[논문]시뮬레이션을 활용한 철도교통사업 비용 추산 및 의사결정 지원 방법 연구

장석; 남도우; 심정환; 김동희

doi:10.9709/jkss.2020.29.4.085

시뮬레이션을 활용한 철도교통사업 비용 추산 및 의사결정 지원 방법 연구
A Study on Railway Transportation Business Cost Estimation & Decision Supporting Methods using Simulation Data 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.29 no.4, 2020년, pp.85 - 94

장석 (로터스정보기술(주)) , 남도우 (로터스정보기술(주)) , 심정환 (로터스정보기술(주)) , 김동희

초록
AI-Helper

철도교통사업의 계획 및 시행 가능 여부를 판단 하는 데 있어, 다양한 의사결정 과정이 필수적으로 요구되며, 그 결과로 총사업비, 운영비 등을 포함한 LCC(Life Cycle Cost) 값을 예측한다. 본 연구에서는 철도교통사업 의사결정 및 LCC 도출과정을 지원하기 위한 모델링 및 시뮬레이션 기반의 분석 방식을 제안한다. 먼저, 수치적 데이터 기반의 분석이 가능하도록 기존 다양한 철도교통사업 자료를 취합하여 Cost Analysis 모델을 구성하였으며, 실험계획법 및 반응표면법 기반의 근사모델링 기법을 통해 시뮬레이션을 수행, 결과를 도출하여 분석하였다. 모델 구성 및 시뮬레이션을 효과적으로 수행하기 위해 전문적인 상용 소프트웨어 도구를 사용하였다. 연구 결과 검증을 위해 실제 추진되고 있는 철도교통사업을 선정하여 분석결과를 비교하였고, 이를 각 분야 전문가 검증 과정을 거쳐 연구 성과의 신뢰성을 검토하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In determining the feasibility of planning and launching railway transportation projects, various decision-making processes are essentially required. LCC(Life Cycle Cost) value including total construction cost and operation cost is estimated in approximation Model with rough guideline. In this study, modeling and simulation-based analysis method is proposed to support the decision making process of railroad transportation and derivation of LCC. Firstly, cost analysis model was constructed by collecting various existing rail transportation business data to enable analyze based on numerical data, and the result were analyzed by DOE(Design Of Experiments) and RSM (Response Surface Method) simulation. Professional commercial software tools were used for effective model construction and simulation. In order to verify the research results, the actual railroad transportation projects were selected, and the results of the analysis were compared.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Input/Output Value & Calculation Logic Sample
표 Table 2. Requirements in Railway Transportation Business
그림 Fig. 1. SysML based Requirement Block
그림 Fig. 2. Cost Analysis Model using Parametric Diagram
그림 Fig. 3. Decision Supporting & Cost Estimation Model
그림 Fig. 4. Integration Platform using ModelCenter
표 Table 3. Decision Option & Cost Analyses List
그림 Fig. 5. Comparison of RSM Method(Stepwise & Kriging)
표 Table 4. Baseline & Scenario options for Result Verification
그림 Fig. 5. Simulation Result
표 Table 5. Baseline & Scenario Cost Analysis Result [Cost unit : hundred million / Con : Construction, Oper : Operation]
표 Table 6. Comparison LCC by Requirements

AI 본문요약
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문제 정의

결과적으로 이는 사업 추진 및 의사결정 과정 전반에 걸쳐 효율성 및 신뢰성이 결여되고 사업 후기 운영에서의 재무적인 문제로 직결된다. 따라서 본 연구에서는 SysML 기반 모델링을 통한 요구 사항 관리 환경을 구성하여, 기존 문서 기반의 요구 사항을 모델화된 데이터 형태로 변환함으로써 체계적인 관리가 가능하고, 나아가 의사결정에 따른 요구 사항 충족 여부를 즉각적으로 파악할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 일부분으로 활용될 수 있도록 하였다.
따라서 본 연구에서는 수집된 사업 단계별의 계략적/ 세부적 비용 산출 근거를 모두 수집한 후에 보편적으로 적용 가능한 표준화된 산출 근거를 도출하여 의사 결정 전 과정에서 통용될 수 있는 객관적이고 논리적인 비용 산출 모델을 구성하고자 하였다.
이에 본 연구에서는 사업 초기 단계에 미리 사업 전반적인 비용을 추산하고 이를 근거로 의사결정을 지원할 수 있는 시스템 모델 기반의 프로세스를 구성하여 의사결정에 따른 핵심 인자와 비용 발생 요인 간의 상관관계를 체계화하고 일관된 결과 예측 및 분석이 가능한 플랫폼을 구성하고자 한다. 이를 기반으로 전문적인 상용 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 기반의 결과 예측 및 분석 기법을 적용함으로써 지속적으로 언급되었던 국내 철도교통사업의 계획 단계와 운영 단계 간의 괴리로 인한 운영 단계에서의 문제 발생 요인을 줄이는 혁신적인 의사결정 지원 체계를 구축하고 실제 국내 사업에 적용 및 활용 가능한 수준의 신뢰도 높은 연구결과를 도출하고자 하였다.
국내의 경우, 한국형 고속열차 고장정보체계 구축 연구(Tae-Hyung Lee, 2005)와 모델기반 시스템엔지니어링 접근 방법에 기초한 철도안전시험설비구축사업 요건 관리 체계 연구(Kim Yun-Mi, 2009) 등의 철도 사업 특정 분야에 대한 체계화 및 모델화에 관한 연구 성과가 있으며, 나아가 철도교통사업의 단계별 추진절차와 관련 제도 조사 및 계획 단계와 운영 단계 간의 괴리로 인한 운영 단계에서의 문제 발생 사례를 분석하고 이와 같은 문제 해결을 위한 연구의 필요성이 언급되고 있다(SeongBong Jung, 2017). 이에 본 연구에서는 사업 초기 단계에 미리 사업 전반적인 비용을 추산하고 이를 근거로 의사결정을 지원할 수 있는 시스템 모델 기반의 프로세스를 구성하여 의사결정에 따른 핵심 인자와 비용 발생 요인 간의 상관관계를 체계화하고 일관된 결과 예측 및 분석이 가능한 플랫폼을 구성하고자 한다. 이를 기반으로 전문적인 상용 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 기반의 결과 예측 및 분석 기법을 적용함으로써 지속적으로 언급되었던 국내 철도교통사업의 계획 단계와 운영 단계 간의 괴리로 인한 운영 단계에서의 문제 발생 요인을 줄이는 혁신적인 의사결정 지원 체계를 구축하고 실제 국내 사업에 적용 및 활용 가능한 수준의 신뢰도 높은 연구결과를 도출하고자 하였다.

제안 방법

이미 결정된 하남선 사업의 의사결정 조건(Base)을 기준으로 하여 비용을 산출하고, 타당성으로 검토하기 위해 의사결정 사항이 변경된 시나리오 결과를 도출한다. ‘노선 형태’, ‘사업유형’, ‘노선 규모’, ‘서비스 수준’ 등의 건설비/운영비 산출에 직접 영향을 미치는 핵심 인자를 선택하고 이를 조합하여 시나리오 1~3을 구성하였으며, 추산된 LCC 및 요구 사항 만족 여부 및 가중치 점수 (Requirement factor)를 도출한다. 하남선 기준 의사결정 항목과 시나리오별 변경된 의사결정 사항은 Table 4이며, 그에 따른 결과 및 시뮬레이션 분석 결과는 Table 5와 같다.
산출된 결과를 바탕으로 요구 사항 중요도에 부합되는 개선된 의사결정 옵션이 존재하는지 탐색하기 위하여 실험계획법 (DOE)/근사모델(RSM) 기반의 시뮬레이션 분석을 활용하며, 이를 근거로 의사결정 지원 환경이 가능토록 구성한다. DOE는 라틴 하이퍼 큐브 방식을 이용 하였으며, 1 차로 총 10, 000가지의 핵심 인자 입력 변수 조합에 따른 산출 비용 데이터를 도출하였으나, 신뢰도가 낮다고 판단되어 3차에 걸쳐 총 30, 000회의 데이터를 축적하여 근사모델링 작업을 수행하였다.
구성된 플랫폼을 이용하여 현재 추진 중인 하남선 철도교통사업의 의사결정 항목을 기준으로 다양한 시나리오 결과를 분석하고 가장 이상적인 의사결정 조건을 탐색한다. 또한 시뮬레이션을 통해 도출된 결과가 요구 조건에 부합하는지, 더욱 개선된 의사결정 항목이 존재하는지 등의 분석 작업을 통해 최종 검증 작업을 수행한다.
따라서 시나리오 중 가장 이상적인 의사결정 조합인 시나리오 3을 기반으로 근사모델을 구성하고 시뮬레이션을 수행하여 요구 사항 2, 3을 모두 충족하는 최적의 의사결정 조건이 존재하는지 탐색한다.
이는 주어진 순서 및 이벤트에 따라 결과를 도출하는 모델이 아니라, 의사결정권자의 판단에 따라 모든 입력/선택 영역에서 의사결정 조건이 입력되고 비용추산 결과 및 요구 사항 만족 여부가 실시간 확인 가능한 형태로 구성이 요구되기 때문이다. 따라서 시뮬레이션 및 분석 기능은 확장된 범위에서 상용 시뮬레이션 도구를 이용하여 구현한다.
또한 시뮬레이션을 통해 도출된 결과가 요구 조건에 부합하는지, 더욱 개선된 의사결정 항목이 존재하는지 등의 분석 작업을 통해 최종 검증 작업을 수행한다. 이미 결정된 하남선 사업의 의사결정 조건(Base)을 기준으로 하여 비용을 산출하고, 타당성으로 검토하기 위해 의사결정 사항이 변경된 시나리오 결과를 도출한다.
ModelCenter는 다양한 포맷의 데이터를 통합하여 하나의 프로세스 모델을 구성하고 이를 기반으로 효율적인 시뮬레이션 및 결과 분석 기능을 제공한다. 또한, 모델을 구현하는데 있어 기존 의사결정권자의 도구 사용 진입 장벽을 낮추는 것도 주된 목표이므로 ModelCenter를 이용하여 사용자 편의성이 증대된 인터페이스를 구성한다.
마지막으로, 구성된 Cost Analysis Model과 Requirement Block을 통합하여 의사결정 핵심 인자에 따른 비용 추산과 함께 관련된 요구 사항들의 만족 여부를 즉각 판단할 수 있는 비용 추산 및 의사결정 지원 모델을 구성한다. 그 형태는 예시는 Figure 3과 같다.
같다. 비용 산출에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되는 변수를 선정하였고, 그에 따른 세부 산출 비용 항목을 출력 변수로 선정하였다. 이렇게 도출된 DOE 결과 데이터를 기반으로 RSM 기반의 근사모델링을 수행하였으며, Stepwise Regression과 Kriging 기법으로 근사모델링을 수행, 신뢰도가 더 높은 모델을 선정하는 방식으로 근사모델을 구성하였다.
SysML 기반의 모델을 구성한다. 상용 시스템 모델링 도구를 사용함에 따라 단시간 내에 효율적인 연구를 수행할 수 있으며, 특히 EXCEL 포맷 데이터를 별도의 추가 작업 없이 바로 모델링 도구와 연동하여 Parametric Diagram / Requirement Diagram등의 시스템 모델로 전환이 가능한 이점을 활용한다.
선행 작업으로 열차 형태(중량전철, 경전철, 대심도 및 트램)에 따라 의사결정 핵심 변수를 기존 EXCEL 포맷으로 정리하여 입력 인터페이스를 구성하였으며, 이 4개의 EXCEL 파일을 비용 추산 및 의사결정 지원 모델과 통합하여 하나의 플랫폼으로 구성한다. Figure 4는 통합된 플랫폼의 인터페이스를 나타낸다.
시나리오 3에서 고려된 핵심 의사결정 항목과 요구 사항 2와 관련된 건설비 항목에 대하여 실험계획법 및 근사모델링 작업을 수행한 후 후처리를 통해 상관관계 및 민감도를 확인한다. Figure 5의 상단 차트는 시나리오 3의 근사모델링 결과를 나타내고 있으며, 운행속도, 첨두 시시격 및 비첨두 시 시격과 건설비 간의 상관관계를 나타낸다.
실제 의사결정 과정에서 고려되어야 하는 인자 및 요구 사항은 사실상 불가능할 정도로 방대한 양이기 때문에 상대적으로 비용 산출에 영향을 많이 미치는 핵심 인자를 선정할 필요성이 있으며, 이를 위해 반복적으로 철도 전문가 자문을 통해 핵심 인자를 분류하는 과정을 거쳤다. 마찬가지 방식으로 사업 추진에 있어 요구되는 다양한 요구 사항 중 반드시 충족되어야 하는 조건과 사업비용과 직접적인 상관관계를 갖는 요구 사항 항목을 분류하여 의사결정 지원 과정의 근거로 활용되었다.
최종적으로 시나리오 및 시뮬레이션 결과를 수치 적으로 비교하여 결과를 최종 검증한다. 요구 사항 만족 여부 및 가중치에 따라 점수를 부여하는 요구 사항 가중치 점수(Requirement factor, Rf), 요구 사항 충족 여부 및 비용 최소화 목적을 토대로 한 의사 결정 만족도(Performance rate, Pr)와 기존 의사결정 대비 개선율(Improvement rate, Ir)을 도출한다. 요구 사항 가중치 점수는 요구 사항이 만족할 경우 부여된 가중치만큼의 값을 합산하며, 가중치의 총합이 1이 되도록 비율을 할당하여 값을 부여한다.
비용 산출에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되는 변수를 선정하였고, 그에 따른 세부 산출 비용 항목을 출력 변수로 선정하였다. 이렇게 도출된 DOE 결과 데이터를 기반으로 RSM 기반의 근사모델링을 수행하였으며, Stepwise Regression과 Kriging 기법으로 근사모델링을 수행, 신뢰도가 더 높은 모델을 선정하는 방식으로 근사모델을 구성하였다.
또한 시뮬레이션을 통해 도출된 결과가 요구 조건에 부합하는지, 더욱 개선된 의사결정 항목이 존재하는지 등의 분석 작업을 통해 최종 검증 작업을 수행한다. 이미 결정된 하남선 사업의 의사결정 조건(Base)을 기준으로 하여 비용을 산출하고, 타당성으로 검토하기 위해 의사결정 사항이 변경된 시나리오 결과를 도출한다. ‘노선 형태’, ‘사업유형’, ‘노선 규모’, ‘서비스 수준’ 등의 건설비/운영비 산출에 직접 영향을 미치는 핵심 인자를 선택하고 이를 조합하여 시나리오 1~3을 구성하였으며, 추산된 LCC 및 요구 사항 만족 여부 및 가중치 점수 (Requirement factor)를 도출한다.
미친다. 이와 같이 기존 의사결정권자의 경험 및 노하우에 의존되던 불명확한 상관관계를 자료 조사 및 검증을 통해 단일 로직으로 객관화한다. 또한, 기존 사업 자료를 기반으로 핵심 인자의 입력 범위를 결정하거나 요구 사항에 따라 구속받는 입력 범위를 지정하여 효율적인 의사결정 지원이 가능한 데이터로서의 가치를 갖는다.
자료 조사를 통해 1차 적으로 수집이 완료된 정량적 요구 사항을 다이어그램 형태로 전환한다. 상용 시스템 모델링 도구 기능인 ‘Data Hub’를 이용하여 기존 EXCEL 문서 포맷에서 SysML 기반의 Requirements Block 다이어그램으로 자동 변환하였으며, 지속적인 관리 및 업데이트를 통해 누락된 데이터 추가 및 보완 등이 가능하다.
핵심 인자, 비용 추산 로직 및 요구 사항은 1차 적으로 MS-OFFICE EXCEL Sheet 및 Formula를 이용하여 분류 작업을 하였으며, 분류된 데이터는 상용 시스템 모델링 도구인 Dassault Systèmes사의 MagicDraw를 이용하여 SysML 기반의 모델을 구성한다. 상용 시스템 모델링 도구를 사용함에 따라 단시간 내에 효율적인 연구를 수행할 수 있으며, 특히 EXCEL 포맷 데이터를 별도의 추가 작업 없이 바로 모델링 도구와 연동하여 Parametric Diagram / Requirement Diagram등의 시스템 모델로 전환이 가능한 이점을 활용한다.

데이터처리

9분으로 변경할 때 차량 혼잡도가 증가하여 사용자 편의성이 다소 감소하게 되지만 요구사항 2, 3을 모두 충족시킬 수 있는 개선된 의사결정 조합이 존재함을 유추할 수 있다. 최종적으로 시나리오 및 시뮬레이션 결과를 수치 적으로 비교하여 결과를 최종 검증한다. 요구 사항 만족 여부 및 가중치에 따라 점수를 부여하는 요구 사항 가중치 점수(Requirement factor, Rf), 요구 사항 충족 여부 및 비용 최소화 목적을 토대로 한 의사 결정 만족도(Performance rate, Pr)와 기존 의사결정 대비 개선율(Improvement rate, Ir)을 도출한다.

이론/모형

SysML 기반의 비용 추신 및 의사결정 지원 모델을 이용한 시뮬레이션 및 결과 분석을 위하여 상용 도구인 ModelCenter를 활용한다. ModelCenter는 다양한 포맷의 데이터를 통합하여 하나의 프로세스 모델을 구성하고 이를 기반으로 효율적인 시뮬레이션 및 결과 분석 기능을 제공한다.
SysML 모델을 기반으로 비용이 산출된다. 산출된 결과를 바탕으로 요구 사항 중요도에 부합되는 개선된 의사결정 옵션이 존재하는지 탐색하기 위하여 실험계획법 (DOE)/근사모델(RSM) 기반의 시뮬레이션 분석을 활용하며, 이를 근거로 의사결정 지원 환경이 가능토록 구성한다. DOE는 라틴 하이퍼 큐브 방식을 이용 하였으며, 1 차로 총 10, 000가지의 핵심 인자 입력 변수 조합에 따른 산출 비용 데이터를 도출하였으나, 신뢰도가 낮다고 판단되어 3차에 걸쳐 총 30, 000회의 데이터를 축적하여 근사모델링 작업을 수행하였다.
시스템 모델링 이후 사용자 접근성이 뛰어난 시뮬레이션 및 분석 환경을 구성하기 위해 전문적인 통합 및 시뮬레이션 도구인 Phoenix-Integration사의 Model Center를 이용하여 최종 플랫폼을 구성한다. ModelCenter는 Excel 및 MagicDraw 포맷의 데이터를 하나의 플랫폼 환경에 통합하는 다분야통합 모델링이 가능하며, 이렇게 구성된 모델을 이용하여 실험계획법, 근사모델링 및 신뢰성 분석 등의 시뮬레이션을 수행하고 바로 후처리를 통한 결과분석이 가능하다.

성능/효과

이를 기반으로 의사결정권자는 요구 사항을 만족하는 이상적인 핵심 인자 조합을 탐색하고 변경하게 되는데 그 결과는 Figure 5의 하단 차트이다. 결과적으로 핵심 인자인 ‘첨두 시 시격’ 을 기존 2.5분에서 2.9분으로 변경할 때 차량 혼잡도가 증가하여 사용자 편의성이 다소 감소하게 되지만 요구사항 2, 3을 모두 충족시킬 수 있는 개선된 의사결정 조합이 존재함을 유추할 수 있다. 최종적으로 시나리오 및 시뮬레이션 결과를 수치 적으로 비교하여 결과를 최종 검증한다.
이를 통해 기존 경험과 노하우에 의존하는 의사결정 방식에서 벗어나 모델 기반의 체계적이고 효율적인 의사결정 및 결과 분석이 가능함을 입증하였으며, 사용자 친화적인 작업 환경이 구성되었음을 검증하였다. 또한, 시뮬레이션 기반의 결과 분석을 통해 수동적인 의사결정 및 결과 도출 방식에 벗어나 좀 더 능동적이고 세부적인 결과 탐색 방식을 제안하였고 이를 기반으로 실제 국내에서 추진 중인 철도교통사업 사례를 분석하고 더 나은 의사결정 조합을 도출함은 물론, 시뮬레이션 기반 세부적인 분석을 통해 가중치 조건에 따른 근사모델링 결과를 기반으로 다양한 의사결정 조합을 제시할 수 있음을 증명하였다.
본 연구를 통해 SysML 기반의 모델을 이용하여 기존철도교통사업의 비용 추산 방식보다 더욱 신뢰성 높은 결과를 예측할 수 있음은 물론, 통합 및 시뮬레이션 도구를 활용하여 직관적인 인터페이스를 통한 논리적이고 효율적으로 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 기존 경험과 노하우에 의존하는 의사결정 방식에서 벗어나 모델 기반의 체계적이고 효율적인 의사결정 및 결과 분석이 가능함을 입증하였으며, 사용자 친화적인 작업 환경이 구성되었음을 검증하였다.
사항을 다이어그램 형태로 전환한다. 상용 시스템 모델링 도구 기능인 ‘Data Hub’를 이용하여 기존 EXCEL 문서 포맷에서 SysML 기반의 Requirements Block 다이어그램으로 자동 변환하였으며, 지속적인 관리 및 업데이트를 통해 누락된 데이터 추가 및 보완 등이 가능하다. 이를 통해 기존 문서 기반의 요구 사항 데이터는 Block 형태의 1차 적인 모델로 구성되었으며, 최종적으로 의사결정 지원 플랫폼에 통합되어 비용 변화 추이에 따른 요구 사항 충족 여부를 실시간으로 분석하는 용도로 활용된다.
시나리오 1, 3 중 상대적으로 67 퍼센트의 개선율을 가진 시나리오 3번이 가장 효과적인 의사결정 대안으로 고려될 수 있다. 시나리오 3 결과를 기반으로 시뮬레이션 결과를 도출하여 탐색한 결과, 기준 의사결정 조합 대비 약 100퍼센트 이상 개선된 대안이 있음을 확인하였다. 이처럼 정해진 시나리오를 이용하여 단편적으로 결과를 예측하는 접근 방식에서 확장하여 핵심 인자별 고려되는 모든 범위의 비용 추산 근사치를 그래프로 도식화되고, 의사결정권자는 능동적으로 조건을 만족하는 최적의 핵심인 자의 조합을 탐색하여 이상적인 의사결정을 할 수 있으며, 이는 본 연구 목적인 모델 기반의 의사결정 지원 플랫폼을 이용하여 개선된 작업이 가능함을 의미한다.
이를 통해 기존 경험과 노하우에 의존하는 의사결정 방식에서 벗어나 모델 기반의 체계적이고 효율적인 의사결정 및 결과 분석이 가능함을 입증하였으며, 사용자 친화적인 작업 환경이 구성되었음을 검증하였다. 또한, 시뮬레이션 기반의 결과 분석을 통해 수동적인 의사결정 및 결과 도출 방식에 벗어나 좀 더 능동적이고 세부적인 결과 탐색 방식을 제안하였고 이를 기반으로 실제 국내에서 추진 중인 철도교통사업 사례를 분석하고 더 나은 의사결정 조합을 도출함은 물론, 시뮬레이션 기반 세부적인 분석을 통해 가중치 조건에 따른 근사모델링 결과를 기반으로 다양한 의사결정 조합을 제시할 수 있음을 증명하였다.
시나리오 3 결과를 기반으로 시뮬레이션 결과를 도출하여 탐색한 결과, 기준 의사결정 조합 대비 약 100퍼센트 이상 개선된 대안이 있음을 확인하였다. 이처럼 정해진 시나리오를 이용하여 단편적으로 결과를 예측하는 접근 방식에서 확장하여 핵심 인자별 고려되는 모든 범위의 비용 추산 근사치를 그래프로 도식화되고, 의사결정권자는 능동적으로 조건을 만족하는 최적의 핵심인 자의 조합을 탐색하여 이상적인 의사결정을 할 수 있으며, 이는 본 연구 목적인 모델 기반의 의사결정 지원 플랫폼을 이용하여 개선된 작업이 가능함을 의미한다.
즉, 기존 의사결정 과정에서 비용을 추산하는데 있어 일관적이지 않은 상관관계를 비용 추정 로직 모델로 단일화/표준화함으로써 논리적 근거를 기반으로 비용 추산이 가능하며, 의사결정 과정에 따른 핵심 인자 변경에 따라 즉각적인 비용 산출이 가능하고 데이터 추적, 수정 및 보완이 용이함은 물론, 재사용이 가능한 점과 같이 기존체계에서 대두된 문제점을 개선한다.
외부로 형태가 보이지 않게 구성한다. 즉, 사용자는 기존의 EXCEL 포맷 형태로 Input를 입력하여 작업 환경변화 없이 바로 현업에 적용하여 활용하고 결과를 확인할 수 있다. 또한 별도의 전환 작업 없이 시뮬레이션 수행이 및 결과 분석이 가능하다.

후속연구

이와 같이 기존 의사결정권자의 경험 및 노하우에 의존되던 불명확한 상관관계를 자료 조사 및 검증을 통해 단일 로직으로 객관화한다. 또한, 기존 사업 자료를 기반으로 핵심 인자의 입력 범위를 결정하거나 요구 사항에 따라 구속받는 입력 범위를 지정하여 효율적인 의사결정 지원이 가능한 데이터로서의 가치를 갖는다. 요구 항은 비용 추산에 직접 관련이 있는 정량적 요구사항 항목을 정리하였으며, 그 예는 Table 2와 같다.
본 연구에 앞서 기존 국내 철도교통사업 의사결정 결과에 대한 다양한 보고 자료를 취합하고 철도 전문가 자문을 통한 자료 수집 등의 선행 연구를 수행한다. 실제 의사결정 과정에서 고려되어야 하는 인자 및 요구 사항은 사실상 불가능할 정도로 방대한 양이기 때문에 상대적으로 비용 산출에 영향을 많이 미치는 핵심 인자를 선정할 필요성이 있으며, 이를 위해 반복적으로 철도 전문가 자문을 통해 핵심 인자를 분류하는 과정을 거쳤다.

참고문헌 (14)

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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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
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