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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 GAs 기반 공간계획 최적화모델을 제시한 국외 연구를 수집 및 분석함으로써, 국내에 그 연구동향을 소개하고, 해당 모델이 ‘어떤 문제에 적용가능한지’ 혹은 기존의 평가 자료 방법론과 ‘연계 가능한지’를 판단하기 위한 기초자료를 제시하였다.
- 본 연구의 목적은 GAs 기반 공간계획모델을 제시한 국외 연구를 수집 및 분석하는 데 있다. 자료 수집은 학술검색엔진인 ‘Web of Science (www.
제안 방법
- O=목적 수, α0는 목적별 가중치, fobjo=적합도 값, I0=최고값(ideal valu/reference point), T0 =가능한 최저값(worst value) 해당 αuk혹은 fOBJ0을 도출하기 위해 적합도함수를 구성하는 방법은 위의 ‘최적화 목적’ 부분과 동일하게 부가적 목적(additive objective)와 공간적 목적(spatial objective)로 구분하여 분석하였다.
- 적합도함수는 최적화 목적의 달성 수준을 정량적으로 평가하기 위한 것이기 때문에 수집된 연구의 85%(35/40건)가 최종적으로 도출된 계획안 역시 적합도함수의 값(이하 적합도 값)을 기준으로 비교 및 평가함으로써 해당 연구가 당초 규명한 문제를 해결하였음을 강조 하였으며, 효과성(effectiveness)으로 표현하였다. 구체적으로는 적합도 값을 기준으로 현재 수준과 비교했을 때 도출된 계획안을 적용함으로써 어느 정도 개선할 수 있는지 평가하거나, 도출된 여러 계획안을 비교평가 하였다. 뿐만 아니라 최적화 과정 내에서의 적합도 값의 변화를 분석함으로써 최적화 목적간의 상쇄효과를 정량적으로 평가하기도 하였다(Datta et al.
- 내용분석이란 데이터의 다양한 원문을 비교, 분석, 범주화함으로써 텍스트로부터 타당한 추론을 이끌어내기 위한 일련의 절차를 의미한다(Weber, 1990). 다만, 공간 계획과 GAs를 다루는 연구를 대상으로 한 내용 분석의 사례가 없고, 다루고자 하는 내용적 범위가 한정되어 있기 때문에 기존의 일반적인 내용 분석 틀을 수정하여 적용하였다.
- 두 개의 대안이 지닌 속성을 교환하는 ‘교차’와 새로운 속성을 추가하는 ‘변이’의 개념을 적용 한다.
- 전체적으로 수집된 연구의 85%(34/40건)이 지속가능성의 환경, 사회, 경제 중 2개 이상의 가치를 ‘최적화 목적(optimization objective)’로 설정하여 종합적으로 반영하였다. 따라서 본 연구에서는 수집된 연구의 부가적 목적을 지속가능성의 개념에 따라 환경, 사회, 경제 측면으로 구분하여 정리하였다.
- 본 연구는 수집된 연구에서의 표현과 동일하게 이 부분을 ‘효과성(effectiveness)’으로 분류하여 분석하였다.
- (Stewart and Janssen, 2014). 수집된 문헌은 벡터와 그리드 기반의 모델에 고르게 분포하고 있으며, 공간단위에 대한 언급이 없는 2건은 기타로 분류하였다(Table 1)
- 수집된 연구 대부분이 공간계획 최적화 모델에서 지속가능성의 각 측면과 관련하여 설정된 최적화 목적이 최종적으로 도출된 계획안에서 어느 정도 달성되었는지 평가함으로써 공간계획 최적화 모델 혹은 도출된 계획안의 효용성을 논의하였다. 적합도함수는 최적화 목적의 달성 수준을 정량적으로 평가하기 위한 것이기 때문에 수집된 연구의 85%(35/40건)가 최종적으로 도출된 계획안 역시 적합도함수의 값(이하 적합도 값)을 기준으로 비교 및 평가함으로써 해당 연구가 당초 규명한 문제를 해결하였음을 강조 하였으며, 효과성(effectiveness)으로 표현하였다.
- 수집된 연구 중 18건은 공간 파편화를 직 간접적으로 반영하고 있으며, 이 중 14건이 ‘공간 파편화의 최소화’를 독립적인 적합도함수로서 설정하였고, 13건은 교차 및 변이 작동자(operator), 제약요건(constraint), 혹은 다른 부가적 목적의 적합도함수에 간접적으로 반영하였다 (Table 7).
- 첫 번째 방법인 look-up table을 활용하여 적합도함수를 구축하는 경우, 테이블의 구축과정에 상당한 시간과 비용이 소요될 수 있으나 공간계획 최적화모델의 구동에는 별도의 복잡한 계산이 요구되지 않는다는 장점이 있다. 수집된 연구 중 19건이 지역적 통계, 전문가 판단, 관련 연구의 인용, GIS기법을 이용하여 구축된 도면을 활용하여 look-up table을 구축하였다 (Table 5). 경제적 측면에서 지역 통계를 이용하는 경우가 가장 빈도 높게 나타났는데, 환경관련 조치 비용, 용도 전환에 따른 비용 혹은 GDP 상승률, 특정 여건에서의 작물 생산량 등을 산출함으로써 지역적 특수성을 반영하였다.
- 수집된 연구는 연구대상지를 작은 공간으로 구분하여 분석 및 용도 배분의 단위로 적용하였다. 상대적으로 작은 공간적 범위를 다루거나 특정 시설의 네트워크를 다루는 연구는 필지, 블록, 도로 등과 같이 실제 계획요소와 직접적인 연계가 가능한 벡터(vector)를 적용하는 경우가 많았다(19건, Table 1).
- 2016).이와 같이 수집된 연구는 적합도함수, 모델의 입출력 자료에 대한 추가 분석 부문에서 기존의 방법론과 적극 연계함으로써 모델의 효용성을 개선하였다. 이러한 점을 고려했을 때, GAs에기초한 공간계획 최적화 모델은 기존의 방법을 대체하기 위한 방법이기 보다는 기존의 방법을 보완하는 측면에서 적용할 필요가 있다.
- 최적화 목적을 분류 및 종합함으로써, 지속가능성 개념을 구체적으로 어떻게 반영하고 있는지 유추할 수 있다. 이와 함께 공간계획 최적화 모델에서 최소/최대 면적, 법적 규제, 비용과 같이 실제 공간에 발생하는 여러 제약 사항을 어떻게 반영하였는지 분석하였다. 이 부분은 본 연구의 첫 번째 연구 질문인 “공간계획 최적화 모델을 이용하여 어떠한 가치/문제를 반영 혹은 해결하였는가.
대상 데이터
- 89건의 논문이 게재된 학술지의 분야 및 특성과, 논문의 초록․본문을 검토하여 아래의 조건을 만족하는 논문을 최종적으로 선정하였다. 첫째, 개별 논문에서 다루고 있는 주제와 목표가 공간계획과 직접적으로 관련 있어야 한다.
- 공간최적화 분야에서 ‘Land use Allocation’은 국내의 토지이용계획 수준 외에도 다양한 공간규모에서의 용도 배분, 특정 시설물의 적지 선정, 보전계획 등을 포함하는 개념으로 활용 되고 있다. 또한 GAs의 이론적 기반은 1975년에 이미 수립되었으나 공간계획에 활용되기 시작한 시기는 2000년 이후임을 고려하여 논문 검색 기간은 2000년에서부터 2017년 3월 사이로 제한하였으며, 89건의 논문이 수집되었다.
- 위의 조건을 만족하는 논문을 선정하는 과정에서 알고리즘 개발 자체에 집중하는 컴퓨터 공학계열의 학회지가 제외되었고, 도시계획, 토지 이용계획, 환경계획 및 관리, 지리정보시스템 등 응용 분야 학회지에 게재된 논문이 선택되었다. 이에 따라 관련 선행연구 중 40건을 최종 선정되었다.
- 자료 수집은 학술검색엔진인 ‘Web of Science (www.webofscience.com, 2017년 3월 16일 기준)’를 이용하였으며, 주요 검색어로서 ‘Land use Allocation‘, ‘Genetic Algorithms’를 선택하였다.
이론/모형
- 수집된 연구에는 내용분석(content analysis)의 방법론을 적용하였다. 내용분석이란 데이터의 다양한 원문을 비교, 분석, 범주화함으로써 텍스트로부터 타당한 추론을 이끌어내기 위한 일련의 절차를 의미한다(Weber, 1990).
- 앞서 언급한 바와 같이 공간적 목적은 대부분 ‘컴팩트니스의 최대화’로 설정되는데, 계획안의 공간단위별 컴팩트니스를 평가하여 αuk를 도출하는 적합도 함수로서 Neighbor method를 가장 빈도 높게 적용하였다(Table 7).
성능/효과
- 계획안을 정량적으로 평가하여 수식 (1)의 αuk혹은 fOBJ0을 도출하는 방법이라면 어느것이든 적합도 함수로서 활용될 수 있으며, 수집된 연구에서 역시 ‘지역적 통계’ 혹은 ‘전문가 판단’에서부터 ‘기존의 검증된 모델과의 연계’ 에 이르기까지 매우 다양하게 나타났다.
- 적합도 함수는 지역의 통계자료, 전문가 판단, 기존의 모델과의 연계 등 다양한 방법을 통해 구성될 수 있으므로 응용성 및 확장 성이 우수한 것으로 나타났다. 넷째, 대부분의 연구에서 당초 설정된 최적화 목적 측면에서 공간계획 최적화모델의 결과가 현재의 공간 혹은 기존의 계획안에 비해 효용성이 높은 것으로 나타났다. 또한 기존의 분석 및 평가 방법과 연계 하거나 최적화 과정을 개선하여 효용성과 효율성을 증진하였다.
- 셋째, 주요 결과가 공간 구성을 나타내는 도면으로 표출되어야 하며 적합도 값 역시 제시되어야 한다. 넷째, 인용영향지수(impact factor)가 공시된 SCI/SCIE 급 전문 학술지에 게재된 논문이어야 한다.
- 두 번째 방법으로서 타 연구에서 개발되어 신뢰도가 검증된 모델과 연계하여 수식 (1)의 αuk혹은 fOBJ0을 도출하는 적합도함수를 구축하는 방법(이하 모델 커플링)은 전체 , 환경, 사회, 경제의 광범위한 연구 영역을 전문적으로 다룰 수 있다는 장점이 있다.
- 넷째, 대부분의 연구에서 당초 설정된 최적화 목적 측면에서 공간계획 최적화모델의 결과가 현재의 공간 혹은 기존의 계획안에 비해 효용성이 높은 것으로 나타났다. 또한 기존의 분석 및 평가 방법과 연계 하거나 최적화 과정을 개선하여 효용성과 효율성을 증진하였다.
- ① 연구대상지(Study area): 수집된 연구는 실재하는 공간에 대한 적용연구가 대부분이므로, 개별 연구의 연구대상지를 종합하였다. 또한 이와 함께 문제 및 적용가능 데이터의 종류, 모델의 연산 구조, 결과의 활용 등에 폭넓게 영향을 주는 분석단위에 대해서도 종합하였다.
- 또한 해당 연구결과를 도출하는데 소요되는 연산시간, 혹은 연산시간을 저감하기 위한 노력을 ‘효율성 (efficiency)’ 측면에서 종합하였다.
- 먼저 환경적 측면에서는 ‘자연성 혹은 자연지역의 최대화(Eikelboom et al. 2015)’, ‘토양침식의 최소화(Datta et al. 2008; Eikelboom et al, 2015)’, ‘오염물질의 최소화(Ahmadi et al. 2012; Huang and Zhang, 2012)’ 등과 같은 기존에 전통적으로 다루었던 가치 외에도 ‘탄소 저장량의 최대화(Datta et al. 2008)’, ‘생태계 서비스의 최대화(Gong et al. 2012)’등으로 다양하게 확대될 수 있음을 보여 주고 있다.
- 둘째, 대부분의 연구에서는 공간계획 최적화모델을 이용하여 상쇄효과가 발생할 수 있는 두 개 이상의 목적 (최적화 목적, 환경, 사회, 경제적 측면과 연계)을 달성하고자 하였으며, 그 조합은 대상지의 특성에 따라 다양하게 나타났다. 셋째, 공간계획 최적화모델은 각 최적화 목적에 대응하는 적합도 함수만 규명한다면 기본적인 형태로 구축 가능하다. 적합도 함수는 지역의 통계자료, 전문가 판단, 기존의 모델과의 연계 등 다양한 방법을 통해 구성될 수 있으므로 응용성 및 확장 성이 우수한 것으로 나타났다.
- 수집된 연구 중 7건은 위의 효과성과 함께, 연산시간 측면에서 공간계획 최적화 모델의 우수성을 강조하였으며, 효율성(efficiency)으로 표현 하였다(Table 9). GAs와 같은 AI계열이 해답을 탐색하는 과정에서 소요되는 연산시간은 문제에 따라 급증할 가능성이 있다(Huang and Zhang, 2012).
- 이와 같이 대부분의 적합도 함수는 계획안 공간패턴이 원형에 가깝게 나타날수록 좋은 αuk혹은 fOBJ0가 도출되었는데, 지속가능성의 다양한 측면, 즉 생물종 이동을 위한 선형적 연결성이나, 사회적 형평성을 고려한 균등한 공간적 분포를 다룰 수 있는 적합도 함수는 거의 없었다는 점은 한계점으로서 판단되었다.
- 셋째, 공간계획 최적화모델은 각 최적화 목적에 대응하는 적합도 함수만 규명한다면 기본적인 형태로 구축 가능하다. 적합도 함수는 지역의 통계자료, 전문가 판단, 기존의 모델과의 연계 등 다양한 방법을 통해 구성될 수 있으므로 응용성 및 확장 성이 우수한 것으로 나타났다. 넷째, 대부분의 연구에서 당초 설정된 최적화 목적 측면에서 공간계획 최적화모델의 결과가 현재의 공간 혹은 기존의 계획안에 비해 효용성이 높은 것으로 나타났다.
- 수집된 연구 대부분이 공간계획 최적화 모델에서 지속가능성의 각 측면과 관련하여 설정된 최적화 목적이 최종적으로 도출된 계획안에서 어느 정도 달성되었는지 평가함으로써 공간계획 최적화 모델 혹은 도출된 계획안의 효용성을 논의하였다. 적합도함수는 최적화 목적의 달성 수준을 정량적으로 평가하기 위한 것이기 때문에 수집된 연구의 85%(35/40건)가 최종적으로 도출된 계획안 역시 적합도함수의 값(이하 적합도 값)을 기준으로 비교 및 평가함으로써 해당 연구가 당초 규명한 문제를 해결하였음을 강조 하였으며, 효과성(effectiveness)으로 표현하였다. 구체적으로는 적합도 값을 기준으로 현재 수준과 비교했을 때 도출된 계획안을 적용함으로써 어느 정도 개선할 수 있는지 평가하거나, 도출된 여러 계획안을 비교평가 하였다.
- 전체적으로 수집된 연구의 85%(34/40건)이 지속가능성의 환경, 사회, 경제 중 2개 이상의 가치를 ‘최적화 목적(optimization objective)’로 설정하여 종합적으로 반영하였다.
후속연구
- 따라서 본 연구의 결과는 국내의 계획가 혹은 의사결정자의 GAs 이용 시, ‘적합도 함수와 같이 필수적으로 요구되는 부분’, ‘실제 활용 가능한 유사 선행연구’ 탐색 등에 유용한 기초자료로서 활용될 것으로 판단하였다.
- 2009), 소유역 단위로 비용 대비 유출량을 가장 크게 저감할 수 있는 LID 적용 계획(Giacomoni and Joseph, 2017) 에 이르기까지, GAs를 통하여 다양한 공간크기 에서의 다양한 문제를 해결하는 것이 가능하다. 또한, 적합성 함수로서 GIS를 이용하여 구축한 다양한 형태의 적합성지도를 참조한 선행연구를 고려했을 때(Cao and Ye, 2013; Shaygan et al. 2014; Li and Parrott, 2016; Mohammmadi et al. 2016), 국내에서 기존에 구축된 국토환경성 평가도, 생태자연도, 다양한 재해위험 평가도 및 기후변화 영향평가도 역시 연계 가능할 것으로 기대된다.
- 위에서 언급한 최적화 목적이 최소화/최대화의 방식으로 조금 더나은 대안을 탐색할 수 있도록 한다면, 제약요건은 탐색의 범위를 사회․경제적으로 허용 가능한 범위 내로 제한하는 효과가 있다. 이것은 GAs에 기반 한 공간계획 최적화 모델의 실효성을 높이는 데에도 기여할 것으로 판단하였다.
- 계획안을 정량적으로 평가하여 수식 (1)의 αuk혹은 fOBJ0을 도출하는 방법이라면 어느것이든 적합도 함수로서 활용될 수 있으며, 수집된 연구에서 역시 ‘지역적 통계’ 혹은 ‘전문가 판단’에서부터 ‘기존의 검증된 모델과의 연계’ 에 이르기까지 매우 다양하게 나타났다. 이와 같은 공간계획 최적화모델의 확장성과 응용성을 고려했을 때, 해당 모델은 지역적 특수성뿐만 아니라 각 연구 분야에서의 전문성을 담보함으로써 다양한 대상지의, 다양한 문제에 적용될수 있을 것으로 기대할 수 있다.
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