하태핫해

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2018test5 (토론 | 기여)님의 2018년 6월 27일 (수) 22:19 판 (데이터 분석)
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프로젝트 개요

기술개발 과제

재해약자의 지진 대피율 높이기

과제 팀명

하태핫해

지도교수

이승재 교수님

개발기간

2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 교통공학과 20158740** 권하령(팀장)

서울시립대학교 교통공학과 20138740** 성태엽

분석배경 및 목적

분석배경

  • 동일본 대지진 당시 동계 자료로 보면 56%가 65세 이상의 고령자
  • 고령자와 마찬가지로 어린아이, 장애인도 대피가 어려워 이를 재해약자로 칭함
  • 하지만 우리나라의 경우 행정안전부의 지진 국민행동요령에 따르면 재해약자를 고려한 현실적인 대피방안이 부족
  • 일본의 경우 지도를 통해 일시집합 장소를 미리 배포하여 시민들이 모일 장소를 미리 알고 있음


목적

  • 대피경로가 예상되고 모여서 대피하므로 대피 약자를 위한 방안 마련
  • 일본의 일시집합 장소를 참고하여 이를 Gathering point로 정의

데이터 분석

분석지역

  • 한강 주위 지역이라 표토픙이 두꺼워 지반이 약하고, 내진 설계 비율이 낮은 지진취약지역
  • 서울시 내의 지진 취약지역 조사
  • 강동구로 설정


분석이론

  • UNA(Urban Network Analysis) 분석이론
  • 교통망과 건물 특성을 함께 고려해 보다 공간적인 분석이 가능


UNA 분석기준

  • Reach(접근성) -기준 건물 i 에서 한계반경 r 까지 도달할 수 있는 최단경로에 접해 있는 건물의 수
  • Betweenness(매개성) -두 건물을 잇는 경로 사이에 건물 i 가 존재하는 빈도
  • Closeness(최소거리) -검색반경 내의 건물 i 에서 주변 건물까지의 거리의 합의 역수
  • Straightness(직진성) -건물 i 에서 다른 모든 노드에 이르는 최단 경로의 직선정도


UNA 시뮬레이션 결과

  • Reach와 Straightness 기준을 선택
  • 두 기준으로 분석한 결과값이 상대적으로 고르게 분포되어있음
  • 지진대피에서는 접근성과 신속성이 중요


Gathering point와 대피소

  • 두가지 기준을 통해 Gathering point를 선정
  • 모든 건물에서 1km 내에 Gathering point 존재
  • Gathering point의 수는 동일
  • 대피소는 강동구의 실제 지진대피소 데이터 사용

분석결과

시뮬레이션 과정

  • 두 가지 기준으로 정한Gathering point 데이터와 대피소 데이터를 이용하여 대피 시뮬레이션 진행
  • 분석지역의 크기를 고려하여 6만명
  • 강동구 내에서 랜덤 발생 시키되 동별 거주인구 고려

시뮬레이션 결과

시뮬레이션 시각화

기대효과