Development of an Technique for Assessing Priority of Alternatives in Railroad Projects Considering Civil Petitions

Through rail transit has many merits as a safe, environmental harmonic and scheduled transit, there are many problems to construct railroads because of the public resentment. However, there is no reasonable way to settle the conflict properly and it causes enormous social and economic losses. This paper suggests a methodology to evaluate public complaint using the AHP technique, which is generally used as the methodology to evaluate public complaint using the AHP technique, which is generally used as the Multi-Criteria Decision Making (MCDM). However, the result from the AHP has some defects to control conflicts because the interests related to railroad projects are so complex that it is hard to make people persuaded easily. Therefore, this paper suggests 'the improvement ranking method', 'the sensitive analysis', and 'the assessment of independence relationship' which can aid the basic AHP to be robust. And the AHP. modified by fuzzy method, is also suggested to apply this methodology to example rail paths in Korea.

민원을 고려한 철도대안 우선순위 판단기법 개발

본 연구는 도심구간통과 철도노선에서 빈번히 발생하는 민원을 고려하여 철도 건설대안의 우선순위를 판단할 수 있는 방법론을 다기준 의사결정법의 하나인 AHP (Analytic Hierarchy Process; 분석적 계층화법) 기법을 이용하여 개발하였다. 철도사업과 관련된 민원의 특성 및 원인을 분석하기 위해, 경의선, 경춘선, 수인선, 장항선의 네 개 노선에서 주로 발생되는 민원사항을 정리 분석하였다. 원인별로 분류된 민원을 해결할 수 있는 전문가 집단의 브레인 스토밍 과정을 거쳐 현행유지를 포함한 7 개의 철도건설 대안을 제시하였다. 선택된 최적대안을 시행함에 있어 문제가 될 수 있는 항목을 사전에 파악할 수 있도록 개선우선순위를 도출하였으며 AHP 평가설문이 내재적으로 가지는 중복도 문제를 해결하기 위해 Fuzzy 측도를 활용한 송기한 (2002)의 모형을 적용하였다. 각 대안 간 가중치 변화에 대한 민감도 분석을 수행하여 집단간 이해관계의 차이로 인한 최적대안의 변화정도를 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 방법의 적용성 검토를 위해 경의선 구간 중 고양시 지역을 대상으로 지하화와 현행유지 대안에 대한 사례분석을 수행한 결과 각각 0.489, 0.511로 현행유지 대안이 더 높은 점수를 가지는 것으로 나타났다. 하지만 중복도와 민감도 분석을 시행했을 경우 평가점수에 다소 차이가 나타났다. 또한, 현행유지대안을 선택할 경우 종합교통체계의 열위지수가 0.1063으로 가장 우선적으로 보완되어야 할 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 모형을 바탕으로 민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.