[Analysis] 공개 검증 데이터 후보 조사 추가

Author: learncold

docs/공개 성능 검증 데이터 조사.md

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+# 공개 성능 검증 데이터 조사
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+2026년 3월 30일 기준, 공개 데이터는 있습니다. 다만 SafeCrowd 검증에는 한 개의 데이터셋으로 끝나지 않고, `자유보행/궤적`, `병목·출구`, `대피 실험`, `고밀도 현장 군중`, `경로 선택` 데이터를 조합하는 방식이 맞습니다. 아래의 "우리 프로젝트에 어떤 검증에 쓰기 좋은지" 평가는 소스 설명을 바탕으로 한 추론입니다.
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+## 대표 후보
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+- [Jülich Pedestrian Dynamics Data Archive](https://www.re3data.org/repository/r3d100013370) / [Fair2Ped 안내](https://www.fz-juelich.de/en/ias/ias-7/research-1/projects/fair2ped-1): Jülich는 2005년부터 보행 동역학 실험 데이터를 공개해 왔다고 밝히고, re3data는 궤적과 비디오가 포함된 open repository로 설명합니다. 병목, 교차류, 계단 같은 기초 실험 검증에 가장 잘 맞습니다. 다만 확인한 일부 legacy 페이지인 [bottleneck](https://doi.org/10.26165/JUELICH-DATA/YIJOQW), [stadium stairs](https://doi.org/10.26165/JUELICH-DATA/X4LULA)는 메타데이터는 보이지만 파일은 비어 있었습니다.
+- [Dense Crowd Dynamics and Pedestrian Trajectories: Lyon](https://www.nature.com/articles/s41597-025-04732-3) / [Zenodo 데이터](https://doi.org/10.5281/zenodo.13830435): 2025년 공개. 약 7,000개 개별 궤적, GPS, 접촉/밀침 통계, 최대 약 4 ped/m² 수준의 현장 고밀도 데이터가 있어 혼잡과 밀도 전조 검증에 좋습니다.
+- [Train Station 24 million trajectories](https://www.nature.com/articles/s41597-024-04071-9) / [figshare 데이터](https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27058384): 2024년 공개. 24,788,881 trajectories, CSV 형식. 역/터미널의 대규모 자유보행, 대기, 흐름 분포 검증에 유용합니다.
+- [Pedestrian Trajectory Dataset of Public European Squares](https://www.nature.com/articles/s41597-026-06686-6) / [Zenodo 데이터](https://doi.org/10.5281/zenodo.18267205): 2026년 공개. 39개 유럽 광장, 348,300 trajectories. 일반 보행 baseline과 공간별 흐름 차이 비교에 적합합니다.
+- [Double-deck train evacuation trials](https://data.mendeley.com/datasets/w577r33mxz/1): 2021년 공개. 15회 실험, 91명 참가, raw/corrected evacuation time과 simulation total time 포함. 실내 egress와 출구 폭 영향 검증에 직접적입니다.
+- [High-deck coach evacuation datasets](https://link.springer.com/article/10.1007/s10694-022-01253-y): 2022년 공개 논문. 대피 시간, 유량, 계단 속도, 출구 선택 데이터를 모델 검증용으로 제공한다고 명시하고, 일부는 supplementary S1로 공개합니다. 협소 통로/차량형 대피 검증에 좋습니다.
+- [Evacuation route-choice dataset](https://www.nature.com/articles/s41597-025-04440-y) / [figshare 데이터](https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27705402): 2025년 공개. 208명, T자 교차로, 선택 경로·결정 시간·마우스 회전 포함. 출구 선택/길찾기 보정용으로 좋습니다.
+- [ETH BIWI Walking Pedestrians](https://vision.ee.ethz.ch/datsets.html)와 [Edinburgh Informatics Forum Pedestrian Database](https://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/FORUMTRACKING/): 고전 공개 세트입니다. 자유보행, 회피, 추적 성능 검증에는 좋지만, 비상 대피나 초고밀도 위험 검증에는 직접성은 낮습니다.
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+## 실무적으로 보면
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+- `현실 재현 성능`을 보려면 위 공개 데이터가 충분히 쓸 만합니다.
+- `엔진 실행 성능(FPS, agents/sec, memory)`을 보려면 공개 실측 데이터만으로는 부족하고, 동일 조건을 synthetic workload로 재생성한 벤치마크가 별도로 필요합니다.
+- 확인한 범위에서는 `압사`, `연쇄 전도`, `치명적 crush` 수준의 공개 원시 trajectory 데이터는 매우 드뭅니다. 이 부분은 주로 집계 통계나 사고 분석 논문 위주입니다.
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+## 다음 단계 후보
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+1. 다운로드 가능한 것만 추려서 표로 정리
+2. SafeCrowd 요구사항에 맞춰 "우선 검증용 5개" shortlist 작성
+3. 각 데이터의 포맷, 라이선스, 활용 난이도까지 추가 조사