 증가하고 출구 폭이 작을수록 피난 시간은 증가하며, 출구 폭의 가시성에 따라 달라질 수 있음을 설명하고 있다.

Hu et al.(2014)은 3D공간에서 피난시 보행자가 충돌할 수 있는 피난 모형을 만들고 시뮬레이션 실험을 통해 피난 시간과 출구 폭, 보행자 밀도와의 관계를 실험하였다.

Wang et al.(2015)은 보행자 역학 연구를 시도 하였다. 탈출구를 통해 대피하는 시뮬레이션 실험으로, 공간 안에 그룹의 리더를 지정하여 탈출시 대피하는 것을 실험하였다.

Kiyono and Mori(2004)는 지진 등의 비상사태 시 좁은 출구로 사람들이 몰려들 때 좁은 출구는 어떤 힘으로 인해 사람들의 움직임을 통제하게 된다. 이러한 피난 자들의 동적 행동을 파악하기 위해 수치 시뮬레이션을 시행하기 위해 영상촬영을 시도하였으며 패턴분석을 위해 영상 속 지면에 조사 분석 대상지를 박스를 이용하여 실험하였다.

Kachroo et al.(2008)은 폐쇄된 공간에서 효과적으로 피난하는 법칙을 설계하기 위해 특별히 사용할 수 있는 보행자 중심의 수학적 시스템 모델을 제공하고 있다.

2.2 연구의 차별성

선행연구의 분석된 내용을 검토해 보면, 국내의 연구에서는 3D 시뮬레이션을 통해 실험하거나 시뮬레이션의 적절성을 찾기 위한 비교 실험인 경우 등 해외의 시뮬레이션 소프트웨어에 의존하고 있는 경향이 많았으며, 국외의 연구에서는 2D시뮬레이션 기반이면서 비교적 검증이 될 수 있는 수학적 모델 방식을 제시함으로서, 모델 분석방법이 많았다.

또한 국내, 외의 이러한 시뮬레이션은 각종 예상의 상태를 반영될 수 있도록 알고리즘은 발전해 가고 있었다. 하지만 이러한 시뮬레이션은 실제 보행자를 고려한 패턴방식이 아닌 기계적 의도에 따라 변화되는 것으로 인간의 심리 상태는 물론 환경적 요소는 반영되지 못하였다.

이는 피난이나 대피시 일정부분 예측을 하는 것으로, 직접 적인 실험이 이루어져야 하는 부분은 시간적, 비용적, 그리고 물리적 장소로 인해 현실적으로 어려운 부분이 많기 때문일 것이다.

3.1 조사 대상지 현황 분석

본 연구는 철도역사를 연구범위로 선정하고 있다. 그 중 수도권의 고속철도중 서울역은 도시권 철도 역사를 대표하는 역으로 1900년 경성 역을 시작으로 110년의 긴 역사를 가진 대한민국 수도 서울의 관문이다.

‘철도역사 안전관리 자동화 및 설계 최적화 기술 개발’ 성과실적 보고서(Railway Station Safety Management Automation and Design Optimum Development Technology Development performance reports, 2017)에 따르면 2012년도부터 2014년까지 서울역의 월별, 요일별, 시간대별 이용률을 조사하였다. 월별로는 11월이 가장 많은 이용률을 보였으며, 요일로는 금요일과 토요일 그리고 일요일로 시간 때는 오후 2시, 4시, 5시를 첨두 시간으로 분석하였다.

Table 1

Monthly Utilization Rate at Seoul Station

Table 2

Daily Utilization Rate at Seoul Station

Table 3

Hourly Utilization Rate at Seoul Station

본 연구에서 선정된 서울역은 구조상 2F의 종합안내 센터를 중심으로 동측과 서측에 2개의 출입구와 그리고 일반철도인 지하철로 환승할 수 있는 출입구, 모두 3개의 외부 출구가 있다. 동측과 서측 출입구 방향으로 각각 서부 매표소와 동부 매표소가 있으며 열차를 승차하기 위한 곳으로 출입구가 각각 1개씩 있다. 그리고 3F에서도 작은 매표소와 출입구가 있어서 서울역에는 모두 3개의 탑승 출입구가 있다(Fig. 1).

Fig. 1

Status of Each Entrance of Seoul Station

3.2 보행자 측정 개요

앞서 조사된 서울역 이용객의 이용률 정보를 바탕으로 11월을 측정 시점으로 하였으며, 2016년 11월 13일 일요일 오후 17시부터 1시간가량 촬영을 진행하였다.

3.3 보행자 측정 범위

본 연구에서는 우선 1개로의 출입구로 서울역에서 보행이 가장 활발하게 이루어지는 구역 ‘동측 출입구 (Fig. 2)의 승차보행로 1’와 해당 출입구를 통해 이동되는 패턴을 2차 분석하기 위해 ‘동측 출입구 보행로’를 보행패턴 측정 및 분석을 하였다. 이에 따라 두 개의 장소로 보행이 이어지는 점에 구분이 수월하도록 승하차 출입구의 명칭을(C1)로 하였으며, 보행로를 (C2)로 구분하였다(Figs. 3, 4, 5).

Fig. 3

Field Measurement Range of Seoul Station

Fig. 4

C1's Entrance

Fig. 5

C2's Entrance and Walk

승하차를 위한 출입구는 비상대피시 열차의 플랫폼(Platform)에서 나온 하차객의 대피를 위하여 반드시 통과하는 곳으로서 통로의 폭에 의해 병목현상이 결정되며, 피난평가를 위하여 반드시 관측되어야 한다. 출입구 C1의 경우 기둥을 중심으로 좌, 우측 출입구가 있으며, 좌측 출입구는 (Entrance A), 우측 출입구는 (Entrance B)로 설정하였다.

현장의 측정 장비가 설치된 높이는 7.2 m이며, 추후 분석시 적정 분석시간을 고려하여 측정이 시작될 때 시간을 기록한다. 본 연구에서는 세계표준시간을 태블릿(A5크기)에 표시하였다(Fig. 6).

Fig. 6

Analysis of C1's Entrance

4.1 상세 조사 구간 설정

C1과 C2의 상세 조사구간은 수집된 영상을 통해 시청함으로서 보행자의 기본적인 보행의 흐름을 살펴볼 수 있다. C1의 경우, 승하차가 이루어지는 출입구의 앞에는 상점이 위치되어 있으며 상점의 주변으로 본인의 열차시간을 보며 관찰하며 대기하거나, 마중 객들로 체류 구역으로 구분 지을 수 있다(Fig. 7).

Fig. 7

Analysis of C1's Walkway Flow

상세조사구간은 본 연구가 승하차이용객의 안전한 비상대피 보행패턴 연구이므로 승하차를 위한 출입구부터 보행의 분산이 이루이지는 면적까지로 설정하였다. 촬영자의 시점으로 세로로 보행로가 구분되어졌으며, 보행자는 왼쪽에서 오른쪽, 오른쪽에서 왼쪽으로 보행이 이루어지고 있었다.

C2의 경우, 승차 출입구에서 벗어나거나 승차 출입구를 향해 이동하는 주 보행로 가운데를 중심으로 상부에는 자동 발매기 및 매표소가 위치되어 있으며, 하부의 경우 상점과 주변으로 C1과 같은 승차시간 관찰자 또는 마중 객들로 인해 상부와 하부는 체류 구역으로 구분 지을 수 있다(Fig. 8).

Fig. 8

Analysis of C2's Walkway Flow

4.2 상세 조사 구간의 면적

측정된 구간의 상세 조사 면적을 확인하기 위해 현장의 바닥 타일 사이즈를 미리 체크하였다.

보편적으로 본 연구와 같은 특정 실내공간은 규격화된 타일을 사용하며 실내의 규격화된 타일은 공간범위를 파악하는데 중요한 역할을 한다. 특히 장애인 점자 블록 0.3 m×0.3 m (Ministry of Health and Welfare, 2012)을 통해 바닥 타일 사이즈를 가늠할 수 있다. 식은 Eq. (1)과 같다.

여기서, A: Area(m²) L_x,L_y: Width, Length (mm)

상세 측정구간 C1의 면적은 가로 9.6 m, 세로 15.7 m로 면적은 ‘170.4 m²’이다(Fig. 9).

Fig. 9

Setting of Detailed Investigation Interval of C1

C2의 면적은 가로 14.8m, 세로 7.8m로 면적은 ‘115.83 m²’이다. 그러나 C1의 경우 해당 측정구간에 장애물이 있으므로 장애물면적(1.44 m²)을 전체면적에서 제외, ‘114.39 m²’로 한다(Fig. 10).

Fig. 10

Setting of Detailed Investigation Interval of C2

4.3 보행시간 설정

연령별 보행속도의 평균값을 살펴보면 10대의 경우 남자는 1.3(m/s), 여자는 1.4(m/s)이며, 30대의 경우 남자는 1.49(m/s), 여자는 1.35(m/s)이었다. 4~50대의 경우 남자는 1.41(m/s), 여자는 1.41(m/s)이며, 60대의 경우 남자는 1.61(m/s, 1.32(m/s)이었다(Park et al., 2007). 연령별 보행속도 평균값을 평균 보행시간에 계산해 본다면 남자는 평균 1.45(m/s)이고, 여자는 평균 1.37(m/s)이다. 남녀의 두 비율을 다시 종합해 보면 1.41(m/s)인 것이다. 식은 Eq. (2)와 같다.

여기서, N: Passage time (sec)

v: Walking speed (m/sec)

d: Straight distance (d/m²)

본 연구에서 측정된 CI의 상세조사 구간의 보행되는 직선거리는 9.6 m/ 대각선 거리 12,4 m이며, C2의 상세조사 구간의 보행되는 직선거리는 14.8 m/ 대각선 거리 16.7 m이다. 그렇다면 직선거리를 측정된 영상의 상세조사구간에서 좌측, 또는 우측의 첫 지점이 보행자가 첫 출발지점이라 할 때, 끝 지점에 도달하는 시간으로 C1은 직선거리 6.8초/대각선 거리 8.7초 이상, C2는 직선거리 10.5초/ 대각선거리 11.8초 이상의 영상이 재생될 때 완전히 상세조사구간을 벗어난다는 의미가 된다(Fig. 11).

Fig. 11

Left(C1), Right(C2) Measuring Distance

다시 말해, 측정된 영상을 시청하며 보행자를 구분할 때 C1은 11초 이하, C2는 7초 이하의 단위로 보행자를 측정해야만 중복되어 측정되는 것을 방지하여 보다 정확하게 측정할 수 있다(Oh and Lee., 2013).

그러나 해당 현장의 보행로는 오직 직선으로만 이어지지는 않는다. 이에 본 연구에서는 C1은 10초를 기준으로, C2는 15초를 기준으로 영상을 시청하며 화면을 캡처하였다.

C1의 대각선 거리는 보행행위가 기둥을 중심으로 2개의 출입구라는 기점이 존재하므로, 기둥을 중심으로 좌, 우의 보행행위로 간주하였다.

4.4 분석 시간 설정

본 연구를 통해 사전에 측정된 영상은 17시부터 1시간가량을 촬영한 영상이다. 그 중 승, 하차를 위해 가장 많은 사람들이 출입구를 이용하게 되는 첨두시 시간은 영상을 시청하며 선정한 결과 17:52:10 ~ 17:57:00으로 총 5분간인 것을 확인할 수 있었다.

이에 5분의 첨두시 영상을 분석 시간으로 한다.

4.5 보행자 분석 시트 작성 방법

본 연구는 안전한 대피를 위한 보행패턴 및 밀도를 분석하는 것으로 보다 편리하고 쉽게 측정하고 분석하는데 있다. 이를 위해 보편적 사무용으로 사용되는 엑셀(EXCEL)을 활용하였다.

엑셀시트는 현장의 바닥과 같은 면적을 만드는 것으로 작성 방법을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 상세조사구간의 타일 사이즈를 확인한 후 엑셀의 단위를 mm로 변환하여 현장 바닥타일 사이즈(600 mm⨯600 mm)에 맞게 엑셀 시트를 작성한다.

다음, 영상이 C1의 경우 10초를 기준으로 캡처되었으므로 엑셀의 시트도 10s, 20s, 30, 40, 50s, 60s로 1분당 6개의 시트를 준비하며, 10초의 시트가 끝나는 마지막에는 10초의 총계를 낼 수 있는 함수(SUM)의 값을 만들도록 한다(C2의 경우 15초 단위로 구분). 이는 1분간의 보행수를 계산하는 것과 같다. 이렇게 만들어진 함수의 시트는 1분간 모두 6개의 시트가 하나의 세트이며, 5분간 모두 다섯 세트의 분석 시트가 마련되도록 한다. 그 예시로 식은 Eq. (3)과 같다.

보행자 기록을 위해 앞서 만들어진 분석 시트에 각 분석 초단위로 확인하면서 보행자의 위치를 파악하고 해당되는 시트의 폼에 숫자 ‘1’을 기재한다. 각 초마다 만들어진 시트는 총 계로 나오고, 초단위의 총계는 다시 1분당의 총계로 총 5개의 시트가 만들어 진다. 다시 5개의 시트는 본 연구가 5분간의 촬영시간을 분석하는 것이므로 모두 초, 분, 합계로 3개의 시트가 만들어 지게 된다. 보행자 기록시 기준은 ‘발’이 포함 되어 있을 때를 기록하였다.

이 과정을 통해 C1의 보행자 개수와 C2의 보행자 개수를 수집하였다.

5.1 보행패턴 분석

본 연구에서 만들어진 보행자 분석시트를 통해 (Figs. 12, 13)와 같이 다양한 형식으로 그래프를 시각화 할 수 있다. 이는 보행자 계수 측정은 물론 이용형태 특성 및 보행자 패턴을 쉽고 빠르게 파악할 수 있는 정량적인 근거로서 공간에 따른 보행자의 이용 강도를 파악할 수 있다.

Fig. 12

Up(C1), Down(C2) Analysis Sheet

Fig. 13

Analysis of Walking Patterns C1

Fig. 14

Analysis of Walking Patterns C2

5.2 출입문 유동계수 분석

해당 출입구는 기둥을 중심으로 좌, 우로 나뉘어져있으며, 각각 약 W=5.4 m의 길이로 되어있으며, 국내의 유출계수는 재실자의 밀도, 이동속도, 수용인원의 특성에 따라 유출계수 산정식을 정립하여 일반적으로 1.5N(인/m.s)을 사용한다(Youn et al., 2012).

매 초 출구를 통해 이동된 인원을 분석하여 각 입, 출구 폭 5.4 m를 통해 유출된 인원은 매초 8.1 인/sec이 통과할 수 있다는 계산이다. 식은 Eq. (4)와 같다.

여기서, P_per: Flow coefficient

1.5N(인/m.s): Run-off coefficient

W: The door wide(m)

또한, 입구를 통해 유출된 인원은 약 321명, 출구의 경우 684명으로 집계되었다. 이를 통해 각각 출구와 입구 목의 통과 시간을 계산해 본다면 출구의 경우 684명이 통과하기 위해서는 84.4 인/sec가 소요되며, 입구의 경우 321명이 통과하기 위해서는 39.6 인/sec가 소요된다는 점을 알 수 있다. 식은 Eq. (5)와 같다.

여기서, T: person/second(sec)

P_per: Flow coefficient

P: Total Passed Person

5.3 재실자 밀도 분석

흐름계수는 분석된 총 인원을 초(s)당 나눠진 값을 합하여 다시 분(m)으로 나눠서 분(m)당 평균 보행한 인원을 구하였다. 식은 Eq. (6)과 같다.

여기서, P_m/p: Average flow coefficient (person)

a_p~e_p: 1minute(Total number per second) person

5_m/p: minute(Number of minutes)

밀도의 경우 피난용량을 결정하거나 피난안전경로를 설계하기 위해서는 건축물 내 피난해야 하는 재실자수에 대한 예측은 필수적이다.

일반적인 재실자 수 예측에는 재실자 밀도(OLF, Occupant Load Factor)를 활용하였다(Seo and Hwang., 2016). 식은 Eq. (7)과 같다.

여기서, P_OLF: Occupant density (m²/per)

n_p: Number of Occupant (per)

A_f: Effective floor area (m²)

C1: 측정 구간 C1의 각 분당 측정된 보행수를 통해 평균 보행자의 수를 측정하였으며, C1의 재실자 밀도를 구한결과 0.86m²/per 로 나타났다. 식은 Eq. (8)과 같다.

C2: 측정 구간 C2의 각 분당 측정된 보행수를 통해 평균 보행자의 수를 측정하였으며, C2의 재실자 밀도를 구한결과, 0.79m²/per 로 나타났다. 식은 Eq. (9)와 같다.

이를 통해 얻어진 재실자의 밀도 값을 이용하여 초(s)마다 출입구 통로를 통해 이동된 인구 유동 은 13명으로 나타났다. 식은 Eq. (10)과 같다.

여기서, F: Population flow

S: moving speed

D: population density

W: Passage width

5.4 피난 행동시간 분석

피난행동시간은 플랫폼에서 일어난 각종 테러와 화재가 일어날 경우, 승하차 출입구를 통해 피난이동에 필요한 시간과 출입구의 병목구간 통과에 필요한 시간을 구하였다. 식은 Eq. (11)과 같다.

이를 통해 피난 이동시간과 병목구간의 통과시간 값을 결과 피난행동시간은 79.9초로 나타났다.

(1) 피난 이동시간: t₁의 값은, L_x+L_y: x,y축의 보행거리로서 17.9(s)로 나타났으며, 피난 이동시간은 식은 Eq. (12)와 같다.

(2) 병목구간 통과시간 t₂의 값은 n: 대피자 수와 N: 유출계수N(인/n.sec)은 출입구(Entrance A: 5.4 m, Entrance B: 5.4 m)가 기둥을 중심으로 두 개구의 값, W: 문의 두 개구의 폭(m)이므로 62.0(s)로 나타났으며, 병목구간 통과시간의 식은 Eq. (13)과 같다.

5.5 소 결

본 연구는 각종 테러와 화재 등으로 인해 갑작스러운 대피가 일어날 경우, 인간의 행동반응 중 대피를 예측하는 것으로 피난동선 예측을 첨두시의 보행상태에서 찾는데 있다. 이를 위해 국내, 외 선행연구를 검토하여 차별성을 분석하였으며, 이후 대상지를 선정하고 DATA수집을 통해 각종 집계수를 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다.

첫째, 보행행동 패턴의 경우, C1을 통해 유출된 보행자는 동측출입구를 통해 이동된다는 점을 보행강도를 통해 확인하였다. 동측 출입구는 일반철도와 지하철로 환승할 수 있는 출입구로서 고속열차 이용객이 유입된 경로이기도 할 것이다. 피난시 고려되는 인간행동 패턴중 친숙한 경로를 선택하는 행동패턴(귀소본능), 과 선도자를 따라가는 행동패턴(군집심리)이 평소의 보행에서도 일어나는 현상으로 구분될 수 있다.

또한 C2의 보행 패턴을 분석해 보면, C1을 통해 유출된 보행자는 진선의 보행이 아닌 대각선으로 보행하다가 흩어지고 다시 모아지는 형태를 보였는데, 보행자를 흩어지게 만드는 요인으로 장애물이 있음을 확인할 수 있다. 본 현장의 장애물은 주요 보행 동선에서 볼 수 있듯이 피난뿐만 아니라 보행에 있어서도 행동패턴이 분산이 이루어진다는 점을 확인 할 수 있었다. 이는 피난 동선 및 피난로를 계획하는데 중요한 요인으로서 고려되어야 할 것으로 판단된다.

둘째, 재실자 밀도의 경우, 피난 계획을 수립하는데 있어서 C1의 경우 0.8_m2/per, C2의 경우 0.7_m2/per 로 확인되었다. C1의 출입구 통로를 통해 이동된 인구 유동수는 12.1(sec)으로 나타났다.

셋째, 이러한 과정을 통해 대피자 수 및 유출된 인원, 문의 폭 등을 통해 최종 피난 이동시간 피난시 일어날 수 있는 병목구간의 통과시간을 구하여 피난 행동시간을 분석하였다. 그 결과 79.9초로 C1의 피난 이동시간은 보행 면적대비 초당 17.9초가 나타났으며, 병목구간의 통과시간은 62초로 나타났다.