지형분석에서 최대가시권역 확보 문제는 지리정보시스템 (GIS)의 가시권 분석에서 가장 널리 활용되어 오고 있는 공간분석 방법이다. 그러나 한정된 자원과 제약 조건하에서 최대 가시권역을 확보하는 지점을 탐색하는 공간 문제는 연산 과정이 복잡하고 이미 개발된 알고리즘의 경우, 본 연구의 알고리즘과 차이가 있고 최대가시권역 문제 해결에 효과적으로 대처하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최대 가시권역 문제를 GIS상의 공간 최적화 문제의 하나로 정의하고 이를 해결하기 위하여 전통적인 시설물 입지 분석 알고리즘과 새로운 탐색 방법으로 일반적으로 비공간적 최적화 문제를 위해 개발, 제안되어 온 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법을 가시권 분석 문제에 적합하도록 개발하여 적용하였다. 이들 알고리즘의 적용 가능성과 성능 비교를 위해서 본 논문에서는 다양한 탐색 조건에 대한 각 알고리즘간의 가시권의 해 (visibility solution)를 비교하고, 알고리즘의 탐색 안정성 (algorithmic consistency of solution values)을 통해서 최대가시권역 탐색에 적합한 기법들의 특징을 살펴보고자 하였다. 비교 결과, 유전자 알고리즘과 시뮬레이트 어닐링 기법의 상대적 우수성과 GIS가시권 분석의 활용 가능성이 발견되었고, 향후 복잡하고 복합적인 최대 가시권역 분석을 위해서 보다 향상된 탐색 알고리즘 개발의 필요성과 이를 통한 차세대 GIS가시권 공간분석 기법 개발을 제안하고자 하였다.
Determining the best visibility positions on terrain surface has been one of the frequently used analytical issues in GIS visibility analysis and the search for a solution has been carried out effectively using spatial search techniques. However, the spatial search process provides operational and methodological challenges for finding computational algorithms suitable for solving the best visibility site problem. For this problem, current GIS visibility analysis has not been successful due to limited algorithmic structure and operational performance. To meet these challenges, this paper suggests four algorithms explored robust search techniques: an extensive iterative search technique; a conventional solution based on the Tornqvist algorithm; genetic algorithm; and simulated annealing technique. The solution performance of these algorithms is compared on a set of visibility location problems and the experiment results demonstrate the useful feasibility. Finally, this paper presents the potential applicability of the new spatial search techniques for GIS visibility analysis by which the new search algorithms are of particular useful for tackling extensive visibility optimization problems as the next GIS analysis tool.
