• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.3
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• pp.437-454
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• 2000

본 연구의 목적은 공공시설물이지만 기피시설물이기 때문에 상당한 갈등을 일으키고 있는 쓰레기 소각장 입지를 선정하는데 있어서 GIS를 기반으로 다기준평가기법을 활용하여 보다 객관적이고 과학적이면서도 유연적인 후보입지를 추출하려는 것이다. 본 연구에서는 다양한 입지요인들을 표준화한 후 각 요인들이 갖는 상대적 중요도를 반영하는 가중치를 산출하고 의사결정 규칙을 적용하여 적합도 수준에 따른 후보입자들을 추출하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 각 평가기준들에 대해 상이한 가중치를 부여하고 의사결정 규칙방법을 달리 적용하였을 경우 후보입지들의 적합도 순위에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하였다. 이러한 방법을 통해 분석된 결과는 의사결정자들이 입지를 결정하는데 필요한 정보를 활용될 수 있으며, 따라서 GIS를 기반으로 하는 다기준 평가기법은 공간적 의사결정 지원시스템으로서으 GIS기능을 증대시킨다고 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.195-195
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• 2011

국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.12
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• pp.1015-1029
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• 2011

Conventional MCDA techniques have been used in the field of water resources in the past. A GIS can offer an effective spatial data-handling tool that can enhance water resources modeling through interfaces with sophisticated models. However, GIS systems have a limited capability as far as the analysis of the value structure is concerned. The MCDA techniques provide the tools for aggregating the geographical data and the decision maker's preferences into a one-dimensional value for analyzing alternative decisions. In other words, the MCDA allows multiple criteria to be used in deciding upon the best alternatives. The combination of GIS and MCDA capabilities is of critical importance in spatial multi-criteria analysis. The advantage of having spatial data is that it allows the consideration of the unique characteristics at every point. The purpose of this study is to identify, review, and evaluate the performance of a number of conventional MCDA techniques for integration with GIS. Even though there are a number of techniques which have been applied in many fields, this study will only consider the techniques that have been applied in floodplain decision-making problems. Two different methods for multi-criteria evaluation were selected to be integrated with GIS. These two algorithms are Compromise Programming (CP), Spatial Compromise Programming (SCP). The target region for a demonstration application of the methodology was the Suyoung River Basin in Korea.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.3-8
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• 2005

위성영상을 이용한 산불탐지기법은 단순한 화재의 유무뿐만 아니라 온도, 면적, 상태 등과 같은 다양한 정보를 얻을 수 있는 수준으로 개발되었다. 하지만 실제 적용결과에 있어서는 서로 다른 탐지결과를 보이기 때문에 어떤 탐지기법을 선택하고 기법에 사용되는 임계값들을 어떻게 결정해야 하는가라는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 의사결정기법을 이용하여 개별 탐지기법의 결과를 분석하여 최적해를 얻고자 하였다. 이를 위하여 국내에서 발생한 산불에 주요 탐지기법을 적용, 정확도를 평가한 후 의사결정기법을 적용하여 보다 정확한 결과를 얻는 연구를 수행하였다. 그 결과 단일 탐지기법에서 발생하는 오류(false alarm)을 일정부분 보완할 수 있었다. 하지만 충분한 실측자료가 부족하여 정확한 평가 및 검증에는 한계가 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2007.10a
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• pp.131-139
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• 2007

국토기본법과 국토의 계획 및 이용에 관한 법률은 국토의 지속 가능한 발전을 위한 정책 및 계획을 규정하고 있다. 이를 효율적으로 달성하기 위한 수단으로GIS를 기반으로 공간의사결정 지원체계 구축에 대한 수요가 높아지고 있다. 이는 그 동안 행정업무를 위한 자료관리 중심의 정보화에서 공간자료분석을 기반으로 한 정보화에 대한 새로운 수요라고 할 수도 있다. 그러나 국토공간계획을 지원하기 위한 의사결정지원체계를 성공적으로 구축하기 위해 해결해야 할 많은 과제들이 있다. 본 연구는 국토공간계획을 위한 의사결정지원체계를 구축하는데 장애가 되는 과제를 파악하고, 해결방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 전문가를 대상으로 한 델파이 조사를 실시했다. 본 연구는 공간의사결정지원체계의 설계 및 개발에 영향을 미치는 주요 요인을 중심으로 research questions를 가지고 접근했다. 시스템 설계 관점에서 처리결과에 영향을 미치는 요인으로 입력되는 자료와 지식, 분석처리하는 방법, 인터페이스 등을 중심으로 research question을 설정했다. 시스템 개발과 관련하여 개발도구 확보, 이해관계자 참여 방안, 시스템의 지속성 확보 등을 중심으로 research questions를 설정했다. 마지막은 향후 공간의사결정 지원체계의 연구 및 개발을 효율적으로 수행하기 위한 파트너쉽에 대한 research question이다. 지금까지 국내에서 공간의사결정지원체계 구축과 관련해 기초적인 이론이나 방법론에 대한 연구가 미흡했다. 대부분 외국의 연구 및 개발사례를 소개하는 수준에 불과하다. 특히 공간의사결정지원체계를 구축하거나 운용하는 기반기술인 개발도구에 대한 기술수준이 상당히 미흡하다. 조사결과에서 공개소프트웨어 도입에 대한 필요성 강조가 이를 반증하고 있다. 또한 시민사회의 성숙, 다양한 사회단체 출현 등으로 국토공간계획 과정에 이해관계자 참여정도가 질적 양적으로 높아질 것으로 예상된다. 그러나 이에 대응하기 위한 기술, 기법 등에 대한 연구는 매우 미흡하고 단편적으로 관련 기술을 소개하는 정도이다. 국토공간계획 및 정책과 관련한 다양한 문제해결을 위한 공간의사결정지원체계를 구축하기 위해서 장기간에 걸긴 단계적 접근이 필요하다. 국토공간계획은 우리나라만의 자연 환경 및 인문환경의 특성이 반영되어야 할 것이다. 이를 위해 우리의 개발방법론, 우리의 기술이 개발되어야 하며, 이를 체계적으로 구현할 수 있는 협력체계 구축이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.76-78
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• 2004

최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.7 s.110
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• pp.643-652
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• 2006

Decision trees are mainly used for the classification and prediction in data mining. The distribution of spatial data and relationships with their neighborhoods are very important when conducting classification for spatial data mining in the real world. Spatial decision trees in previous works have been designed for reflecting spatial data characteristic by rating Euclidean distance. But it only explains the distance of objects in spatial dimension so that it is hard to represent the distribution of spatial data and their relationships. This paper proposes a decision tree based on spatial entropy that represents the distribution of spatial data with the dispersion and dissimilarity. The dispersion presents the distribution of spatial objects within the belonged class. And dissimilarity indicates the distribution and its relationship with other classes. The rate of dispersion by dissimilarity presents that how related spatial distribution and classified data with non-spatial attributes we. Our experiment evaluates accuracy and building time of a decision tree as compared to previous methods. We achieve an improvement in performance by about 18%, 11%, respectively.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.4
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• pp.101-111
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• 2014

Spatial events are predictable using data mining classification algorithms. Decision trees have been used as one of representative classification algorithms. And they were normally used in the classification tasks that have label class values. However since using rule ranking methods, spatial prediction have been applied in the spatial prediction problems. This paper compared rule ranking methods for the spatial prediction application using a decision tree. For the comparison experiment, C4.5 decision tree algorithm, and rule ranking methods such as Laplace, M-estimate and m-branch were implemented. As a spatial prediction case study, landslide which is one of representative spatial event occurs in the natural environment was applied. Among the rule ranking methods, in the results of accuracy evaluation, m-branch showed the better accuracy than other methods. However in case of m-brach and M-estimate required additional time-consuming procedure for searching optimal parameter values. Thus according to the application areas, the methods can be selectively used. The spatial prediction using a decision tree can be used not only for spatial predictions, but also for causal analysis in the specific event occurrence location.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.252-252
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• 2016

수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 한반도 수리적 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 요구되고 있다. 한반도는 지리적 특성상 약 70%가 산학 구조로 되어 있어서 지형적 기상 현상이 복잡하여 가뭄지수의 공간 보간에 어려움이 있다. 따라서 지형적 특성-거리, 고도, 해양에서의 거리, 지향면 등을 고려할 수 있는 PRISM 기법을 기존의 공간 보간 기법과 비교 분석하여 한반도 전역의 가뭄 특성에 적합한 공간 보간 기법을 검출하고자 하였다. 자료의 분석은 기상청에서 제공하는 강우 관측소중 40년 이상의 연한을 가지고 있는 60개 지점을 선정하여 분석하였으며 방법 간의 비교는 지점을 선정하여 추정된 오차를 기초로 하여 판단하였다. 분석결과 PRISM 기법이 복잡한 지형적 특성을 가진 지역에서 더 적합한 방법으로 나타났다. 향후 연구에서는 미개측 지역의 가뭄지수 분석을 시행하여 관측소가 설치되지 않은 지역의 적합한 가뭄 특성을 분석하여 효율적인 수자원 활용을 위한 적절한 의사결정 지표를 선정하고자한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.63-66
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• 2006

실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.