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지리정보시스템(Geographic Information Systems)의 공간분석에 있어서 최적 입지의 평가와 판단은 중요한 공간의사 결정의 한 부분이다. 이를 위해서 현재까지 지리정보의 공간분석 연구에서 많은 기법들과 모형들이 개발되어 왔다. 또한 각종 지리정보들의 형상화와 시각화를 위한 지도화 기법들도 지리정보시스템 내에서 활발히 이용되고 있다. 이러한 공간분석 결과의 효과적인 지도화와 시각화는 지리정보시스템을 이용하는 의사결정에 많은 이점들을 제공할 수 있다. 또한 공간 문제 해결에 이용되는 각종 분석 모형과 알고리즘의 결과를 지도상으로 얼마나 효과적으로 지도화할 수 있느냐는 효과적인 입지 의사 평가 및 결정에 중요한 요소가 될 수 있다 이러한 중요성에도 불구하고, 대부분의 GIS 입지 분석 및 모형 연구들은 분석 기법의 계량화와 우수한 알고리즘의 개발에 치중되어 왔으며, GIS 내의 최적화 분석 결과의 지도화 및 시각적 기능과의 통합에 대한 연구는 상대적으로 소홀해 왔다.
즉, 각 지역간에 발생할 수 있는 상이한 최적 접근도의 변화와 분석 모형의 상이한 분석 결과를 시각적으로 동시에 표현하는 것은 GIS 내의 입지 분석 및 모형 연구에 필수적인 한 부분이라고 할 수 있다. 그러므로, 본 연구에서는 이들 연구의 한 부분으로서, 입지 분석 기법 및 모형들이 제시하는 결과를 비교ㆍ분석하는 데 있어, 어떠한 시각화 기능들이 효과적으로 이용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 이러한 연구 목적을 위해서 본 연구에서는, 분석 기법의 상이한 결과에 따라 발생하는 각 지역간의 접근성 차이를 동시에 효과적으로 표현하기 위해서 어떠한 시각화 기법들이 고려되어야 하는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 첫 번째로, 최적 분석 모형으로서 수송비용 최적화 문제를 목표로 하는 p-median 입지 계획문제를 설정하여 분석 알고리즘으로서, 전통적으로 우수한 분석 알고리즘으로 알려진 Cooper 알고리즘과 새로운 공간 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하였다. 두 번째로, 이들 두 기법들이 제공하는 분석 결과(접근성의 상이)들을 대상으로 어떠한 지역에서 얼마나 상이한 접근성이 차이를 보여 주는지를 접근성의 가감을 통해서 살펴 보았다. 예를 들어, 특정 지역의 동일한 최적 입지시설에 대해 Cooper알고리즘을 적용하였을 경우, 유전자 알고리즘의 분석 결과보다 접근성이 불리한 결과가 나올 경우, 혹은 어떠한 지역에서 상이한 접근성의 정도를 지도화할 경우, 그 변화성을 2차원과 3차원 visualisation 기법들을 통해서 얼마나 시각적으로 효과적으로 표현할 수 있는가를 파악하고자 하였다. 마지막으로, 본 연구는 효과적인 시각적 표현은 공간 입지 의사결정에 주요한 부분이 될 수 있으며, 이를 위해 최소한의 기본적인 연구결과로서, 어떠한 방향에서 GIS상의 공간 최적화 기법 평가를 위한 visualisation 기법들이 이용될 수 있는지를 간단한 예들를 통해서 살펴 보았다. 이와 더불어 본 연구의 발전을 위한 여러 후속 연구들이 제시될 수 있다. 첫 번째로, 다양한 입지문제의 적용이 필요하다. 실제 한국사회에서 요구되는 다양한 공간입지 문제를 위한 효과적인 대안으로서, GIS 내의 적합한 시각화 기법들을 이용한 다양한 최적화 문제 적용은 본 연구의 범위 확대에 필수적이다. 둘째로, 본 연구에서 제시된 시각화 기법의 향상된 기법 연구가 필요하다. 기본적인 2차원과 3차원 기법들과 더불어 GIS 이용자들의 다양한 요구에 부응할 수 있는 고차원적인 시각화 기법들이 개발되어야 한다. 세째로, 시각화 기법과 공간 입지분석 기법간의 통합화 연구도 GIS 연구에 필수적이다. 그러므로 본 연구의 발전을 위해서 이러한 후속 연구들이 계속 되어야 한다.
즉, 각 지역간에 발생할 수 있는 상이한 최적 접근도의 변화와 분석 모형의 상이한 분석 결과를 시각적으로 동시에 표현하는 것은 GIS 내의 입지 분석 및 모형 연구에 필수적인 한 부분이라고 할 수 있다. 그러므로, 본 연구에서는 이들 연구의 한 부분으로서, 입지 분석 기법 및 모형들이 제시하는 결과를 비교ㆍ분석하는 데 있어, 어떠한 시각화 기능들이 효과적으로 이용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 이러한 연구 목적을 위해서 본 연구에서는, 분석 기법의 상이한 결과에 따라 발생하는 각 지역간의 접근성 차이를 동시에 효과적으로 표현하기 위해서 어떠한 시각화 기법들이 고려되어야 하는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 첫 번째로, 최적 분석 모형으로서 수송비용 최적화 문제를 목표로 하는 p-median 입지 계획문제를 설정하여 분석 알고리즘으로서, 전통적으로 우수한 분석 알고리즘으로 알려진 Cooper 알고리즘과 새로운 공간 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하였다. 두 번째로, 이들 두 기법들이 제공하는 분석 결과(접근성의 상이)들을 대상으로 어떠한 지역에서 얼마나 상이한 접근성이 차이를 보여 주는지를 접근성의 가감을 통해서 살펴 보았다. 예를 들어, 특정 지역의 동일한 최적 입지시설에 대해 Cooper알고리즘을 적용하였을 경우, 유전자 알고리즘의 분석 결과보다 접근성이 불리한 결과가 나올 경우, 혹은 어떠한 지역에서 상이한 접근성의 정도를 지도화할 경우, 그 변화성을 2차원과 3차원 visualisation 기법들을 통해서 얼마나 시각적으로 효과적으로 표현할 수 있는가를 파악하고자 하였다. 마지막으로, 본 연구는 효과적인 시각적 표현은 공간 입지 의사결정에 주요한 부분이 될 수 있으며, 이를 위해 최소한의 기본적인 연구결과로서, 어떠한 방향에서 GIS상의 공간 최적화 기법 평가를 위한 visualisation 기법들이 이용될 수 있는지를 간단한 예들를 통해서 살펴 보았다. 이와 더불어 본 연구의 발전을 위한 여러 후속 연구들이 제시될 수 있다. 첫 번째로, 다양한 입지문제의 적용이 필요하다. 실제 한국사회에서 요구되는 다양한 공간입지 문제를 위한 효과적인 대안으로서, GIS 내의 적합한 시각화 기법들을 이용한 다양한 최적화 문제 적용은 본 연구의 범위 확대에 필수적이다. 둘째로, 본 연구에서 제시된 시각화 기법의 향상된 기법 연구가 필요하다. 기본적인 2차원과 3차원 기법들과 더불어 GIS 이용자들의 다양한 요구에 부응할 수 있는 고차원적인 시각화 기법들이 개발되어야 한다. 세째로, 시각화 기법과 공간 입지분석 기법간의 통합화 연구도 GIS 연구에 필수적이다. 그러므로 본 연구의 발전을 위해서 이러한 후속 연구들이 계속 되어야 한다.
목차
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Visuailsation, GIS and Location Optimisation
Ⅲ. Location Problem and Solution Algorithms
Ⅳ. Data and Assessment
Ⅴ. Visualisation Approaches for Location Optimisation Problem
Ⅵ. Conclusion
References
초록
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