FireNavi
화이어내비

Navier-Stokes 유체역학 방정식과 LSTM 딥러닝 네트워크를 결합하여 화재 확산 경로를 실시간으로 예측합니다. 이류-확산(Advection-Diffusion) 방정식으로 연기의 이동 경로와 농도 변화를 시뮬레이션하며, Beer-Lambert 법칙을 적용하여 연기 농도에 따른 가시 거리를 정밀하게 산출합니다. 이 세 가지 모델이 통합되어 화재 발생 후 수 초 이내에 위험 영역을 예측할 수 있습니다.

Social Force Model을 기반으로 개별 승객의 이동 행동을 시뮬레이션합니다. KDE(Kernel Density Estimation)로 실시간 군중 밀집도를 분석하고, 병목 구간과 혼잡 위험 지점을 예측합니다. 6가지 승객 유형(일반 성인, 어린이, 노약자, 장애인, 부상자, 승무원)별로 이동 속도와 행동 패턴이 차별화되어 있어 현실적인 시뮬레이션이 가능합니다.

A* 경로탐색 알고리즘과 CBS(Conflict-Based Search) 다중 에이전트 최적화를 결합합니다. MinHeap과 Spatial Grid를 활용한 성능 최적화로 6,000명 이상의 승객에 대한 동시 경로 계산이 가능합니다. 동적 위험도 맵(R = 0.35F + 0.30S + 0.20D + 0.15C)을 실시간으로 반영하여 가장 안전한 대피 경로를 지속적으로 업데이트합니다.

GPS가 작동하지 않는 실내 환경에서 WiFi 신호 기반 삼변측량 기술로 2~3m 정확도의 위치 추적을 구현합니다. 크루즈 객실 키나 건물 출입증에 WiFi 위치 모듈을 내장하는 디바이스 전략으로, 승객에게 별도 장치를 요구하지 않으면서도 전수 위치 파악이 가능합니다. 3D 층간 이동 추적까지 지원합니다.

평상시에는 Security & Operation 모드로 보안구역 접근 통제, 동선 분석, 공간 활용 최적화 등을 수행합니다. 화재 등 비상 상황 발생 시 Safety 모드로 즉시 전환되어 전체 인원의 실시간 위치 파악, 최적 대피 경로 안내, 구조대 배치를 자동으로 실행합니다. 365일 24시간 투자 대비 가치를 극대화하는 운영 체계입니다.

세 가지 알고리즘이 통합되어 최적의 대피 경로를 결정합니다. 1) AI 출구 분산 최적화(Crowd Balancing): 각 출구에 배정된 인원 수(N_assigned)에 패널티 가중치 40을 곱한 CrowdPenalty를 산출합니다. 최종 출구 점수는 Score = Distance + FirePenalty + SmokePenalty + CrowdPenalty로 계산되어 특정 출구에 인원이 집중되는 병목 현상을 자동으로 방지합니다. 2) 취약 계층 우선 구조(Priority Rescue): 고령자(E), 어린이(C), 휠체어(W), 임산부(P), 부상자(I) 등 취약 계층에게 Priority Rescue Device를 부여하며, 연기 패널티 배율 α=2.0(일반인 α=1.0)을 적용하여 연기 위험 구간을 더 강하게 회피합니다. 보호자에게도 쌍을 이루는 디바이스가 제공됩니다. 3) 개인화 AI 출구 배정(Personalized Exit): findNearestSafeExit(x, y, passenger) 함수가 승객 유형 정보를 반영하여 같은 위치에서도 유형별로 다른 최적 출구를 배정합니다. 시뮬레이션 캔버스에서 취약 계층은 분홍색 펄스 링과 유형 이니셜(E/C/W/P/I)로 표시됩니다.

엔진룸 등 보안구역은 RESTRICTED 표시와 함께 주황색 점선 테두리로 캔버스에 명확히 구분됩니다. 승객이 보안구역에 진입하면 실시간으로 침입 경고(Intrusion Alert)가 발생하며, AI Engine Status Bar에서 현재 보안 상태를 모니터링할 수 있습니다. 평상시 Normal Mode에서는 보안구역 접근 통제에 집중하고, 비상시 Emergency Mode에서는 WiFi Tracking Active 상태와 함께 3개 AI 엔진(Prediction/Behavior/Decision)의 작동 상태를 실시간으로 표시합니다.