개요
스탬(STAM)은 고객의 비즈니스 과제를 해결하기 위해 첨단 맞춤형 솔루션을 제공하는 이탈리아 기반의 다영역 엔지니어링 회사입니다. 이 회사는 보안 및 운송 부문, 지속 가능성 및 순환 경제, 방위 로봇 공학, 산업 4.0 등을 포함하여 엔지니어링 도메인 전반에 걸친 전문 지식을 활용합니다. 이 회사는 유럽 연합(European Union) 연구 프로젝트에 적극적으로 참여하고 있습니다.
문제점
최근 몇 년간 유럽에서의 테러 공격으로 인해, 유럽 집행위원회(European Commission)는 공공 보안 및 대테러 활동을 개선하는 프로젝트를 위한 자금 조달 기회들을 마련했습니다.
스탬은 그러한 프로젝트 중 하나에 참여했습니다. 엔지니어들은 다양한 공격 시나리오를 분석하기 위해 지하철역 군중 행동의 시뮬레이션 모델을 만들었습니다.
군중 모델링의 목적은 정상 상태에서 지하철역 인프라의 승객 행동을 시뮬레이션하고, 다양한 공격 시나리오와의 비교를 용이하게 하는 것이었습니다. 또한 엔지니어들은 대피 시뮬레이션을 위한 모델의 기능을 사용하여 공공 인프라의 중대한 취약성을 밝히고 분석하고자 했습니다.
해결책
엔지니어들은 두 개의 독립적인 입구와 두 개의 층이 있는 야외 지하철역을 시뮬레이션했습니다. 기차 플랫폼은 위층에 있습니다. 모델에는 ATM, 화장실, 커피숍, 상점 등 보행자가 이동 시간 동안 사용할 수 있는 역의 시설도 포함되었습니다.
모델 프레임워크 내에서 스탬의 엔지니어들은 세 가지 지하철역 공격 시나리오를 만들었습니다:
- 폭탄 폭발
- 근접 무기 공격
- 드론 공격
각 유형의 공격은 행위자로서 모델에 표시되었습니다. 각 행위자에 대해 엔지니어들은 공격의 여러 단계를 나타내는 상태 차트를 만들었습니다. 그리고 상태 차트를 흐름도와 결합함으로써, 행위자들은 시뮬레이션 환경 내에서 움직일 수 있었습니다. 흐름도가 없는 유일한 행위자가 폭발성 행위자였는데, 이동할 필요가 없고 정적 행위자로 표시되기 때문이었습니다.
애니로직의 2D 및 3D 애니메이션 기능을 사용하면 시뮬레이션 모델 실행을 다양한 방식으로 관찰할 수 있으므로, 분석가들은 시뮬레이션 환경에서 각 시나리오에 대한 행위자의 행동을 검토할 수 있습니다.
폭발물이 있었던 첫 번째 시나리오의 경우, 모델은 폭탄 폭발의 영향과 주변 보행자의 반응 시간 및 대피를 포함하여 폭발로 인한 반응을 보여주었습니다.
근접 무기가 있는 시나리오의 경우, 모델은 공격의 국지적인 특성으로 인해 군중이 반응하고 대피하는 데 더 오래 걸린다는 것을 밝혔습니다. 또한 모델은 역을 벗어나려 하는 테러리스트의 움직임과 테러리스트가 경비원에 의해 제지되는 모습을 보여주었습니다.
마지막으로 드론이 있었던 세 번째 시나리오에서는 플랫폼에 있는 사람들의 수가 최대일 때 기차가 역에 도착하는 동안 공격이 이루어집니다.
결과
군중 모델링과 관련된 밀도도 는 분석가들이 보행자 흐름에 중요한 지역들과 잠재적으로 위험한 상황이 발생할 수 있는 지점들을 식별하는 데 도움이 되었습니다.
모든 시나리오는 비교를 위한 결과를 제공했으며, 전체 대비 시간 및 중요 지역들뿐만 아니라 사상자 수, 부상자 수, 노출 수를 보여주었습니다.
군중 모델링 결과는 시나리오에 관계없이 거의 동일한 평균 대피 시간을 보여줍니다. 그에 대해 단순하게 설명할 수 있는 것은 지하철역의 인프라가 모든 시나리오에서 동일하다는 것입니다. 수용 인원과 대피 경로는 각 경우에 동일합니다.
대피 시간은 비슷하지만 사상자 수는 그렇지 않으며, 사상자 수는 공격 유형에 따라 다릅니다. 드론 공격은 보행자가 최대로 밀집된 시간대에 도착하는 열차를 노린 탓에 사상자와 부상자가 가장 많이 나왔습니다.
이 회사는 테러 안전 프로젝트에 대해 EU 집행위원회와 계속해서 협력하고 있습니다.
나아가 스탬은 그들의 프로젝트를 위한 몇 가지 추가 사항을 계획하고 있습니다. 예를 들자면, 대피 시간을 단축하기 위한 스마트 신호 시스템이 있습니다. 또한 그들은 폭탄과 같은 수상한 물체를 인식할 수 있는 인공 지능 알고리즘을 기반으로 보안 시스템을 구현하고 시뮬레이션할 계획입니다. 이러한 시스템의 평가는 공격을 방지하는 데 가장 도움이 되는 방법을 결정할 수 있습니다.
이 사례 연구는 2021 애니로직 컨퍼런스에서 스탬의 Pietro De Vito가 발표했습니다.
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