초록
최근 산림경영의 목표가 다양해지고 환경적인 기능을 고려한 공간적인 요소들이 고려되는 등 경영계획을 수립하는 것이 점차 복잡해지고 있다. 따라서 다양한 목표와 조건을 만족시킬 수 있는 최적화 경영기법의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 경영목표를 다루거나 공간적인 인자들을 다루는데 효과적인 Tabu Search(TS) 휴리스틱 알고리즘을 이용하여, 최적화된 경영계획을 수립할 수 있도록 산림경영 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해 TS 알고리즘의 논리적 흐름을 분석하여 여러 세부 프로세스를 설계하였다. 또한 시스템의 효율성을 높이기 위해서, 각 세부 프로세스의 운영시간 및 작업부하를 최소화하고 시스템 자원의 활용을 극대화하기 위한 방안들을 검토하였다. 이를 토대로 본 연구에서는 TS 알고리즘의논리적 흐름을 일부 변형한모델과 원형 알고리즘에 기반한 모델을 적용하여 최적화 모델링을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 본 연구를 통해 개발된 의사결정시스템은 주어진 경영목표 및 제한조건을 만족시키는 해를 제공하는 것이 가능하였으며, 특히 변형된 TS 알고리즘을 적용하는 경우 보다 안정적인 최적화 모델링이 가능한 것으로 나타났다. 앞으로 우리나라 산림의 최적화된 경영계획을 수립하는데 본 연구에서 개발된 의사결정시스템의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
Recently, forest management objectives become more complex and complicated, and spatial constraints were necessarily considered for ecological stability. Now forest planning is required to provide an optimized solution that is able to achieve a number of management objectives and constraints. In this study, we developed a decision supporting system based on the one of dynamic planning techniques, Tabu Search (TS) heuristic algorithm, which enable one to generate an optimized solution for given objectives and constraints. For this purpose, we analyzed the logical flow of the algorithm and designed the subsequence of processes. To develop a high-performance computing system, we examined a number of strategy to minimize execution time and workloads in each process and to maximize efficiency of using system resources. We examined two model based on the original TS algorithm and revised version of TS algorithm and compared their performance in optimization process. The results showed high performance of the developed system in providing feasible solutions for several management objectives and constraints. Moreover, the revised version of TS algorithm was appeared to be more stable for providing results with minimum variation. The developed system is expected to use for developing forest management plans in Korea.
