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The study aims to quantitatively analyze pedestrian crowd risks in dense urban environments.

June 6, 2026

Simulating Pedestrian Risk in Dense Urban Networks: Bottlenecks, Flow Interactions, and Intersections

Key Points

The study aims to quantitatively analyze pedestrian crowd risks in dense urban environments.
Applied Python-based pedestrian simulation and social force model for risk analysis.
Executed 24 scenarios combining flow levels, obstacles, and stop probabilities in three urban space types.
Evaluated risk levels using a composite risk index and validated results with independent random seeds.
T-junction T08 exhibited the highest risk index (RI = 0.834 ± 0.122).
X-junction showed the greatest variability (CV ≈ 16.2%), indicating prediction uncertainty.

Abstract

본 연구는 서울의 고밀도 도로·골목 공간에서 발생하는 군중 밀집 위험을 정량적으로 분석하기 위해 Python 기반 보행자 시뮬레이션과 사회력 모형(Social Force Model)을 적용하였다. 분석 대상은 양 방향 직선 골목(C군), T자 교차점(T군), X자 교차점(X군)의 세 공간 유형이며, 유량 수준, 장애물 유무, 무작위 정지 확률을 조합한 총 24개 시나리오를 실행하였다. 각 시나리오에서는 충돌 횟수, 근거리 위험, 평균 보행속도, 차단 비율, 대기 압력을 산출하고, 이를 복합위험지수(RI)로 통합하여 위험 수준을 평가하였다. 결과의 견고성을 검증하기 위해 모든 시나리오를 5개의 독립 난수 시드로 반복 실험하였다. 분석 결과, T자 교차점의 T08이 RI = 0.834 ± 0.122로 가장 높은 위험을 보였으며, X군은 변동계수(CV ≈ 16.2%)가 가장 커 4방향 합류 구조의 예측 불확실성이 확인되었다.

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Authors

Han-Byeol Yoo

Hyunchul Ahn

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Journal of the Korea Society of Computer and Information

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