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ISSN : 1229-6783(Print)
ISSN : 2288-1484(Online)
Journal of the Korea Safety Management & Science Vol.27 No.4 pp.35-42
DOI : http://dx.doi.org/10.12812/ksms.2025.27.4.035

Study on the Distributed Evacuation Performance Evaluation Method Considering Floor-wise Dispersion Rate

Hyeok Han*, Jae-Kwang Kim*, Shin-Yu Kim*
*Rearch Institute, Realtimetech Co., Ltd.
†본 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원의 “지역혁신클러스터육성(R&D, P0025262)”사업의 지원을 받아 수행된 연구결과임.
†Corresponding Author : Hyeok Han, Realtimetech Co., Ltd., 283, Baeul 1-ro, Yuseong-gu, Daejeon, E-mail: hhan@realtimetech.co.kr
November 25, 2025 December 15, 2025 December 16, 2025

Abstract

Recently, fire evacuation problems in high-rise buildings have been increasing due to increased occupant density and limited evacuation routes, leading to increased casualties. To address this issue, this study proposes a distributed evacuation performance evaluation method that considers floor-by-floor distribution ratios. Using FDS+EVAC-based simulations, various floor-by-floor distribution scenarios were designed and their impact on evacuation times and bottlenecks was quantitatively analyzed. The results confirmed that rationally adjusting the floor-by-floor exit and elevator utilization ratios shortened overall evacuation times and reduced congestion in specific areas. This method can serve as a foundation for establishing evacuation plans and fire safety design standards for high-rise buildings.
Evacuation simulation, Distributed Evacuation, Performance Evaluation, Floor-by-floor Dispersion Ratio, Fire safety

층별 분산율을 고려한 분산 대피 성능평가 방법 연구

한혁*, 김재광*, 김신유*
*(주)리얼타임테크

초록

1. 서 론 

 최근 건축 기술의 발전으로 건축물은 점차 대형화·고층화되는 추세에 있으며, 이에 따라 화재 발생 시 인명 및 재산 피해 또한 증가하고 있다. 특히 고층 건축물의 경우 재실자의 밀도가 높고, 피난 경로가 제한적이기 때문에 특정 구역에서 병목현상이 발생하여 대피 시간이 길어지고 인명 피해가 크게 확대될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 화재 발생 시 대피자의 이동 특성과 건물 구조적 특성을 함께 고려한 정량적 분석이 필요하다.
 이에 따라 최근에는 컴퓨터 기반의 대피 시뮬레이션 기법을 활용하여 대피 동선을 예측하고, 다양한 대피 전략을 비교·평가하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 개별 층 또는 특정 공간 내의 대피 행동에 초점을 맞추고 있어, 층간 연계된 대피 경로 및 출구 분산율에 따른 전체 건물 수준의 대피 효율성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다[1]. 특히, 고층 건축물에서는 층별 인원 분포나 출구 접근성에 따라 대피 성능이 크게 달라질 수 있으므로, 각 층의 분산율을 고려한 분석이 필수적이다.
 따라서 본 연구에서는 층별 분산율을 고려한 분산대피 성능평가 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 다양한 분산 시나리오를 설정하고, 대피 시간을 최소화할 수 있는 최적의 분산율을 실험적으로 도출한다. 나아가 이러한 분석 결과를 통해 고층 건축물의 효율적인 대피 계획 수립 및 피난 설계 기준 개선에 기초자료를 제공하고, 화재 시 인명 피해를 최소화할 수 있는 실질적인 대피 전략 수립에 기여하고자 한다.   
 

2. 연구 방법 

2.1 분산대피 성능평가 연구 개요 

 본 연구에서는 건물 내 화재 발생 시 모든 층의 재실자가 빠르게 층별 출구를 통해 외부 탈출구로 분산대피하도록 하는 분산대피 성능을 효과적으로 비교 및 평가하기 위한 기술적 방법을 제안하였다.
 분산대피 성능을 평가하기 위해, 다수의 층별 분산율 세트를 사전에 준비하고 각각의 분산율 조건을 적용하여 대피 시뮬레이션을 수행하였다. 실제 분산대피 시뮬레이션 수행에는 소스 코드가 공개된 FDS+EVAC 소프트웨어[2]를 활용하였으며, 시뮬레이션 결과를 기반으로 층별 출구 분산 효과 및 전체 대피시간을 정량적으로 분석하였다.
 또한, 분산율에 따른 분산대피 성능을 비교·평가하는 소프트웨어 기술을 종단 간 방식(End-to-End)으로 분석 프로세스 전과정을 모듈화 및 자동화할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 통해, 다수의 분산율 시나리오(조건)를 적용한 분산 대피 시뮬레이션 수행, 결과 수집·분석 및 시각화 전과정을 효율적으로 처리할 수 있었다. 
 

2.2 분산대피 성능평가 사전 준비 항목 

 분산대피 성능평가를 자동 수행하기 위해서는 시뮬레이션 실행 전 단계에서 선행적으로 2가지의 필수 데이터 파일이 준비되어야 한다. 
 첫째, FDS+EVAC 시뮬레이션 수행 환경 및 조건을 정의하는 스크립트 형태의 입력 파일을 작성하여야 한다. 고층 건물의 3D 공간 형상, 대피자 생성 영역, 출구 위치, 화재 시나리오 정보 등을 포함한다. 
 둘째, 층별 분산율 데이터 파일이 구축되어야 한다. 층별 대피 인원 분포 및 출구 이용 비율을 정의하며, 분산대피 성능 비교를 위한 시뮬레이션 시나리오로 활용된다. 
 <Table 1>에서 분산대피 성능평가 수행을 위한 사전 준비가 필요한 항목과 각 항목의 구성 요소를 요약하였다. 
 
 

2.3 분산대피 시뮬레이션 환경 구성 

 [Figure 1]은 분산 대피 시뮬레이션을 수행하는 절차를 설명한 개념도로, 먼저 BIM 저작(모델링) 도구와 텍스트 편집기를 사용하여 시뮬레이션 입력 파일(FDS input file)을 생성한 후, FDS+EVAC SW 구동을 통해 대피 시뮬레이션을 수행한다.
 
 
 전처리(Pre-processing) 과정을 통해 생성되는 Initial FDS input file의 구성 내용을 분산율 연관성을 기준으로 분류하면 [Figure 2]와 같이 크게 3개의 설정 영역으로 구분할 수 있다.  
 <1. 일반 설정 영역>은 분산율과 상관없이 시뮬레이션 시작/종료 시간, 출력 종류/해상도 및 대피인원 구성 등 전반적인 실행 환경 설정을 다루는 영역이며, <2. 동적 영역>은 분산대피 시뮬레이션 시나리오 별로 상이한 각 출구 분산율이 자동 설정되는 영역이고, <3. 정적 영역>는 건물의 형상, 메쉬, 출구 위치 등 고정값을 다루는 영역을 의미한다. 
 분산대피 성능평가 SW를 구동하면 먼저 “Initial FDS input file”를 열어 [Figure 2]의 <1><2>영역에 값을 자동 설정하여“Ready FDS input file”을 분산율 시나리오 개수만큼 생성한다. 이 파일들은 실제 분산대피 시뮬레이션 SW인 FDS+EVAC의 입력 파일로 최종 사용된다.
 
 
 Initial FDS input file의 <1. 설정 영역>은 사용자가 시뮬레이션 수행 환경을 정의한 parameter 파일 기반으로 값을 설정하며, <2. 동적 영역>은 층별 분산율 데이터 셋 파일을 기반으로 값을 설정한다. 마지막으로 <3. 정적 영역>은 Initial FDS input file의 내용 그대로 Ready FDS input file에 복제한다. [Figure 3]은 분산대피 시뮬레이션의 최종 입력 파일인 Ready FDS input file을 생성하는 절차를 그림으로 도식화한 것이다.   
 
 
 이러한 과정을 통해 생성한 시뮬레이션 입력 파일들은 각각 독립된 분산대피 시나리오가 되어 시뮬레이션 되며, 산출된 결과를 분석하고 비교하여 분산율에 따른 성능평가를 수행한다. 
 

2.4 분산대피 성능평가 시스템 

 본 논문에서는 층별 분산율 조건에 따른 대피 시뮬레이션의 수행 및 성능 평가를 자동화하기 위해, 전체 프로세스를 4개의 주요 실행 단계(Stage)로 구분하였다. 각 단계는 순차적으로 실행되며, 입력 파일 변환부터 시뮬레이션, 최종 성능 평가 및 시각화까지 종단 간(End-to-End) 시뮬레이션 수행이 자동화되도록 설계하였다. [Figure 4]에서 전체 시스템의 구성 및 동작 흐름을 그림으로 표시하였다.  
 
 
 Stage-1에서는 층별 분산율 데이터 세트 파일들을 읽어들여 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 각각의 분산율 세트 번호(set-no)에 따라 구분되어 “분산율.csv” 파일들로 저장된다. 이 단계는 후속 시뮬레이션 입력 데이터 생성의 기반이 되는 전처리 과정이다.
 Stage-2는 분산대피 시뮬레이션 성능 평가 시스템에서 가장 중요한 단계로, Stage-1에서 생성된 분산율 파일을 참조하여 각 분산율 조건에 따라 대피자 인원수, 층별 출구 및 탈출구 배정, 대피 라우팅 정보를 계산한다. 또한 입력 파라메타 및 설정 파일에 정의된 정보를 기반으로 대피자의 속성, 엘리베이터의 최대 탑승 인원수 및 초당 이동속도, 시뮬레이션 컴퓨팅 총 시간 및 총 프레임 수 등의 추가적인 설정을 적용하여 Ready FDS input file을 최종 생성한다. 
 Stage-3는 생성된 Ready FDS input file을 입력으로 하여 FDS+EVAC 시뮬레이션을 수행한다. 각 FDS input file은 하나의 독립된 FDS+EVAC 프로세스로 실행되며, MPI(Message Passing Interface)를 이용하여 여러 컴퓨팅 장비에서 분산 수행된다. 이러한 분산 연산 구조를 통해 시뮬레이션 전체 실행 시간을 크게 단축할 수 있다.
 마지막으로 Stage-4는 Stage-3에서 출력된 결과들을 분석하고 비교하여 분산대피 시나리오의 성능평가를 수행한다. 시뮬레이션 결과 파일 중 “evac.cvs” 파일에는 시간 순으로 대피자가 통과한 출구 정보, 대피 완료 시점, 출구 이용 비율 등의 정보가 포함되어 있으며, 이를 통계적으로 분석하여 각 분산율 시나리오(조건) 별 대피성능 평가 보고서를 자동 생성한다.   
 

3. 분산대피 성능평가 실험 

3.1 실험을 위한 빌딩 모델링 

 본 연구에서 사용할 고층 건물의 3D 공간 형상은 오픈소스 3D 모델링 도구인 Blender[3]를 활용하여 제작하였고, FDS 입력파일을 추출하기 위해 BlenderFDS 플러그인[4]을 추가로 설치하였다. 실험에 사용한 건물의 층수는 지하 2층에서 지상 16층 이며, 건물의 높이는 지하 6.5에서 지상 55.1이고, 층간 높이는 3.3, 계단 입구 폭은 1.1, 엘리베이터 입구 폭은 1.1, 엘리베이터 면적은 4.8이다. [Figure 5]는 실험에 사용한 고층 건물 모델링 및 주요 출구 위치를 나타내고 있다.   
 
 

3.2 분산율 시나리오 설계 

 본 절에서는 서로 다른 8종 분산율 시나리오를 제시하고, 2.4절에서 살펴본 분산대피 성능평가 시스템을  활용하여 분산대피 성능을 평가한다.
 8종의 층별 분산율 데이터 세트를 설계하여 데이터베이스 테이블에 [Figure 6]과 같이 적재하였으며, 각 시나리오는 계단과 엘리베이터 등 출구 별 분산율을 다르게 설정한 후 시나리오 0번~7번으로 구성하였다.   
 
 
 8종의 분산율 시나리오 개요는 <Table 2>에서 상세히 기술하였다.   
 
 

3.3 분산대피 성능평가 수행 

 각 시나리오는 앞서 설명한 분산대피 성능평가 시스템의 Stage-1 수행을 통해 “분산율.csv”파일 8개로 변환 생성하였다.
 [Figure 7]은 시나리오-1에 대해 시스템이 자동으로 생성한 “분산율.csv” 파일 내용으로, 8종의 시나리오 모두 비슷한 유형의 파일로 자동 생성된다.     
 
 
 다음 단계로 분산대피 성능평가 시스템의 stage-2를 수행하여 FDS input file을 생성한다. [Figure 8]과 같이 생성된 FDS input file에는 대피자 인원수, 층별 출구 및 탈출구 배정, 대피 라우팅 정보가 핵심 알고리즘에 의해 계산되어 출력된다.
 
 
 FDS input file이 만들어졌으므로 분산대피 성능평가 시스템의 stage-3을 통해 FDS+EVAC 프로그램을 실행하여 [Figure 9]과 같이 대피 시뮬레이션을 수행한다. 본 논문에서는 화재에 대한 영향은 고려하지 않으므로 화재 시뮬레이션은 수행하지 않고 대피 시뮬레이션만 수행한다.   
 
 
 시뮬레이션 수행 결과는 시스템의 stage-4 단계에서 통계적 분석을 통해 성능평가 보고서를 생성한다. 생성된 보고서인 “report.csv”파일에는 [Figure 10]과 같이 각 출구별 마지막 대피자가 탈출한 시간인 RSET(Required Safe Egress Time, 소요피난시간) 최대값 및 평균값, 각 출구별 대피자 수, 사망자 수, 시뮬레이션 컴퓨팅 총 시간 동안 대피하지 못한 인원수 등의 정보를 제공하며, [Figure 11] 및 [Figure 12]와 같이 정량적 수치 데이터를 시각화하여 그래프 및 챠트 이미지를 자동으로 생성하여 제공한다.   
 
 

4. 분산대피 성능평가 결과 분석 

4.1 정량적 성능평가 산식 도출 

 분산대피 성능평가는 벌점(감점) 방식으로 산출한다. 벌점 요인으로는 <Table 3>와 같이 정의하였다.   
 
 
 <Table 3>에서 정의한 벌점 요인을 적용한 최종 벌점 산출 공식은 다음 <Equation (1)>과 같다. 
 
 

4.2 분산율 시나리오 별 성능 분석 

 시나리오(1) ~ 시나리오(5)까지는 [Figure 13]과 같이 일정 비율로 계단 및 엘리베이터의 분산 비율을 단계적으로 변화시켜 가면서 그 영향을 분석하였는데, 시나리오(4)의 대피 성능이 가장 좋았다. 하지만 시나리오(4)의 문제점은 실험 대상 빌딩 구조를 고려하지 않았다는 것이다. 즉, 빌딩 구조 상 남쪽계단보다 북쪽계단의 길이가 길어서 그 차이만큼 대피시간이 길어지고, 남쪽엘리베이터보다 북쪽엘리베이터의 길이가 길어서 그 차이만큼 대피시간이 길어졌다.
 
 
 시나리오(6)은 시나리오(4)의 문제점을 해결하기 위해 12층 이상의 북쪽계단 대피자들을 남쪽계단으로 유도하고, 2층 ~ 11층 대피자들을 북쪽보다 남쪽에 약간 크게 분산율을 할당하였다. 그 결과 12층 이상의 북쪽계단 대피자들이 남쪽방향으로 수평이동 하는 시간만큼 대피시간이 증가하였다.
 시나리오(7)은 시나리오(6)의 문제점을 해결하기 위해 수평이동을 없애고, 대피자들을 북쪽보다 남쪽에 더 크게 분산율을 할당하여 북쪽계단 대피자들의 하강 속도를 높이고 북쪽엘리베이터의 대기시간을 줄였으며, 또한 지하1층의 대피자들이 이동거리가 짧은 선큰계단을 많이 사용하도록 분산율을 조정하였다.   
 
4.3 분산율 시나리오 비교 분석 
 본 논문에서 제시한 8종의 분산율 시나리오에서는 시나리오(7)의 분산대피 성능이 가장 우수하였다. 각 시나리오(0번~7번)의 최대 대피시간을 기준으로 비교하면 분산율 시나리오-1과 분산율 시나리오-2가 거의 동일 수준으로 대피시간이 오래 소요되는 분산대피 전략으로 보이나, <Equation (1)> 벌점 산식을 적용하면 [Figure 14]과 같이 시나리오-2가 가장 최악의 분산대피 전략임을 확인할 수 있다   
 
 

5. 결 론 

 본 연구에서는 층별 분산율을 고려한 분산대피 성능평가 방법을 제안하고, 이를 FDS+EVAC 기반의 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 복합 생활공간 건물을 대상으로 다양한 층별 분산율 조건을 실험적으로 적용하여, 각 조건별 대피 성능을 정량적으로 비교·분석하였다. 분산대피 성능의 평가는 대피시간, 미대피자 비율, 사망자 수를 주요 벌점 요인으로 설정하고, 이들을 조합하여 최종 감점(벌점) 점수를 산출하는 방식으로 수행하였다.
 각 층별 출구 및 엘리베이터의 이용 비율을 합리적으로 조정하고, 불필요한 수평 이동을 최소화하여 대피성능을 높였다. 특히 시험6에서 확인된 상층부의 수평 이동 증가 문제를 시험7에서 보완함으로써 전체 대피시간이 단축되고, 계단 및 엘리베이터 간의 병목현상이 완화되었다. 이러한 결과는 층별 분산율의 설정이 고층 건축물의 대피 효율에 결정적인 영향을 미친다는 점을 실험적으로 입증한 것으로, 향후 복합 건축물의 피난 계획 수립 시 출구별 인원 분산 전략을 최적화하는 데 활용될 수 있다. 또한 본 연구에서 제안한 벌점(감점) 기반 성능평가식은 다양한 시뮬레이션 조건에서의 대피 성능을 단일 지표로 비교·평가할 수 있는 장점을 가진다.
 향후 연구에서는 보다 현실적인 대피 시나리오를 반영하기 위해, 재실자의 행동 다양성(반응시간, 인지지연 등)과 환경 변수(연기 확산, 온도, 시야 제한 등)를 추가적으로 고려할 예정이다. 또한 자동화된 분산율 최적화 알고리즘을 적용함으로써, 다양한 건물 구조에 대한 지능형 분산대피 전략 수립 방안을 제시하고자 한다.

Figure

Table

Reference

  1. [1] E. Ronchi, D. Nilsson(2013), “Fire evacuation in high-rise buildings: A review of human behaviour and modelling research.” Fire Science Reviews, 2(1):7.
  2. [2] T. Korhonen, S. Hostikka, S. Heliȫvaara, H. Ehtamo(2009), “FDS+Evac: An Agent Based Fire Evacuation Model.” In Pedestrian and Evacuation Dynamics 2008 (pp. 109-120). Springer.
  3. [3] Blender Online Community(2024), Blender-a 3D modelling and rendering package (Version 4.x). Blender Foundation. https://www.blender.org
  4. [4] R. McDermott(2017), BlenderFDS: Visualization tool for FDS simulations. https://github.com/firetools/blenderfds
  1. SEARCH

  2. Online Submission

    http://submission.koreasafety.or.kr

  3. KSSM

    The Korean Society of Safety ManagementWaste Society

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