CrowdSynthetic

CrowdSynthetic은 이벤트 경기장의 군중 밀도와 위험을 모니터링하기 위한 개념 증명 도구다. 구역과 무대, 출구를 기술한 레이아웃 파일을 넘기면, 시간이 지나며 그 공간을 채우는 군중을 시뮬레이션한다. 목표는 완성도 높은 제품이 아니다. 군중이 언제 위험해지는지, 그리고 그에 어떻게 대응할지를 정하는 로직을 위한 실제 작동하는 시험대다.

이 프로젝트는 사후 보고만 하는 대신 문제가 일어나기 전에 예측한다. 각 구역에는 수용 인원이 있고, 시뮬레이션은 얼마나 찼는지 추적하며, 위험 엔진은 군중 전방이 포화되기 직전에 경고한다. 이어서 다음에 무엇을 할지에 대한 AI 스타일 권고문을 작성한다. 군중 관리를 연구하거나 안전 대시보드를 시제품으로 만드는 사람에게는 이 예측과 대응의 조합이 흥미로운 지점이다.

가장 큰 한계는 범위다. 이것은 개념 증명이며 배포된 시스템이 아니다. 자기 컴퓨터에서 합성 군중을 돌릴 뿐이고, 실시간 카메라 영상도, 실제 센서 데이터도, 호스팅된 대시보드도 없다. Python만 사용하고 데스크톱 창을 열며, 지표를 CSV와 JSON으로 기록해 직접 분석하게 한다. 연구와 데모에는 충분하다. 경기장 운영자에게 넘겨주고 손을 떼는 종류의 물건은 아니다.

시작하기

1. GitHub 저장소를 복제하고 Python 3.9 이상이 설치되어 있는지 확인한다.
2. pip install -r requirements.txt로 의존성을 설치한다. 이 과정에서 OpenCV가 함께 설치되므로, 여기서 오류가 나면 보통 OpenCV 설치가 잘못된 것이다.
3. layout.json을 열고 구역, 수용 한도, 무대, 출구를 시뮬레이션하려는 경기장에 맞게 조정한다.
4. python -m src.main으로 시뮬레이션을 실행한다. 아바타와 히트맵, UI 오버레이가 있는 실시간 창이 열린다.
5. 모드가 NORMAL과 EVACUATION 사이를 오가는 것을 지켜본 뒤, concert_risk_log.csv와 concert_risk_log.json에서 기록된 지표를 확인한다. 종료는 Q 키다.