초록
본고에서 적용한 유전자 알고리즘(GenAlg)은 다윈의 유전적 진화이론에 기반한 적정해 탐색기법으로써 공간연구에 있어서도 다양한 응용연구가 선행된 바 있다. 본 연구는 최근 신도시 개발과 함께 택지개발사업 등이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로 GIS 툴을 이용하여 격자인구자료를 구축하고 자연환경변수와 함께 개발 촉진형 및 규제형 용도지역지구 지정현황 등 주요 인구동태 결정요인에 관한 공간정보를 구축한 다음 GenAlg 모형을 추정하고 이를 동일 설명변수를 사용한 회귀분석 결과와 비교해 봄으로써 GenAlg기법의 유용성을 정량적으로 비교분석해 보았다. 분석결과 회귀분석과 유사하게 설명변수들에 대해 비교적 일관되고 설득력 있는 계수 값들이 도출되었고 이로써 GenAlg모형은 적자생존의 유전학적 원리를 기반으로 도시현상과 관련한 제반 문제의 적정해를 찾는 유용한 학제적 탐색기법임을 확인할 수 있었다.
The Genetic Algorithm is one of the population surface modelling tool in the field of urban and environmental research based on the gridded population data. Taking the East-Hwasung area as the case, this study first builds a gridded population data based on the GIS databases as well as municipal population survey data. The study then constructs the attribute values of the explanatory variables by way of GIS tools. The regression model constructed with the same variables is also run as a comparative purpose at the same time. It is shown that the GenAlg output predicted as much consistent and meaningful coefficient estimates for the explanatory variables as the regression model, indicating that it is a very useful interdisciplinary research tool to find optimal solutions in urban problems.
