일반적으로 이산적 입지 공간에서 경쟁적 입지 문제는 입지 후보지에 따라 수많은 조합의 경우가 발생하는 의사결정 문제이기 때문에, 수리적으로 계산하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 결정적 배분 형태를 가정한 이산적 입지 공간의 경쟁적 입지 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위한 대안적 방법에 대해 논의한다. 제안된 방법론의 핵심은 입지 문제의 크기와 관련되는 잠재적 입지후보지의 개수를 기하학적 개념을 이용하여 줄이는 것이다. 사례 분석으로 경쟁이 가열화되고 있는 초고속 인터넷 시장을 대상으로 제안된 방법론을 적용하였는데 두 가지 다른 크기의 문제, 즉 연구 지역 전체에 대해 정의된 잠재적 입지 후보지와 GIS 기반의 기하학적 알고리즘에 의해 추출된 보다 적은 수의 잠재적 입지 후보지에 대해 계산 결과와 공간적 배열을 비교하였다. 사례 분석 결과, 두 문제 모두 고객 유치를 최대화시키는 동일한 최적 입지를 보여주는 한편, 적은 수의 잠재적 입지 후보지를 가진 경쟁적 입지 모델이 보다 효율적으로 해결될 수 있었다.
A competitive location problem in discrete space is computationally difficult to solve in general because of its combinatorial feature. In this paper, we address an alternative method for solving competitive location problems in discrete space, particularly employing deterministic allocation. The key point of the suggested method is to reducing the number of predefined potential facility sites associated with the size of problem by utilizing geometric concepts. The suggested method was applied to the existing broadband marketplace with increasing competition as an application. Specifically, we compared computational results and spatial configurations of two different sized problems: the problem with the original potential sites over the study area and the problem with the reduced potential sites extracted by a GIS-based geometric algorithm. The results show that the competitive location model with the reduced potential sites can be solved more efficiently, while both problems presented the same optimal locations maximizing customer capture.
