[논문]관제시스템 구축을 위한 Fuzzy-AHP 위험 순위 평가 모델 개발

정성학; 박태준

doi:10.12812/ksms.2011.13.2.051

관제시스템 구축을 위한 Fuzzy-AHP 위험 순위 평가 모델 개발
Development on Fuzzy-AHP Ranking Risk Assessment Model for the monitoring systems 원문보기

대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, v.13 no.2, 2011년, pp.51 - 59

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study is to develop an evaluation model for the National highway risky areas. Thus, for the purposes of doing this, National highway risky area evaluated targeting to provide determination ranking and suggesting rival-superiority factors as well as under-inferiority factors in ten National highway risky areas. This study developed for modules of risky areas evaluation, using fuzzy set theory and analytic hierarchy process for evaluation model of National highway risky area in transport environment. The preceding studies assess risk analysis through analysis of causal relationships by National highway safety sector not only handles rating scale development suitable for assessment area by referring to accident frequency model but also geometric structures model. As result of this study, this model of Fuzzy Ahp Risk Analysis (FARA) apply for programmable design in real time processing through easily derive strategy for improvement activities to provide a decision-making effectively. Furthermore, this study contributes frame for improvements of National highway construction for renovation's priority strategy as well as future's policy schemes.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 국도 취약지구 관제시스템 구축을 위한 Fuzzy-AHP 위험 순위를 평가하기 위한 모델을 개발하고 프로그램을 제시한다. 국도 취약지구 10곳을 대상으로 취약지구를 평가하여 순위결정을 제공하고, 위험 수준이 높은 우위적인 요인과 위험열위적인 핵심요인들을 제시함으로서 위험평가 항목에 따른 취약지구 개선 활동의 우선순위 전략을 제공함으로서 향후 정책수립시 효과적인 의사결정을 위한 기반을 제공할 것이다.
본 연구는 퍼지이론(Fuzzy Theory)과 계층적 의사결정 분석모형을 이용하여 계량화시킨 위험평가와 관리 방안, 즉 ‘FARA(Fuzzy Analytic hierachy process Risk Analysis)’라는 계층적 의사결정 분석모형을 통하여 위험수준을 산출하여 보다 객관적으로 위험수준에 대응할 수 있는 체계를 구축하였을 뿐만 아니라 비교 대상들에 대한 위험평가에 따른 향후 교통환경 개선의 세부적인 전략을 실행하는데 용이 하도록 하였다.
본 연구에서는 주관적 환경에서 위험을 보다 객관화시키고 이를 이용하여 보다 현실적인 위험 제고방안을 도출하기 위해 개발한 위험평가모델의 알고리즘을 요약하면 와 같다.
본 연구의 목적은 국도 취약지구 관제시스템을 구축함에 있어서 해당구간의 위험 인지정도를 보다 객관화시키기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)과 계층적 의사결정 분석(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 위험 개선 의 우선순위를 제공하는데 있다. 기존 연구 문헌을 검토하여, 국도 운영관리 현장에서 쉽고 편리하게 적용할 수 있는 프로그램을 개발하였다.

제안 방법

사전조사에서는 국토해양부 및 도로관리 전문가 집단이 국토해양부(2009)에서 선정한 강원지역 151개소 중에서 중점관리하고 있는 대상인 10개소를 선정하고, 위험요소에 대한 사전 설문조사를 실시하였다[4-10]. 82개의 설문문항을 조사하고, 사전설문조사 결과를 바탕으로 설문항목의 신뢰성 평가와 요인분석을 실시하여 20개의 위험요소 평가항목을 선정하였다[5].
본 연구의 목적은 국도 취약지구 관제시스템을 구축함에 있어서 해당구간의 위험 인지정도를 보다 객관화시키기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)과 계층적 의사결정 분석(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 위험 개선 의 우선순위를 제공하는데 있다. 기존 연구 문헌을 검토하여, 국도 운영관리 현장에서 쉽고 편리하게 적용할 수 있는 프로그램을 개발하였다.
연구절차는 사전조사, 위험평가, 순위결정으로 진행되었다. 사전조사에서는 국토해양부 및 도로관리 전문가 집단이 국토해양부(2009)에서 선정한 강원지역 151개소 중에서 중점관리하고 있는 대상인 10개소를 선정하고, 위험요소에 대한 사전 설문조사를 실시하였다[4-10].
의사결정요소의 쌍대비교행렬의 가중치에 대한 일관성지수(CI: Consistency Index)와 랜덤지수(RI: Random Index)는 대안평가의 순위조합을 위하여 상대적인 중요도의 종합(Aggregation)으로 평가하였다[29].

대상 데이터

본 연구에서는 위험평가모델을 개발하기 위하여 취약지구 10지구를 대상으로 위험평가를 수행하였다. 국토해양부에서는 2004년부터 매년 교통소통 취약지구를 선정하여 집중 관리운영하고 있으며 해당 10개소는 도로관리 담당자와 전문가 그룹이 함께 참여하여 해당구간의 위험특성과 관리 운영실태를 조사분석하였다.
연구절차는 사전조사, 위험평가, 순위결정으로 진행되었다. 사전조사에서는 국토해양부 및 도로관리 전문가 집단이 국토해양부(2009)에서 선정한 강원지역 151개소 중에서 중점관리하고 있는 대상인 10개소를 선정하고, 위험요소에 대한 사전 설문조사를 실시하였다[4-10]. 82개의 설문문항을 조사하고, 사전설문조사 결과를 바탕으로 설문항목의 신뢰성 평가와 요인분석을 실시하여 20개의 위험요소 평가항목을 선정하였다[5].

데이터처리

본 연구는 퍼지이론 중에서 삼각퍼지수(TFN, Triangular Fuzzy Number)를 활용하여 위험평가를 수행하였다[1,2,25,26,28,30,31]. 삼각퍼지수를 비퍼지화 값으로 변환시키기 위해서 최대평균법(Mean of Maximal)을 적용하였고, 두 삼각퍼지수의 차이를 분석하기 위하여 해밍거리를 산출하였다. 해밍거리는 위험에 대한 속성평가를 위해서 기존의 연구에서 사용된 방식과 동일하게 α-cut 개념과 Gap 개념으로 중요정도와 인식정도의 차이를 불일치율(Discrepancy rate, Dr )로 식(1)과 같이 산출한다.

이론/모형

본 연구는 퍼지이론 중에서 삼각퍼지수(TFN, Triangular Fuzzy Number)를 활용하여 위험평가를 수행하였다[1,2,25,26,28,30,31]. 삼각퍼지수를 비퍼지화 값으로 변환시키기 위해서 최대평균법(Mean of Maximal)을 적용하였고, 두 삼각퍼지수의 차이를 분석하기 위하여 해밍거리를 산출하였다.
이러한 형태의 만족정도 와 중요정도의 주관적 불일치(Discrepancy)를 해밍거리(Hamming distance)와 두보이스방법(Dubois's method)를 이용하여 측정하였으며, 이러한 방법론은 위험에 대한 속성들을 평가하는데 효과적인 방법론으로 검증되었다[29].

성능/효과

‘기하구조특성’ 요인의 속성평가 결과, 유형성 요인의 첫번째 속성평가변수인 ‘도로선형(v09)’의 경우에는 C 취약지구는 ‘0(+)’ 형태, A, B, D취약지구들은 ‘0(-)’인 형태, E취약지구는 ‘1(-)’ 형태인 것으로 나타났다.
‘도로기상특성’ 요인의 속성평가 결과, 신뢰성 요인의 첫번째 속성평가변수인 ‘도로이용자의 기상조건에 대한 배려(v13)’의 경우에는 C, A, B, E취약지구들은 ‘0(-)’의 형태인 것으로 나타났고, D취약지구는 ‘1(-)’의 형태였지만, 두 번째 속성평가변수인 ‘포장상태(v14)’의 경우에는 모든 비교대상 취약지구들이 ‘0(-)’의 형태를 가지는 것으로 나타났다.
‘안전표지특성’ 요인에 대한 속성평가에 대한 결과, 공감성 요인의 첫 번째 속성평가변수인 ‘인지반응 특성(v05)’의 경우 C취약지구는 0(-)인 형태인 것으로 나타났고, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’인 형태인 것으로 나타났으며, 두 번째 속성평가변수인 ‘안전표지판 기능(v06)’의 경우 C취약지구는 ‘0(-)’인 형태인 것으로 나타났고, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’ 형태인 것으로 나타났다.
국도관리사무소 관할 취약지구 위험평가의 데이터들의 내적일치도 분석결과, 신뢰성 계수(Cronbach's Alpha)는 0.786로 각 측정항목들에 대한 평가자의 답변에 일관성이 있는 것으로 나타났다.
그 결과 선정된 20개의 위험요소 평가항목 요인은 사고위험특성(4항목), 안전표지특성(4항목), 기하구조특성(4항목), 도로기상특성(4항목), 도로교통특성(4항목)이다. 이는 도로운영관리를 효과적으로 수행하기 위해서 위험평가의 비용 대비 평가 문항수를 최적화하여 효율적으로 문항수를 추출하기 위함이다.
그 결과 총 20개의 위험평가변수들이 ‘사고위험특성(4)’, ‘안전표지특성(4)’, ‘기하구조특성(4)’, ‘도로기상특성(4)’과 ‘도로교통특성(4)’ 등 5개 요인들로 정의되어졌고, 이 5개의 요인들이 전체변이의 71.424%를 설명하는 것으로 나타났다.
대응성 요인에 대한 마지막 속성평가 변수인 ‘휴게시설의 위치와 서비스(v4)’의 경우는 C, B, E취약지구는 ‘0(-)’인 형태로 나타났고, 나머지 A, D취약지구는 ‘1(-)’인 형태인 것으로 나타났다.
두 번째 속성평가변수인 ‘교통운영전략-유지보수-시정노력(v18)’의 경우에는 C, D취약지구는 ‘0(-)’의 형태, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’의 형태인 것으로 나타났고, 또한 ‘도로경관(v19)’의 경우에는 C지구만 ‘0(-)’의 형태였고, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’의 형태인 것으로 나타났다.
두 번째 속성평가변수인 ‘사고발생 자료의 활용(v02)’에 대해서는 C취약지구의 경우는 ‘0(-)’인 형태, 나머지 비교대상 취약지구들은 ‘1(-)’인 형태로 나타났고, 세 번째 속성평가변수인 ‘속도규제 단속 카메라(v03)’에 대해서는 모든 비교대상 취약지구들이 ‘1(-)’인 형태로 나타났다.
두번째 속성평가변수인 ‘주행속도 변동범위(v10)’의 경우에는 C, 취약지구가 ‘0(-)’의 형태, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’ 형태인 것으로 나타났다.
마지막 도로교통특성 요인 속성평가변수인 ‘도로활용 강도 및 빈도특성(v20)’은 C지구만 ‘0(-)’의 형태였고, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’의 형태인 것으로 나타났다.
본 연구결과, 위험평가 점수가 가장 높은 C취약지구의 경우에는 위험 속성수준이 타 취약지구와 비교하여‘0(-)’ 형태 즉, 향후에 자원, 비용 및 시간적 요소가 허용되었을 때 개선시켜도 되는 위험 속성들이 있다.
분석결과를 종합해보면, 위험평가 점수가 가장 높은 C취약지구의 경우에는 위험 속성수준이 타 취약지구와 비교하여 ‘0(-)’ 형태 즉, 향후에 자원, 비용 및 시간적 요소가 허용되었을 때 개선시켜도 되는 위험 속성들이 많은 반면에 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’ 형태인 즉, 시급하게 개선이 필요한 위험 속성들이 많은 것으로 나타났다.
세 번째 속성평가변수인 ‘운전자의 도로안전 체감도(v11)’의 경우에는 C취약지구는 ‘0(-)’ 형태인 것으로 나타났고, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’의 형태를 가지는 것으로 나타났다.
세 번째 속성평가변수인 ‘조명시설의 배려(v07)’의 경우에는 C, B취약지구가 ‘0(-)’인 형태인 것으로 나타났지만, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’인 것으로 나타났다.
위험속성 평가결과, ‘사고위험특성’ 요인은 첫 번째 속성평가 변수인 ‘도로이용자의 실수 배려(v01)’에 대해서 C취약지구는 ‘0(-)’ 형태인 ‘향후 재정비해야할 속성’인 것으로 나타났고, A, B, D, E취약지구들의 경우, ‘1(-)’ 형태인 ‘시급히 개선시켜야할 속성’인 것으로 나타났다.
유형성 요인에 대한 마지막 속성평가변수인 ‘기하구조특성과 도로용량(v12)’인 경우에도 C취약지구는 ‘0(-)’의 형태, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’의 형태인 것으로 나타났다.
확신성 요인의 첫 번째 속성평가변수인 ‘소통상태정보(v17)’에 대해서는 C, B취약지구는 ‘0(-)’의 형태인 것으로, 나머지 취약지구들은 ‘1(-)’의 형태인 것으로 나타났다.

후속연구

본 연구는 국도 취약지구 관제시스템 구축을 위한 Fuzzy-AHP 위험 순위를 평가하기 위한 모델을 개발하고 프로그램을 제시한다. 국도 취약지구 10곳을 대상으로 취약지구를 평가하여 순위결정을 제공하고, 위험 수준이 높은 우위적인 요인과 위험열위적인 핵심요인들을 제시함으로서 위험평가 항목에 따른 취약지구 개선 활동의 우선순위 전략을 제공함으로서 향후 정책수립시 효과적인 의사결정을 위한 기반을 제공할 것이다. 국도 취약지구 관제시스템은 도로환경을 모니터링하고 위험요소에 대한 세부항목별 개선활동 대안을 제시한다.
본 연구는 퍼지이론(Fuzzy Theory)과 계층적 의사결정 분석모형을 이용하여 계량화시킨 위험평가와 관리 방안, 즉 ‘FARA(Fuzzy Analytic hierachy process Risk Analysis)’라는 계층적 의사결정 분석모형을 통하여 위험수준을 산출하여 보다 객관적으로 위험수준에 대응할 수 있는 체계를 구축하였을 뿐만 아니라 비교 대상들에 대한 위험평가에 따른 향후 교통환경 개선의 세부적인 전략을 실행하는데 용이 하도록 하였다. 더 나아가 위험평가모형을 프로그램화 함으로서 실시간으로 위험평가와 위험수준을 관리하는 개선활동에 대한 정책방향을 모색하는데 큰 도움이 될 것으로 사료된다.
순위 결정방법과 프로그램은 취약한 국도 교통환경의 세부적인 취약지구 위험 개선활동을 수행하기 위한 효과적인 정책 수립에 활용할 수 있도록 개발 하였으며, 더 나아가 국가 교통안전 개선과 효과평가에 일조할 것으로 사료된다.
추후연구에서는 표본과 정리된 기존 연구의 한계점을 극복하여 다양한 특성을 세부항목별로 산출하여 취약지구 위험지도를 개발하고, 개선사항을 도출하여 비용-편익분석을 수행하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
하지만, 취약지구 위험속성에서 ‘1(-)’ 형태인 즉, 시급하게 개선이 필요한 위험 속성을 우선 순위로 개선하는 정책 대안을 고려할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위험이란?	위험이란 사람의 실수, 자연재해, 시스템의 고장, 악의적인 행동의 물리적인 파괴나 손상을 주는 행위, 시스템에 대한 침해 등과 같은 비정상적인 일이 발생하는 것으로 정의한다. 위험을 판단하기 위해서는 위험의 수준을 평가하여야 한다.
	취약지구에서는 과거 사고건수를 바탕으로 한 방법론이 가진 한계점들을 개선하고자 객관적인 상세 방법론이 권고되는 이유는?	사고예측모형이나 도로안전평가는 활용도가 지속적으로 증가하고 있는 추세이고, 도로 안전개선 사업 시 사업효과를 판단하기 위해 매우 중요하다. 하지만, 국도사무소의 담당자나 교통정보센터의 도로관리자는 사고다발지점이나 위험성이 높은 취약지구에 관제시스템을 구축할 경우 구체적으로 위험요소별 항목의 개선수준을 결정하기 어렵고, 애매하여 비용 대비 개선 효과를 검증하기 위해 상당한 시간과 노력이 요소된다. 그러므로 취약지구에서는 과거 사고건수를 바탕으로 한 방법론이 가진 한계점들을 개선하고자 객관적인 상세 방법론이 권고된다.
	위험관리란?	위험을 판단하기 위해서는 위험의 수준을 평가하여야 한다. 위험관리는 조직이 보호하여야 할 자산을 파악하고 그 가치를 평가하여 자산에 대한 위험의 종류와 영향을 평가하며, 조직이 가지고 있는 취약점을 분석함으로서 위험의 수준을 평가하는 일련의 절차이다. 이러한 위험관리는 수준평가의 결과에 근거하여 비용-효과성(Cost-Effectiveness)과 적절한 통제방법을 선정하여, 그러한 위험수준의 평가결과에 근거하여 수용할 수 있는 수준까지 위험부담을 줄이기 위한 조치를 강구하며, 용인할 수 있는 수준을 관리하는 것을 말한다[1-3].

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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