에이전트 기반 모델링을 사용한 재해 대응 애플리케이션

에이전트 기반 모델링을 사용한 재해 대응 애플리케이션

개요:

바텔은 세계 최대 규모의 비영리 독립 R&D 조직으로 기술 개발, 사업화, 이전 분야에서 세계적인 리더다. 그들은 미국 에너지부, 미국 국토안보부, 영국의 국제 핵 실험실을 관리하거나 공동 관리한다.

문제:

예상치 못한 위기나 자연재해에 신속하고 효과적으로 대처하기 위한 실질적인 운영 해결책을 찾기 위한 노력의 일환으로, 바텔은 48시간 대피소 설치 순서의 효과성을 시험할 필요가 있었다. 의도된 목표는 즉각적인 대피와 대피소 내 대피 순서를 비교하여 조정되지 않은 집단 대피 중에 수신되는 방사선량을 줄이는 것이었다.

자연적이든 인공적이든 재난을 모델링하는 것은 많은 독특한 도전들을 나타낸다. 독특한 환경과 물리적 결과, 그리고 수많은 시나리오 가능성과 위협 벡터가 있다. 또 대응전략이 계획대로 실행되는 경우는 거의 없고, 알 수 없는 인간적인 반응도 있다.

해결책:

시뮬레이션은 잠재적 시나리오의 공간을 평가할 수 있는 능력을 가지고 있었기 때문에 재해 모델링을 위해 선택되었다. 결정론적 모델에는 근본적으로 예측할 수 없는 인간의 반응과 대안을 비교해야 하는 필요성과 같은 요소들을 통합하는 한계가 있었다.

이미 이 소프트웨어는 다음을 포함한 조직 내의 광범위한 프로젝트에서 활용되고 있었기 때문에 AnyLogic 소프트웨어는 Battelle에게 자연스러운 선택이었다.

또한 애니로직의 에이전트 기반 기능 덕분에 바텔은 재난 이벤트의 가장 중요한 역학을 포착할 수 있었다. 출현, 즉 비상한 행동은 인간의 행동을 모형화하는 데 있어 핵심 주체다. 또한 모델은 때때로 예상치 못한 결과를 나타낼 수 있다. 이 두 가지 문제는 모두 에이전트 기반 모델링을 통해서만 포착할 수 있다.

재해 대응 모델 프레임워크

재해 대응 모델 프레임워크

종합적인 모델 프레임워크에는 도로망, 차량, 운전자, 재해 이벤트 등의 환경이 포함되었다. 도로망은 GIS 데이터베이스의 도로 배치도, 지방 고속도로 기관 데이터(속도 제한, 차선 용량), 에이전트 등을 노드 포인트로 구축해 제어력을 높였다. 도로의 범람이나 교량 파괴와 같은 네트워크의 변화는 재난이 전개됨에 따라 역동적인 사건으로 통합되었다.

차량의 물리적 제한은 미국 교통국(Bureau of Transport)이 제공한 매개변수 데이터에 의해 제어되었다. 과거 재난 대응 연구 데이터는 일반 상황에서 대규모 대피 중과 달리 비합리적인 운전자의 변화를 고려하여 운전자 대리 행동을 나타내는 데 사용되었다. 또한 모델에는 동적 경로 찾기(동적으로 추적 및 업데이트된 여러 상호 연결된 에이전트 상태 세트)가 통합되었다. 또한 모든 동작 상태는 운전자가 무력화됨에 따라 차량 정지를 시작하기 위해 물리적 차량 이동 매개 변수와 연계되었다.

초기값부터 에이전트 행동변수를 보정하고, 보정 및 유효성검사가 시뮬레이션 모델의 유효성을 입증하는 중요한 단계였기 때문에 과거 재난으로부터 대피 데이터를 사용하여 정확도 목표를 설정하였다. 사용 가능한 과거 데이터가 없는 경우, 바텔은 다른 주요 운송 사건 데이터, 다른 재난 사건에 기초한 민감도 분석, 조사 데이터를 사용했다.

재난대응 시뮬레이션 모델 구조

재난대응 시뮬레이션 모델 구조

동적 등고선은 종종 다른 시뮬레이션 모델에서 파생되는 재해 결과 영역을 추적하여 처리 요구사항을 구분하는 데 사용되었다. 예측된 날씨 패턴, 토지 커버 등을 기반으로 실시간으로 업데이트된 등고선과 다중 연동 등고선 세트를 거의 모든 재해 시나리오(예: 홍수 수준, 화재 확산, 손상 경로, 오염/하강 확산)를 나타내도록 조정할 수 있다. IND 시나리오에서는 두 가지 주요 등고선 집합이 사용되었는데, 두 가지 주요 등고선 집합은 폭발 반경 수준(화력 및 과압력 등고선)과 낙진 분포(공기의 방사선 수준 및 다양한 방사성 입자 유형의 지반 침적)이다.

결과:

AnyLogic 소프트웨어를 사용하여 구축된 시뮬레이션 모델은 즉시 대피와 대피소 내 대피 순서를 비교했고 대피소 내 순서에 따라 수신되는 방사선량이 현저히 감소했으며 대형 IND에 대한 심각한 방사선 중독 사례도 보여주었다.

이 모델은 또한 다양한 재난 대응 전략을 테스트하고 가능한 여러 옵션 중에서 최상의 대응 전략을 찾기 위해 다운스트림 모델 출력을 생산했다. Battelle은 비상 대응 요원, 다중 개입 시나리오 및 교환 가능한 모델 구성요소(동일한 재해 시나리오에 대한 다른 위치 또는 동일한 위치에 대한 다른 시나리오)를 통합하여 실용적인 운영을 찾는 목표를 달성할 수 있었다.

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