국가인력양성사업 교재개발 GIS 분야

1. 7. 모델링과 의사결정 7-1 문제 해결 모델링 기법 7-2 다규준 의사결정 7-3 공간 의사결정 시스템 국가인력양성사업 교재개발GIS분야

2. 7-1 문제 해결 모델링 기법 • 공간 모델링 • Deterministic process model : 알려진 변수에 의한 물리적 법칙으로 과정을 설명 • Stochastic process model : 확률적인 가설에 의해 과정을 설명 • GIS와 공간모델링은 상호보완적인 관계로 볼 수 있다. 설명이나 예측을 할 때, 공간 모델링은 정확한 수치 계산을 수행하는데 GIS보다 강력한 도구가 될 수 있음 • 현재의 GIS는 기존의 공간모델링처럼 설명이나 예측을 위한 모델링에 적합하지는 않다. 하지만 공간 위치선정 모델링에서 전통적인 공간적 반복 계산 도구가 GIS의 패턴과 작업흐름(flow)을 이용하는 등 새로운 시도가 이루어지고 있음 • GIS와 공간모델링은 SDSS (Spatial Decision-Support Systems)의 형태로 의사결정 문제 해결에 밀접한 기여를 하고 있음 • Decision-Support System : 1970년대 후반에 도입된 용어로 비즈니스 문제에 있어서 데이터베이스관리시스템, 분석적 연구 모델, 그래픽적 표현, 도표 그리고 정책 결정자의 전문가적 지식을 통합하기 위한 하나의 틀을 일컬음. 여기서의 모델은 시설들의 위치를 기본으로 하고 사용하는 기법은 수학적인 프로그래밍, 최적화에서부터 보다 복잡한 것에 이르기까지 다양함

3. 7-1 문제 해결 모델링 기법 • 통계적 모델링 • 공간 통계를 이용한 모델로서 GIS의 연계방안으로는 다음의 세 가지 경우가 있음 • 포함 전략 : GIS 시스템과 함께 공간 통계를 완전 통합적으로 제공하는 것 예) Spacestat, SPIDER, MapINFO 등 • 모듈 전략 : 통계 분석 모듈을 구축하여 GIS 모듈과 연계하는 방안 예) GLIM – ARC/INFO의 연계, ArcView Avenue 매크로언어 및 ARC/INFO AML 사용, 최근의 ARC/INFO S-Plus 등 • 데이터 import-export 전략 : GIS와 통계 패키지간의 자료 전달에 의해 GIS 공간분석 도구를 확장하는 것으로 가장 보편적인 방법. 필요한 변수를 import해서 통계 패키지나 스프레드시트에 집어넣거나 그 반대의 경우도 가능. 예) ARC/INFO – SAS 의 사용 • 수학적 모델링 • 수학적인 공식이나 알고리즘 또는 시뮬레이션 등을 이용한 모델링을 말하며 최적화(optimization)와 시뮬레이션(simulation)의 두 가지 방식이 있음

4. 문제 정의 인텔리전트 단계 GIS 평가 규준 제한조건 의사결정 행렬 대안들 디자인 단계 MCDM 의사결정자의 선호도 의사결정 규칙 선택 단계 MCDM/GIS 민감도 분석 추천 7-2 다규준 의사결정 • 다규준 의사결정의 구조 • 문제의 정의(problem definition) : 시스템의 바람직한 상황과 실재의 상황의 차이를 인식하는 것 • 평가 규준(evaluation criteria) : 의사결정 문제에 관련된 모든 고려 사항을 반영하는 목적들의 집합과 그 목적을 달성하기 위한 측정값(속성들)을 명시 • 대안들(alternatives) : 각각의 대안들에 의사결정 변수를 지정하고 제한 조건을 적용한 후 선택 가능한 대안이 결정됨 • 규준의 가중치(criterion weights) : 의사 결정자의 선호도가 의사결정 모델에 통합됨 • 의사결정 규칙(decision rules) : 앞의 세 단계들을 하나로 묶는 단계로 모든 대안의 평가를 동일 차원으로 통합 • 민감도 분석(sensitivity analysis) : 입력값(지리 정보, 의사결정자의 선호도)의 변화가 결과(대안들의 순서)에 어떻게 영향을 주는지 알아봄 • 추천(recommendation) : 대안들의 순서와 민감도 분석에 기초하여 바람직한 대안을 제시 의사결정의 구조

5. 산림 관리의 향상 산림 생산성 제고 하천 유출량 변동의 최소화 홍수 피해의 최소화 흙의 보존 최대화 여가 활동 기회 최대화 토양 고도 지질 경사 계곡의 밀도 여가 시설 7-2 다규준 의사결정 • 속성(attribute)과 목적(objective) • 속성(attribute) : 실세계의 공간 시스템을 구성하는 요소들을 표현하는 값으로 사상(entity)의 양이나 질, 사상간의 관계를 표현하며 목적과 관련하여 성과를 측정하는데 쓰임. • 목적(objective) : 공간 시스템의 바람직한 상태에 대한 기술로서 속성의 개선 방향을 나타냄. 예) 목적이 “대기 오염에 대한 노출 인구의 최소화”라면 “일정 정도 이상의 이산화황에 노출된 사람들의 숫자” 그리고 “일정 정도 이상의 일산화탄소에 노출된 사람들의 숫자”를 속성으로 사용할 수 있음 목적과 관련된 속성의 계층적 구조

6. 7-2 다규준 의사결정 • 규준도의 제작 • 규준도(Criterion map) : 대안을 평가하기 위한 규준을 세웠으면 GIS 데이터베이스에서 지도 레이어로 표현해야 하는데 이렇게 평가규준을 표현하는 레이어를 규준도(또는 속성도)라 부름 • 요소도(factor map) : 관련된 목적이 달성된 정도를 나타내는 속성의 공간적 분포를 나타낸 지도 • 제한조건도(constraint map) : 대안들에 적용되는 제한 요소를 나타낸 지도로서 대안들을 고려 대상에서 제거하기 위해 사용함 규준도의 제작

7. 7-2 다규준 의사결정 • 제한조건 • 자연이나 인간에 의한 제한으로 어떤 행동이 취해지는 것을 허락하지 않는 것을 말함. 사용 가능한 자원이나 규제에 의해 발생하며 모든 제한조건을 만족시킬 때의 대안을 “가능한 대안” 이라고 함 • 스크린 과정(screening) : • 대안들을 가능한 대안 또는 불가능한 대안으로 구분하는 과정 • 상쇄적 제한조건과 비상쇄적 제한조건 • 상쇄적(compensatory) 제한조건 : 스크린 과정상의 규준 사이의 상호교환을 고려 • 비상쇄적(noncompensatory) 제한조건 : 스크린 과정상의 규준 사이의 상호 교환(또는 상쇄, trade-offs)을 고려하지 않는 것 • 연계적(conjunctive) 스크린 과정: 모든 평가규준에 대해 정해진 기준을 만족시키는 것들만을 통과 • 분리적(disjunctive) 스크린 과정: 적어도 한 가지의 평가규준을 만족시키면 통과 • 사전편집적(lexicographic) 스크린 과정 : 가장 중요한 속성부터 한가지씩 평가 • 제거식(elimination by aspect) 스크린 과정 : 하나의 속성씩 기준을 만족시키지 못하면 바로 제거하면서 평가

8. 7-2 다규준 의사결정 • 의사결정 공간 • 조건을 충족시키는 영역으로서 가능한 대안들의 집합을 형성 • 규준 가중치 결정 • 목적 : 각각의 규준의 다른 규준에 대한 중요성을 표현하는 것 • 순위법(ranking), 비율법(rating), 쌍비교법(pairwise comparison), 상호교환분석법(trade-off analysis) 등의 방법이 있음 • 가중치가 클수록 전체 시스템에서의 중요성이 큼 • 정규화된 가중치 (Normalized weight) • w = (w1, w2,…, wj,,…, wn) ∑wj = 1 의사결정 공간

9. 7-2 다규준 의사결정 • 단순 부가 가중치법 (simple additive weighting(SAW) methods) • 각각의 대안들에 대하여 일정한 척도로 계산된 속성값에 중요도 가중치를 곱하여 더한 총점을 비교하여 가장 큰 값을 선택 • 가치함수(value function) 법 • Vi는 i번째 대안의 전체적인 가치(값), vij는 가치 함수에 의해 측정된 j번째 속성에 대한 i번째 대안의 가치(값), wj는 속성 j에 대한 정규화된 가중치, 즉 ∑wj = 1 • 확률적 부가 가중치법(probabilistic additive weighting) • pijk는 확률, vijk는 가치(값)이며, 각각 대안 i에 대한 속성 j의 레벨 k를 뜻함

10. 7-2 다규준 의사결정 • 해석적 계층법 (analytic hierarchy process, AHP) • 의사결정 문제를 핵심을 표현하는 계층들로 분해 • 주어진 계층 수준에서 쌍을 이루어 비교를 수행 • 비율척도에 의한 지역적 우선 순위들을 가지고 가장 낮은 계층에서 합성(글로벌) 우선순위의 집합을 만듬 • 이상점법(ideal point method) • 이상점과의 분리도에 기반 하여 대안들의 순위를 매기는 방법으로 이상점과 가장 가까운 대안이 최적의 대안이 됨 (여기서 이상점이란 각각의 규준에 있어서 가장 이상적인 가중치가 고려된 표준화된 레벨임) (a) AHP 과정 (b) 대안들의 비율화

11. 7-3 공간 의사결정 시스템 • 공간 의사결정 시스템의 요소 • DBMS(database management system)와 지리자료 : 저장, 유지, 검색, 추출 등 데이터 및 데이터베이스와 관계된 모든 임무를 수행하며 데이터에의 접근을 가능케 해 주고 프로그램에 적합한 형태로 이용할 수 있도록 관리하는 역할 • MBMS(model-based management system)와 모델 베이스 : 분석, 통계, 예측의 기능이 포함되며 모델의 유지, 관리에 필요한 루틴 및 라이브러리를 보유. 서로 다른 모델들간의 연계를 제공하여 한 모델의 결과물이 다른 모델의 입력정보가 될 수 있도록 함 • DGMS(dialogue generation and management system) : 모든 공간 의사결정 시스템의 기능은 DGMS를 통해 유기적으로 연관되며 수행됨 공간 의사결정 시스템의 구성 요소