The pedestrian model study has been spotlighted in the field of transportation recently urban complex devel-oped huge yet very sophisticated in which resulted the emergence of heavy pedestrian traffics within gigantic infrastructure. It leads to a demand on developing a more efficient pedestrian movement model. However, it is hard to find a proper model adequately taking into account the human perception response to obstacles. In order to model the pedestrian movement, it is necessary to consider the activity agenda of pedestrians and incorporate the perception interactions between pedestrians and their surrounding environments. Majority of existing models are macroscopic and force-based, due to relatively low computational time and less control parameters without additional alternatives in the simulation. In these models, there is no assumption of perception processes for walking since there are many limitations to implement in reality. To speculate reasonable results, a proper perception process is required to explain a decision process with their visual range simultaneously. Macroscopic models are not dealing with individuals, as well as force models are not adjustable to represent perception reactions since human is assumed as a physical particle. On the other hand, microscopic and route choice models deal with individuals yet most of simulation principles in these models are stochastic. Therefore, they do not take responsibility to avoid urgent collisions.
With the above setbacks of existing models in mind, this study was conducted on a pedestrian movement behavior model that can represent the perception process in micro level strategies by combining logical route choices to the long range with the immediate response to the short range. This route choice model interprets the walking process as a sequence of choices over time based on the assumption that pedestrians make own decisions to avoid collisions and to minimize the delay time when pedestrians secure a clear view to a relatively long range. The modified force model, which can overcome disadvantages from the social force model such as back flow phenomena and overestimated changing angles, was used for dealing with avoiding urgent collision. A proposed collision potential map is a new aspect to assist calculations of spatial and temporal collision probability.
도시가 복잡해지고, 거대해짐에 따라 다수의 보행자가 이용해야 하는 시설물들이 나타났다. 이에 따라 최근 교통공학 분야에서는 보행자 모델에 대한 연구가 활성화 되고 있고, 조금 더 효율적이고 동시에 정확한 보행자 행동을 구현할 수 있는 모델 개발의 필요성 또한 증가되었다. 하지만 현재까지의 보행자 모델은 장애물에 대한 보행자의 인식과정이 반영된 행동 모델이 아닌 단순 구현 모델의 한계점을 지닌다. 보행자의 행동을 모델링 하기 위해서는 주변환경에 따라 보행자가 인식하고 행동에 옮기는 과정에 대하여 고려해야 한다.
현존하는 모델은 크게 거시적 모델과 미시적 모델로 구분된다. 거시적 모델은 포스 기반의 모델로서 상대적으로 계산시간이 적게 걸리고, 설정 해야 할 변수의 수가 적어 많은 보행자 모델에서 사용되고 있다. 하지만 이 모델은 실제 상황을 반영하기에는 사람의 인지과정에 대한 가정이 없다는 한계점을 지닌다. 이때 현실적 모델링을 위해서 사람을 하나의 물리적 입자로 간주하는 과정 대신, 상황을 공간적, 시간적 범위로 나누어 동시에 파악하는 사람의 인지반응과정에 대한 고려가 포함되어야 한다. 미시적 모델은 개별 보행자를 파악하는 모델이지만 확률모델에 기반하며, 보통 기존의 데이터를 활용하여 보행 행태를 파악하는 회귀분석 모델이다. 이는 적극적 의미로서의 보행자 모델을 만들 수 없다는 한계점이 있다.
본 논문은 기존 모델의 한계점을 보완하기 위해 보행자의 인지반응 과정을 고려하였다. 먼저 긴급한 대응이 필요한 짧은 시야범위에서의 반응모델은 포스 모델을 기반으로 하는 수정된 포스모델을 만들어 적용하였으며, 논리적 판단이 가능한 긴 시야범위에서의 반응모델은 확률선택모형을 적용하였다. 확률선택 모형의 가정은 사람이 다음 보행을 선택할 때, 목적지까지 걸리는 시간을 최소화 하는 목적을 가지고 선택한다는 것이다. 수정된 포스모델은 기존 모델의 단점인 역주행 현상과 과잉반응 현상에 대한 대응책을 추가하여 만들었다. 이 두 모델을 결합하여 보행자 모델을 만들었으며, 특히 충돌확률 지도에서 구해진 충돌확률을 사용하여 다음 보행위치가 결정된다.
