Crowd simulation based on self-consciousness theory

Abstract

군중 시뮬레이션은 많은 수의, 서로 다른 특성을 가진 군중을 모델링하는 기법으로, 심리학, 로보틱스(Robotics), 가상현실, 영화, 게임 등에서 널리 사용된다. 기존의 군중 시뮬레이션은 목적지에 도달하기까지 길을 찾는 전반적인 길 찾기(global path finding)와 장애물, 다른 군중을 피하는 국소적인 플래닝(local planning)에 중점을 두고 연구가 진행되어 왔다. 하지만 요즘의 연구는 이런 물리적인 요소를 심리학적 분야와 결합시키는 데 더 집중하고 있다. 더 실제적인 군중을 흉내내기 위해 사람의 성격 요소와 물리적 특성을 결합하는 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 어떤 개인이 주위 사람의 존재 여부에 따라 그들을 얼마나 신경 쓰는지를 나타내는 척도인 자의식 이론을 군중 시뮬레이션에 적용한다. 자의식 이론과 군중 시뮬레이션을 결합하기 위해 우리는 유저 스터디를 하였다. 그 자료들에 의거해 사람을 공적 자기의식(Public self-consciousness)과 사적 자기의식(Private self-consciousness), 사회적 불안(Social Anxiety) 세 분류로 나누어 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 자신의 정해진 특성에 따라 움직이던 기존의 군중과 달리 주변 이웃의 행동에 의해 영향을 받는 군중을 시뮬레이션 한다. 또한 혼자 있을 때와 주변 사람이 있을 때 행동이 달라지는 사람의 모습을 보인다. 기존의 군중 시뮬레이션은 탈출 장면에서 항상 모든 에이전트가 동시에 탈출을 시작한다. 하지만 우리의 결과는 서로의 ‘눈치를 보는’ 군중을 시뮬레이션 할 수 있어, 주위의 이웃이 탈출하느냐 정지하느냐의 여부에 영향을 받는다. 또한 우리는 기존의 PEN 모델과 시뮬레이션 결과를 비교하였는데, PEN 모델은 에이전트의 크기(radius)가 디폴트 에이전트에 비해 너무 작은데 반해 우리는 비슷한 크기를 가지면서도 자연스러운 시뮬레이션 결과를 제공한다.