에이전트 기반(Agent-based) 대피 시뮬레이션은 비상 상황 시 군중 행동을 연구하기 위해 널리 사용되지만, 많은 모델이 완벽한 사건 인식, 완전한 출구 지식, 그리고 완전히 합리적인 의사결정과 같은 가정에 의존합니다. 본 논문은 불확실성 하에서의 인간 행동에 대한 통합 모델로 인지(cognitive), 감정(emotional), 사회적(social) 및 성격(personality) 관련 메커니즘을 통합한 확장된 대피 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 연속적인 사건 확실성 수준(Event Certainty Level)에 기반한 동적 사건 인식 메커니즘, 습득, 망각 및 회상에 영향을 받는 출구 지식의 기억 기반 표현, 공황(panic)이 고강도 상태로 나타나는 연속적 공포 모델, 그리고 OCEAN 기반의 성격 표현을 포함합니다. 신경증(Neuroticism)은 감정 모델에 명시적으로 통합되어 공포의 생성, 에스컬레이션(escalation), 사회적 전염(social contagion) 및 회복에 영향을 미칩니다. 행동적 이질성(Behavioral heterogeneity)은 인지된 위험에 대한 반응에 영향을 미치는 개별화된 의사결정 임계값을 통해 더욱 포착됩니다. 이 프레임워크는 공간적 친숙도, 기억의 견고성, 의사결정 민감도, 감정 역학 및 성격 변화의 효과를 조사하는 시뮬레이션 실험을 통해 평가됩니다. 결과에 따르면 인지, 감정 및 성격 중심의 프로세스가 대피 역학에 실질적인 영향을 미치며, 대피 효율성을 감소시키고 지연, 혼란, 부상 및 사회적 영향을 받는 행동과 같은 현실적인 군중 현상을 생성함을 보여줍니다. 제안된 프레임워크는 비상 대피 시 인간 행동에 대한 보다 현실적인 표현을 제공하며 인지, 감정, 성격 및 군중 역학 간의 상호작용에 대한 체계적인 조사를 지원합니다.