p ep001 연구노트_140915a_koo

구 원용

㈜이마이닝

EiPSS 연구노트

2

I. 일반

II. ㅌㅌㅌ

Con-tents

III. ㅌㅌㅌ

IV. ㅌㅌㅌ

일반

01

일반

• 프로젝트명 :

• 프로젝트 코드 : eipss [pEP]

• 프로젝트 기간 : 2014.05 ~ 2014.11

• 목표 : 웹기반 무인도 생태환경 설계 지원 시스템 개발

• 산출물

– 논문 1 편 (SCI 급 )

– 웹어플리케이션

– 보고서

프로젝트 개요

01

작업진행 프로세스

주제도작성

주제도작성

140822. 최적입지 선정 GA 보완

01

무인도 휴양지 최적입지 (GA 보완 )

• 현재까지의 진행사항 및 문제점

– GA 의 도출 결과 값이 최적인지에 대한 검증을 위해서 LP 를 구현

– LP 의 정식화에서 각 셀의 환경파괴량 값과 시설물 간의 거리의 두 값에

대해서 최적화 ( 최소화 ) 를 구하는 문제는 GA 의 경우와 동일하게

도출결과가 최적해인지에 대한 검증 문제가 발생

– LP 의 경우 거리의 합을 최소화하는 문제는 선형으로 풀리지 않음

• 유클리드 거리가 이므로 일차식 ( 선형 ) 이 안됨

• 진행 방향

– LP 는 일단 별도로 계속 문제의 정식화를 검토함

– GA 에서 각 시설물들이 응집도와 환경파괴량의 두 가지 변수를 고려해야는

문제에서 변수를 하나로 줄이는 방안 모색

개요

01


• 적합도 함수의 변경

– 기존의 적합도 함수는 각 시설 별로 필요면적만큼의 셀들에 대해서 응집도를

최대화하면서 환경파괴량을 최소화하는 두가지 목적을 가지고 있었음

– 변경 후의 적합도 함수는 단일 시설은 단일 배치 ( 한 종류의 시설이 동떨어진

두군데에 배치되지 않고 단일 지역에 배치 ) 를 전제로 해서 환경파괴량의

최소화하는 단일 목적으로 변경

• 예

– 시설물 A( 붉은색 ) 은 면적이 2 셀만큼 필요하고 시설물 B( 파란색 ) 은

면적이 3 셀만큼 필요한 경우 면적을 고려한 중심점 (1, 6 번 셀 ) 을

찾으면서 주변 셀들의 환경파괴량 총합 최소화를 적합도 함수로 설정

GA 의 보완

1 4 7

2 5 8

3 6 9

1 4 7

2 5 8

3 6 9

1 4 7

2 5 8

3 6 9

두 시설물의 중심점 설정 주변 셀들의 고려한 환경파괴량 계산 최종 배치안 도출

01


• 덕적도 데이터로 실험 진행

– 차주 완료

• 논문 작성

– 차주 완료

• 선형 계획법 검토

TODO

140822. 최적입지 선정 기능 구현 (LP)

01

무인도 휴양지 최적입지 (with LP)

• 문제점

– GA 로 산출한 결과해가 최적인지에 대한 검증 필요

• 대안

– 선형계획법으로 현재 주어진 문제에 대한 최적해를 산출한 후 GA 와 비교

검증을 실시

• 작업내용

– LP 도입

– 문제 정의

개요

01


• 문제

– 우선 간단한 최적 배치 문제 정의

– 시설물 m 개가 위치한 셀의 환경파괴값의 합을 최소화

• 정식화

• : 셀 i 의 환경파괴값

• : 군집도의 가중치

• : 시설물이 위치한 셀 번호

• : 시설물 개수

시설 단순 최적 배치 테스트 - 정의

01


• 샘플 문제

– 3x3 의 그리드

– 각 셀의 값을 1~9 로 설정

• 셀 별 환경 파괴

– 시설물 1 개 배치

– 시설물 간 거리 무시

• 매트랩에서 테스트

– 정수계획법 이용

• 셀에 시설이 배치 (x=1)

혹은 배치되지 않음 (x=0)

• bintprog 함수 사용

• 결정계수 9 개

• 제약조건

시설 단순 최적 배치 테스트 - 결과

1 4 7

2 5 8

3 6 9

1 4 7

2 5 8

3 6 9

문제

1 개 시설 배치 결과

1 4 7

2 5 8

3 6 9

2 개 시설 배치 결과

01


• 케이스 1 – 각 셀이 동일 면적을 나타낼 경우

– 각 셀의 값 ( 환경파괴량 ) 의 최소화만 고려하면 단순 최적배치와 동일

– 각 시설 별로 필요한 면적을 필요 셀의 개수로 변환하면 다음의 문제로 됨

• 시설 1 의 셀개수 : 2 개 , 시설 2 의 셀 개수 : 2 개

무인도 최적 배치 문제 고찰

1 4 7

2 5 8

3 6 9

1 4 7

2 5 8

3 6 9

동일 시설 간 거리 및 응집도 고려 안할 경우

동일 시설 간 거리 및 응집도 고려 할 경우

• GA 와 동일하게 단순하게 최적 배치 결과가 산출되지 않음• 정식화 도출 못한 상태 ( 선형으로 정식화가 가능한지 검토중 ,,,)•

01


• 케이스 2 – 시설의 요구면적에 맞춰서 단일 시설물 배치 문제로 해석

– 케이스 1 에서는 30*30 m2 로 고정 면적으로 사용

– 케이스 2 에서는 각 시설물 ( 휴양지 , 신재생에너지 시설 ) 의 요구면적 중

최대면적을 단위 면적으로 선형계획 실시


1 4 7

2 5 8

3 6 9

환경 파괴량이 최소인 지역에 우선 배치

• 각 시설 별로 단일 셀 배치가 되나 , 시설물 간 거리 문제를 적용할 경우 , 케이스 1 와 유사하게 거리를 고려하는 문제 확장 시 난관

• 시설물의 요구 면적의 최대값이 큰 경우 러프한 결과 도출 문제• 각 시설물 별로 단일 배치 결과가 도출됨

01


• 케이스 3 – 시설물 별 단일 배치 + 각 시설물의 요구 면적 별도 계산

– 셀의 크기는 고정으로 사용

– 각 시설물은 단일 셀에 배치되도록 하나 , 제약조건 혹은 목적함수에서

시설물 별 요구면적이 반영되도록


1 4 7

2 5 8

3 6 9

1,6 번셀은 배치 결과이며 , 2,3,5 는 각 시설물의 요구면적이며 , 최적 결과는 배치된 셀을 기준으로 필요면적만큼 주변셀을 포함하며 , 환경파괴량의 총합을 최소하하는 결과 도출

• 정식화 가능한지에 대한 가늠 난항

01


• 선형 정식화

– 케이스 1,2,3 중 정식화가 가능한 선에서 선형계획법을 발전시킴

– 이 경우 , 거리와 환경파괴량을 동일 단위로 환산해야 할 필요성 검토

• 거리와 환경파괴량을 동일 단위로 환산할 경우 김태형 박사님 코멘트와 같이

파라미터 설정 문제 발생

– 단일 요소만으로 선형계획법 적용 방안 검토 필요

• 선형계획법으로는 단일요소만을 검토하고 , 이후 부분은 GA 로 도출 방안

– 타당성에 대한 검토 필요

• 새로운 방안 모색

– 다른 방안 모색 ( 다목적 최적화 (?))

• 환경파괴량과 배치된 시설물 간의 거리를 동시에 고려

– 난이도 문제 발생

무인도 최적 배치 문제 고찰 결과 (ToDo)

140822. 최적입지 선정 기능 구현

01

무인도 휴양지 최적입지 문제 정의

• 정의

– 주어진 대지 내에 휴양지 시설과 에너지 공급 시설의 배치 최적화

• 정식화

• : 군집도의 가중치

• : 시설물 (f) 이 입지한 셀 i,j 간 거리

• : 시설물 i 가 입지한 셀의 속성값 벡터 ( 에너지 , 인문사화 , 생태환경 )

• 속성값 합의 가중치

• : 셀 속성값 벡터의 가중치

• : 시설물 fi 가 위치한 공간 (cell) 의 속성 벡터

개요

01


• 건물 간 거리 정의

– 무인도 과제에서 토지 이용은 크게 휴양시설와 신재생에너지 시설로

이루어짐

– 동종 시설은 가까울 수록 좋다고 가정

– 이종 시설 중 휴양시설과 에너지공급 시설은 멀수록 좋다고 가정

– 상기 가정에 따라서 군집도는 아래와 같이 정의된다 .

If i 와 j 가 이종 시설일 경우

Cij = dist(i,j) ( 여기서 dist 는 유클리드 거리 )

If i 와 j 가 동종 시설일 경우

Cij = 1/dist(i,j)

개요

01


- 대상지를 그리드 형태로 분할하고 , 개발가능지 분석 결과를 각 그리드의 가중치로 적용

- 격자 기반 공간 배치 문제 (grid-based facility layout problem) 으로 정의

- 가용 면적 내의 미정의 위치에 시설물을 배치하는 문제

- 배치되지 않는 공간은 더미로 취급 (?)

- 제한 조건에 해당되는 격자는 금지 조건을 부여 (?)

- 각 시설물 종류별로 분산되는 것보다 붙어 있는 게 유리하지만 절대적이지는 않음

- 예 ) 태양광 발전 시설이 꼭 대상지의 한 사이트에만 있어야 하는 것은 아니며 , 두 곳

이상에 있어도 됨

- 각 시설물 별 필요 면적은 이전 단계의 용량 계산 결과에 의해서 결정이 됨

- 최적 배치에서는 위치 결정만 하면 됨

- 배치 금지 구역에 대한 고려

- 시설물 종류 별로 배치 금지 구역을 별도로 규정하는가 아니면 일괄적으로 적용하는

가에 대한 검토 필요

모델 정의 시 고려해야 할 사항

01


• 문제

– 5 by 5 의 셀에서 총 3 종류의 토지이용 형태가 군집해서 배치되도록 함

– 금지 구역을 설정하고 금지구역에는 배치가 안되도록 함

• 토지이용 형태

– 휴양지 (1 번 )

– 태양광 시설 (2 번 )

– 풍력 시설 (3 번 )

– 배치금지 (4 번 )

– 미배치 (0 번 )

테스트 샘플

1 1 0 0 0

1 1 0 2 2

0 0 0 2 2

0 3 3 4 4

0 3 3 4 4

< 배치 최적화 예시 >

2 1 0 0 3

1 1 3 1 2

0 0 0 1 2

2 3 0 4 4

0 3 0 4 4

< 입력 > < 결과 >

02

유전자 알고리즘을 이용한 최적입지 문제해결

• 방법론 비교– Linear programming 와 GA 검토

– Linear programming• 선형 최적화를 적용함에 있어서 정식화가 선형성을 유지하는지 검토 필요

– GA• 도메인의 영향을 적게 받으며 , 인코딩과 디코딩만 주의하면 다양한 활용 가능

• GA 도입 결정– 비선형적 제약 조건 등을 고려한 범용성– 도입 용이성

적용 방법론 검토

02


• 설정– 셀

• 대상 부지를 정사각형의 격자 그리드로 나누어 셀 (cell) 구성• 동일 셀은 동일한 속성을 가지며 , 실제 지역의 대표 (평균 ) 속성을 속성치로

가짐– 시설물

• 시설물은 필요 면적에 따라 정수의 셀 개수로 배분함• 시설물은 동일 셀에 중복 배치가 되지 않도록 중복 금지 루틴을 부여함

– 적합도함수• 적합도 함수는 시설물 간의 군집도와 • 군집도

– 시설 종류는 휴양지의 경우 다른 시설 종류와 멀수록 좋도록 ( 적합도 함수값이 낮게 나오도록 설정 ) 하고 신재생에너지 시설의 경우 , 서로 다른 시설의 경우에는 군집도를 계산하지 않으나 동일 시설물의 경우는 군집도함수를 적용하여 , 동일 시설물이 뭉치도록 유도함

• 셀 속성 합– 각 셀들이 가지고 있는 속성치에 가중치를 적용한 합이 적합도에 적용되도록

함

GA 도입 시 주의사항

02


최적화 함수에 GA 알고리즘 적용

𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒𝐹=𝑤𝑡∑𝑖

𝑀

∑𝑗

𝑀

×𝑑𝑖𝑗+𝑤𝑔∑𝑖

𝑀

𝑃 𝑖

i,j : 시설물 번호 첨자D: 시설물 간 거리

F : GA 의 적합도 함수

군집도 셀 속성치

i: 셀 첨자P: 셀 속성치

군집도 가중치 셀 가중치

02


입력데이터 - 로컬 극소점 , 글로벌 극소점

1 6 11 16 21

2 7 12 17 22

3 8 0 18 23

4 9 14 19 24

5 10 15 20 1

12 9.5 7 4.5 2

11.5 9 6.5 4 1.5

11 8.5 6 3.5 1

10.5 8 5.5 3 0.5

10 7.5 5 2.5 0

13 15.5 18 20.5 23

13.5 16 18.5 21 23.5

14 16.5 6 21.5 24

14.5 17 19.5 22 24.5

15 17.5 20 22.5 1

<p1>

<p2>

<p_sum>

02


샘플 테스트 결과

13 15.5 18 20.5 23

13.5 16 18.5 21 23.5

14 16.5 6 21.5 24

14.5 17 19.5 22 24.5

15 17.5 20 22.5 1

< 군집도 가중치가 낮은 경우 >

건물개수 = 1

13 15.5 18 20.5 23

13.5 16 18.5 21 23.5

14 16.5 6 21.5 24

14.5 17 19.5 22 24.5

15 17.5 20 22.5 1

건물개수 = 2

13 15.5 18 20.5 23

13.5 16 18.5 21 23.5

14 16.5 6 21.5 24

14.5 17 19.5 22 24.5

15 17.5 20 22.5 1

건물개수 = 3

< 군집도 가중치가 높은 경우 >

13 15.5 18 20.5 23

13.5 16 18.5 21 23.5

14 16.5 6 21.5 24

14.5 17 19.5 22 24.5

15 17.5 20 22.5 1

건물개수 = 3건물 1 = 휴양지 ( 파란색 )건물 2,3 = 태양광 발전 ( 노란색 )

02


• 복합 조건

샘플 테스트 결과 1 – 시설간 거리 규정 없음

1.01 0.85 0.69 0.54 0.38

0.98 0.82 0.66 0.50 0.35

0.95 0.79 0.50 0.47 0.31

0.92 0.76 0.60 1.25 1.04

0.88 0.73 0.57 1.21 1.00

< 셀 속성 : 거리 = 0.7: 0.3>

1.04 0.87 0.69 0.51 0.34

1.01 0.83 0.65 0.48 0.30

0.97 0.79 0.08 0.44 0.27

0.94 0.76 0.58 20.00 20.00

0.90 0.72 0.55 20.00 20.00

시설물점유셀개수 = 12파란색 : 휴양지 노란색 : 에너지발전시설 1주황색 : 에너지발전시설 2붉은색 : 금지지역 ( 예 – 바다 )

< 셀 속성 : 거리 = 0.3: 0.7>

1.04 0.87 0.69 0.51 0.34

1.01 0.83 0.65 0.48 0.30

0.97 0.79 0.08 0.44 0.27

0.94 0.76 0.58 20.00 20.00

0.90 0.72 0.55 20.00 20.00

1.04 0.87 0.69 0.51 0.34

1.01 0.83 0.65 0.48 0.30

0.97 0.79 0.08 0.44 0.27

0.94 0.76 0.58 20.00 20.00

0.90 0.72 0.55 20.00 20.00

< 셀 속성 : 거리 = 0.05: 0.95 >

1.04 0.87 0.69 0.51 0.34

1.01 0.83 0.65 0.48 0.30

0.97 0.79 0.08 0.44 0.27

0.94 0.76 0.58 20.00 20.00

0.90 0.72 0.55 20.00 20.00

< 셀 속성 : 거리 = 0 : 1 >

< 셀 속성 : 거리 = 0.01 : 0.99 >

1.04 0.87 0.69 0.51 0.34

1.01 0.83 0.65 0.48 0.30

0.97 0.79 0.08 0.44 0.27

0.94 0.76 0.58 20.00 20.00

0.90 0.72 0.55 20.00 20.00

실험 결과 분석• 셀 속성을 고려할 경우 금지조건 ( 예 : 바다 ) 에 배치안되는 결과 도출• 각 셀간의 유클리드 거리를 적합도함수에 넣는 경우에 군집효과가 안나오는 경우 발생

( 시설물이 선형으로 늘어나는 경우 )• 셀 속성값과 군집도 값의 가중치 조정에 따라서 배치 결과가 다름 .

02


• 셀 가중치와 군집도 가중치에 따른 최적입지 결과

덕적도 데이터에 적용

셀 가중치• 생태환경에 관련된

주제도 4 개를 종합

• 색이 짙을수록 생태파괴량 높음

최적입지결과• 셀 가중치 : 군집도

가중치 = 0.5:0.5

• 분산


가중치 = 0.3:0.7

• 중간


가중치 = 0.0:1.0

• 밀집

02


• 시설물 종류 별 ( 예 – 휴양지와 에너지 발전시설 ) 거리에 대한 제약조건을 테스트하고 있는 중이나 적절한 파라미터를 찾지 못해서 극단적인 이격현상이 나타나고 있어서 수정작업 필요

• 시설물간 이격조건이 없는 경우 좀더 동종의 토지이용 셀이 집중할 수 있는 방안 모색

덕적도 데이터에 적용 후 현재의 문제점

휴양지

휴양지

에너지 생산시설

에너지 생산시설

< 시설물간 이격조건이 없는 경우 >

02


• 덕적도 데이터에서 동일 종류별 시설들이 완전한 군집을 보이면서 , 휴양지와 에너지 생산시설의 거리가 떨어지는 이상적인 결과 도출을 위한 적합도 함수 재점검

– 현재의 유클리드 거리 대신에 클러스터링의 군집도 개념 도입 예정

• 덕적도 GIS 데이터 보완 후 재실험 후 결과 검토

ToDo

< 응집도 개선 개념 설명 >

02


• 개선된 유전자 알고리즘을 이용한 최적 공간 배치 설계에 관한 연구 , 한성남• IsLier, A. A., A Genetic Algorithm Approach for Multiple Criteria Facility

Design

참고도서

이전 연구 내용

-- 개요

35

2 차년도 개발 방안 ( 예정 )

개요• 설계지원시스템 개발의 가시적 성과를 우선 도출하기 위하여 ( 정승현박사

요구사항 ), 2 차년도에는 서버기능보다 클라이언트 ( 기능 , 가시화 )쪽 기능을 우선 개발하는 것으로 방향을 잡음 (3 차년도에 서버기능개발 )

• 클라이언트쪽 개발은 3 차년도에 개발할 서버 기능을 고려해서 설계해야 함

개발내용• 베이스 시스템 설계 및 프로트타입 구현

o 데이터 입출력o 웹 퍼블리싱o 사용자 관리o 일반 데이터 가시화

• 공간 데이터 가시화 모듈 프로트타입 구현o GIS 데이터 가시화o 3D 공간 데이터 가시화

• 시뮬레이션 / 분석 프로트타입 구현o 생태환경 분석 기능o 에너지수요공급 계획 시뮬레이션o 시설 입지 선정 분석 기능

-- 개요

36

이전 계획 (1 차년도에 작성한 ) 의 수정사항

구 분 2 차년도 (2014 년 )

목표 세부 연구내용

세부과제 ◦상시기획 보완◦기반기술 개발 및 성능평가

▪특수 시장 분석▪파일럿 시스템 시운전 및 성능평가

세세부과제1

◦상시기획 (rolling plan) 보완◦복합플랜트 설계 기술 개발◦ePSS 프로그램 고도화◦EiPSS 설계

▪특수 시장 (ODA) 분석 및 BM 개발▪복합플랜트 설계 매뉴얼 개발▪3D 지형 생성 및 GIS 엔진 고도화▪프로그램 사용성 및 안정성 개선▪지원 Data Format 확대▪사용자 시나리오 / 프로세스 정의▪DB 설계 / 인터페이스 설계

◦전체 설비 동적 모델 개발 및 LCC DB 구축

▪Matlab 을 이용한 전체 설비 동적 모델 개발 및 LCC DB 구축

버츄얼빌더스의 epss 가 예산 상의 문제로 2 차년도에서 빠졌음

따라서 계획표상에서 버츄얼빌더스의 내용을 제외해야함

-- 개요

37

2 차년도 제출예산안 ( 최종 )

항목 작업내용 4 월 5 월 6 월 7 월 8 월 9 월 10 월 합계 등급 단가 금액

과제관리 / 기획 　 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 2.1고급 ₩ 9,909,150

₩ 20,809,215.63

행정 / 보고서 　 0.3 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 1 1.8중급 ₩ 8,157,663

₩ 14,683,792.91

시스템 설계 아키텍쳐 및 프레임워크 설계 / 기획 0.2 0.5 0.5 0.2 0.2 0.2 0.2 2고급 ₩ 9,909,150

₩ 19,818,300.60

디자인 전반적인 디자인작업 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.1 0.1 2.7중급 ₩ 8,157,663

₩ 22,025,689.37

웹퍼블리싱 웹어플리케이션의 UI 구성 　　 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 2.5중급 ₩ 8,157,663

₩ 20,394,156.83

　　 0.3 0.3 1 1 1 1 1 5.6초급 ₩ 6,772,151

₩ 37,924,045.49

데이터 IO GIS/ 환경 데이터 입출력 　　　　 0.5 0.5　 1중급 ₩ 8,157,663

₩ 8,157,662.73

데이터 가시화 표 / 차트 /GIS 데이터 가시화 　　 0.5 0.5 0.5 0.5　 2중급 ₩ 8,157,663

₩ 16,315,325.46

3D 뷰어 유니티 3D 를 이용한 3D 시뮬레이터 　　　　 1 1 0.2 2.2중급 ₩ 8,157,663

₩ 17,946,858.01

최적입지선정 평가 시나리오별 최적배치 　　　 1　　　 1고급 ₩ 9,909,150

₩ 9,909,150.30

에너지수요 / 공급 건축물의 에너지 수요량 계산 　　　　　　　 0고급 ₩ 9,909,150

₩ -

　 에너지 생산시설 에너지 생산량 계산 　　　　　　　 0고급 ₩ 9,909,150

₩ -

총합계 ₩ 187,984,197.32

할인율 (50%) ₩ 93,992,098.66

2014. ㅌㅌ . ㅌㅌ ㅌㅌ

-- 법령 DB 구축 자동화 계획

39

프로세스

ㅌㅌ

2014.04.15 정기 미팅

-- 2 차년도 연구진행 계획

49

전체 연구내용

1 차년도 2 차년도 3 차년도 4 차년도 5 차년도

Manual:무인도복합플랜트 설계 기존기술 / 개발기술 리서치를 통한 프로세스 및 알고리즘 추출

Program:EiPSS 서 비 스 기 능 구현

Program:EiPSS 서버 기능 구현

Program:EiPSS 서 비 스 기 능 보완 TB 적용을 통한

프로그램 검증 및 개선실무 적용을 통한

프로그램 검증 및 개선

• 전체 프로세스가 처음부터 끝까지 진행되도록 하는 것이 목표임• 세부적인 것은 향후 보완 , 우선은 최종까지 진행되도록 함


50

세부연구내용

EiPSS 어플리케이션 서비스 기능 개발

생태환경 평가 요소 발굴 및 알고리즘 개발

전략

예산 상 문제로 서버 기능은 향후 개발로 하고 , 서비스 기능을 우선시함

애자일 방식도입으로 개발 - 검수 - 재개발의 사이클 형식으로 진행


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세부연구내용

생태환경 DB GIS DB 사용자 DB

GIS 2D 데이터 파싱

사용자 GIS 데이터 가시화

2D GIS API

환경정보서비스 포탈

지리통계서비스

에너지 효율성 평가 결과 파싱

입지 최적화 평가모듈

웹서버

R 환경

연산모듈

인터페이스

Energy+

Matlab/octave

서버 기능 외부환경

1. 프로젝트 기획 2. 개발가능지 분석 3. 마스터플래닝 4. 설계적정성 평가

GIS 2D 가시화

유니티3D

가시화

클라이언트 기능

업무 프로세스

에코텍 연산 결과 파싱

차트 , 표 가시화

웹기반 생태환경 분석

웹기반 에너지 수요공급계획

2D, 3D GIS 뷰어와 웹 연동

기능

…..


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EiPSS 웹 어플리케이션 – 개요

개요• 설계지원시스템 개발의 가시적 성과를 우선 도출하기 위하여 , 2 차년도에는

서버기능보다 클라이언트 ( 기능 , 가시화 )쪽 기능을 우선 개발하는 것으로 방향을 잡음 (3 차년도에 서버기능개발 )

• 클라이언트쪽 개발은 3 차년도에 개발할 서버 기능을 고려해서 설계해야 함

개발내용• 베이스 시스템 설계 및 프로트타입 구현

o 데이터 입출력o 웹 퍼블리싱o 사용자 관리o 일반 데이터 가시화

• 공간 데이터 가시화 모듈 프로트타입 구현o GIS 데이터 가시화o 3D 공간 데이터 가시화

• 시뮬레이션 / 분석 프로트타입 구현o 생태환경 분석 기능o 에너지수요공급 계획 시뮬레이션o 시설 입지 선정 분석 기능


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EiPSS 웹 어플리케이션 – 프로세스 및 주요기능

1. 프로젝트 기획 2. 개발가능지 분석 3. 마스터플래닝 4. 설계적정성 평가

• 전체 파라미터 설정 - 프로젝트에서 사용되는 모든 변수에 대한 설정

• 프로젝트 퀵플랜 - 간략 DB 를 사용하여 프로젝트의 개요 정보로서 전체 프로젝트에 비용 , 건설규모 , 수용인원 , 탄소발생량 , 에니저 수요공급량을 개략적으로 계산하여 전체 규모를 가늠

• 사회인문분석- 인구분포맵 작성- 지가분석맵 작성- 토지용도맵 작성

• 공간분석- 경사도맵 작성- 바람량맵 작성- 조류맵 작성- 생태환경분석

• 생태환경분석- 강수량맵 작성- 일조량맵 작성- 기상타임라인맵 작성- 바람길맵 작성- 경사도맵 작성- 비오톱맵 작성- 공해밀도앱 작성- 동식물분포맵 작성- 생태연결성맵 작성- 생태환경종합분석

• 휴양시설 계획- 휴양지설계안 검토- 에너지수요량계산- 에너지공급량계산

• 에너지공급계획

• 시나리오별 평가- 저탄소 시나리오 평가- 경제성 시나리오

평가- 생태환경 시나리오 평가

• 종합평가- 평가 항목 별 가중치 부여를 통한 설계적정성 종합 평가


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EiPSS 웹 어플리케이션 – 2D view

2D 공간 데이터 가시화• 포털사이트 Map API 연동 ( 네이버 or 브이월드 )• 수치지도 가시화

2D 시뮬레이션 결과 가시화• 생태환경 분석 결과 가시화• 에너지 수요 / 공급 시뮬레이션 결과 가시화

네이버 api 샘플수치지도 가시화 샘플

분석 결과 가시화 예


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EiPSS 웹 어플리케이션 – 시뮬레이션 결과 가시화

기상정보타임라인맵 샘플

공간분석맵 샘플 동식물 분포맵 샘플 하천 유역맵 샘플


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EiPSS 웹 어플리케이션 – 3D GIS view

3D 공간 데이터 가시화• 설계대상지의 3 차원 가시화

3D 휴양지 계획 / 시뮬레이션 가시화• 생태환경 분석 결과 가시화• 에너지 공급 시설 배치 결과 가시화• 휴양지 시설 가시화• 에너지 수요 / 공급 시뮬레이션 가시화

선갑도 윈드팜 모델링 샘플 선갑도 휴양지 모델링 샘플

해양 공간 모델링 샘플

-- 법령 DB 구축 자동화 계획

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프로세스

데이터

시뮬레이션

알고리즘

기반

과학 / 공학적 분석 웹어플리케이션

-- 퀵플랜 서비스 기능 구현

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현재 진행사항 및 일정

프로세스 퀵플랜 서비스 기능 구현 DB 구축을 위한 자료조사 개략 적산 산출 방법 조사


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기획

서비스 기능 개요 사이트를 건설할 대상지를 설정하고 대상지의 시설 성격을 정의함 입력데이터에 따라서 비용 에너지 환경관련 평가값이 개략적으로 산출됨

사용자시나리오 사용자가 대략적인 개발위치를 선정

대략적은 행정동까지정도 개발위치는 지가 계산에 영향을 줌 행정동 선정 시 , GIS 데이터를 이용해서 , 기존 시가지 지역과 미개발지역을 고려해서 개발가능지 분석을 함

기존 시가지 지역의 경우 보상이 필요 정보를 입력함에 따라 예상액이 픽스가 됨

프로세스 별 개략적산 문제


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기획

INPUT• 하기 정보가 개별적으로 필요함 ( 전부가 필수는 아님 )

• 면적을 넣으면 인원이 나오도록• 인원을 넣으면 면적이 나오도록

• 시설종류 및 규모• 시설종류

• 숙박시설• 관리시설

• • 개발 사이트 면적• 수용인원

• 연간 평균• 피크 타임 기준

• 에너지 생산시설 중요도• 경제성• 저탄소


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기획

OUTPUT• 예상인원

• 월별 방문 인원 수• 리조트 시설 별 성수기를 고려한 인원 배분

• 가동율• 예상인원과 숙박시설의 밸런스를 생각하여 휴양시설 가동율을 계산

• 개략공사규모• 개발 면적 * 단가로 계산• 부가적인 데이터가 있으면 데이터 마이닝을 이용한 개략적산 방법론 적용

• 개략비용• 프로젝트비용

• 휴양지 가동까지 드는 비용을 계산• 유지비용

• 휴양지 운영에 필요한 유지비용을 계산• 생태환경

• 생태환경 파괴 면적• 생태환경 보상 면적

• 개략 탄소발생량• 각 시설의 건설에 따른 탄소 발생량• 운용에 따른 탄소발생량

2014.07.07 생태연결성맵


63

기획

ㅌㅌ

-- 생태연결성맵 기획

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기존 기획안 ( 김연미 박사님 , epss)

w1

w3w2

w4

(1) GIS Shape Data

- w1~4 는 각 그리드의 가중치를 나타냄

w2 w2 w2 w3 w3

w2 w1 w1 w2 w3

w4 w1 w1 w1 w3

w4 w1 w1 w1 w3

w4 w4 w4 w4 w4

(2) GIS Grid Data

- GIS Shape Data 를 그리드로 분할한 후 본래의 가중치 (w1~4) 를 그리드별로 부여함

w2

w1.5w2

w1.5


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기획

OUTPUT• 예상인원

• 월별 방문 인원 수• 리조트 시설 별 성수기를 고려한 인원 배분

• 가동율• 예상인원과 숙박시설의 밸런스를 생각하여 휴양시설 가동율을 계산

• 개략공사규모• 개발 면적 * 단가로 계산• 부가적인 데이터가 있으면 데이터 마이닝을 이용한 개략적산 방법론 적용

• 개략비용• 프로젝트비용

• 휴양지 가동까지 드는 비용을 계산• 유지비용

• 휴양지 운영에 필요한 유지비용을 계산• 생태환경

• 생태환경 파괴 면적• 생태환경 보상 면적

• 개략 탄소발생량• 각 시설의 건설에 따른 탄소 발생량• 운용에 따른 탄소발생량

2014.04.30 3 차원 모델링 데이터 고민

-- 3 차원 모델링 데이터 검토

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검토 내용

기존의 실사는 모델링 결과가 별로 예쁘지 않음

반실사 형태의 모델링 디자인 검토

-- 2D GIS 디자인 검토

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검토 내용

예쁜 패턴 검토 중

p ep001 연구노트_140915a_koo

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