본 연수는 연수기관(서울대학교 지리교육과)에 소속되어 연수과제 (가제: 대체연료 충전소 최적 입지 선정 및 수요 예측을 위한 지리정보시스템 개발)를 수행하는 것이 핵심이며, 세미나와 강의를 통해 연구를 심화하고, 학술대회 참석을 통하여 연구 진행 상황 및 결과를 보고할 것이다. 연구 과제는 국내 간선도로망을 연구지역으로 선정, 대체연료에 대한 시장수요 전망을 기초 자료로 사용하여, 개발된 입지 모델 및 GIS를 통해 대체연료 충전소의 최적 입지를 단계적으로 제시하는 것에 목적이 있으며, 주요 내용은 다음과 같다. 1. 에너지 경제와 대체연료 자동차: 지속가능한 교통체계와 대체연료 자동차, 대체연료기반 경제의 파급효과, 연료 사이클과 자동차 생애 주기.2. 대체연료 자동차 시장 수요: 국내외 연구동향, 대체 연료 승용차 시장 수요 전망, 예측된 시장 수요의 공간분석 3. 대체연료 충전소 입지 연구 현황: 충전시설 유형과 국내외 구축 현황 및 계획, 충전소 입지 모델 연구 동향, 기종점 통행 수요 기반 입지 모델, DFRLM (Deviation Flow Refueling Location Model)의 혼합정수계획법에 의한 해법 및 휴리스틱 해법4. 대체연료 충전소 입지 최적화: 간선도로망 기종점 통행량 자료 수집 및 분석, 지리정보시스템 데이터베이스 구축: 예측 시장 수요 및 기종점 통행량, 공간 의사결정 시스템 설계 및 구현: 다양한 소비자 시나리오 탐색을 위해 전처리 결과 저장과 시각화 도구와의 연계, 입지 모델 적용 및 분석을 통한 최적 충전소 입지를 단계별로 제시, 5. 공간적 최적화와 지리정보 시스템: 공간 최적화 문제와 공간분석, 공간 최적화에 관여하는 공간 문제의 본질적 특성, 공간 최적화 문제 해결 접근법, 지리정보 시스템과 공간 의사결정 시스템연구 과정은 연구지역선정-문헌연구-자료구축 및 전처리-시장수요 분석과 입지분석-보고서 작성 및 논문 투고를 거치며 자세한 세부 계획 및 일정은 탑재한 연구계획서를 참고하시오.(가) 연구 지역은 국내 간선도로망에 연결된 지역 전체를 포함한다. 따라서 자료의 이용 가능성에 따라 일부 도서 지역은 제외될 것이다.(나) 문헌 연구를 통해 관련 연구의 연구동향과 접근법을 정리한다. 이는 본인의 박사 논문 연구 시 조사한 문헌에 기반하여 이후 국내외 진행된 연구를 추가 반영하게 된다. 특히 공간 문제의 본질적 특성에 관한 문헌과 공간 분석 및 공간 최적화의 특성 구별에 관한 문헌은 연수기관 지도교수와 연구자 네트워크 내에서 논의와 조언을 받을 예정이다. (다) 자료의 구축 및 전처리는 수요 예측 모델과 입지 모델을 위해 필요하며 상용 GIS소프트웨어가 사용된다. 간선도로망 자료는 한국교통연구원에서 제공하는 교통DB자료 (국가교통DB센터 2004)를 기본으로 한다. 또한 이 자료는 네트워크 분석을 위해 요구되는 위상정보와 관련 속성정보가 문제가 없도록 구조화 편집을 수행한다. 수집 및 후처리된 자료는 상용 지리정보 시스템인 ESRI ArcGIS에서 사용되는 주제 레이어로 저장되며, 후처리를 위해 일부 기능은 ArcObjects를 이용하여 프로그래밍 한다. 수요 예측 모델은 모든 차종에 대해 수행하기 보다는 승용차에 대한 수요로 한정하였으며 인구통계 자료를 바탕으로 수요를 예측한다. 입지 모델은 최대 수요 지점을 찾는 것을 목적으로 하는데, 이 때 수요의 기본 단위는 기종점 통행량이다. 대체연료 승용차 운전자의 우회 행태에 대한 직접적, 경험적 자료가 부재하기 때문에 우회 거리와 우회 벌칙 함수 지정을 통해 다양한 우회 행태에 대한 간접적 자료를 생성한다. (라) 구축된 자료를 바탕으로 시장 수요 분석과 입지 분석이 수행된다. 시장 수요는 대체연료 자동차 수요의 지리적 차이를 고려한 연구 (Melendez and Milbrandt 2006)에서 이용된 방법을 바탕으로 예측한다. 구체적으로 인구통계 특성 및 장려 정책의 유무를 수요 영향 요인으로 보고 이들을 가중선형 조합법을 이용하여 수요를 예측하게 된다. 이후 예측된 수요에 대한 기술통계 및 공간 통계적 특성을 분석하여 수요가 높은 지역을 특정한다. 입지 모델은 기종점 통행량을 기본 수요로 보고 이를 최대화 하는 지점을 찾는 것을 목적으로 하는데, 자동차의 주유 후 주행거리, 운전자의 우회 행태, 한정된 충전소 수, 구매력의 지리적 변이를 동시에 고려하여 충전소 입지를 최적화 한다. 휴리스틱 접근법을 개발, 적용하여 실세계 문제에 대한 해를 효율적으로 찾는다. 휴리스틱 알고리즘을 통해 빠른 결과를 얻을 수 있기 때문에 입지모델의 매개변수를 다양하게 조합하여 시나리오 분석을 수행한다. 입력 매개변수의 변화에 따라 얼마나 모델의 결과가 달라지는 지를 살피는 민감도 분석을 수행한다. (마) 분석된 결과와 구현된 SDSS는 국내 및 국제 학술지에 투고한다.
