조정된 직선 거리가 계산되면 시작지점 특성을 사용하여 거리를 접하는 비율을 제어할 수 있습니다. 비용 표면, 수직 계수, 수평 계수를 사용하여 비율을 제어할 수도 있습니다.
조정된 직선 거리를 접하는 비율을 계산하기 위한 일반 공식은 다음과 같습니다.
이동자 컴포넌트의 특성(시작지점 특성)에는 이동자의 시작 비용, 해당 용량, 이동 모드를 제어하는 데 사용할 수 있는 승수가 포함됩니다. 시작지점의 예로 여러 삼림 관리소를 들 수 있습니다. 각 관리소에는 다양한 수의 관리인이 있을 수 있습니다. 어떤 관리소의 관리인은 전지형 차량(ATV)을 사용할 수 있고 어떤 관리소의 관리인은 도보로 이동할 수 있습니다. 따라서 다양한 관리소는 커버리지 용량이 다릅니다. 시작지점 특성이 제어되지 않으면 시작지점이 동일한 특성을 갖는 것으로 처리됩니다. 결과적으로 실제 거리 상호작용이 취득되지 않습니다.
조정된 직선 거리를 접하는 비율은 시작지점에서 이동하는지 또는 시작지점으로 이동하는지에 따라 달라질 수 있습니다. 이는 수직 및 수평 계수와 같은 다른 비율 제어 계수와 결합할 때 특히 그렇습니다. 이동 방향 시작지점 특성 매개변수는 이동 방향을 제어합니다.
위의 공식에서 알 수 있듯이 이동자 컴포넌트의 특성에 있는 승수는 실제 승수이며, 승수의 단위는 거리 분석에서 다른 비율 제어 계수의 단위와 관련하여 일관되어야 합니다.
시작지점 특성 사용 예시
시작지점 특성은 다음과 같은 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.
- 서로 다른 이동 모드(ATV 및 도보)를 사용하는 두 삼림 관리소에서 길을 잃어버린 등산객을 찾을 수 있는 영역을 판단합니다.
- 다양한 관리소에서 구조원의 수가 다른 경우 구조원 그룹이 실종자를 수색할 수 있는 거리를 살펴봅니다. 수색인이 가장 많은 관리소에서 가장 넓은 영역을 커버할 수 있습니다.
- 구호단체 지원 작업에서 외딴 지역의 목표 지점에 접근하기 위해 장거리를 이동해야 하는 의료 공급 차량을 위한 충전소를 배치할 위치를 정의합니다.
- 소방관이 장비를 싣는 데 걸리는 평균 16분의 시간을 고려하여 외딴 지역의 화재 장소에 도달하는 데 걸리는 시간을 분석합니다.
- ATV 또는 지원 차량의 충전소를 결정할 때 거친 터레인에서 추가로 소비되는 연료를 고려합니다.
시작지점 특성 통합
Distance analysis can be divided conceptually into the following related functional areas:
- Calculate straight-line distance and optionally adjust the calculations with a barrier or surface raster.
- 직선 거리가 계산되면 필요에 따라 비용 표면, 시작지점 특성, 수직 계수, 수평 계수를 통해 거리를 접하는 비율을 결정합니다. 누적 거리 래스터를 생성합니다.
- Connect regions over the resulting accumulative distance surface using an optimal network, specific paths, or a corridor.
두 번째 기능 영역에서 아래와 같이 시작지점 특성을 통해 거리를 접하는 비율을 결정합니다. 이 시나리오에는 삼림 관리소(보라색 점) 4곳과 일부 강(파란색 라인)이 포함됩니다.
청록색 지역(값 = 4)에 있는 관리소의 관리인을 위해 ATV를 구매했습니다. ATV로 이동하는 관리인은 더 빠른 비율로 거리를 커버할 수 있기 때문에 더 넓은 영역을 커버할 수 있습니다.
시작지점 특성을 사용하여 거리 맵 생성
거리 누적 도구를 통해 시작지점 특성을 사용하여 맵을 생성합니다.
- 거리 누적 도구를 엽니다.
- 입력 래스터 또는 피처 시작지점 데이터 매개변수에 시작지점을 제공합니다.
- 결과 거리 래스터의 이름을 지정합니다.
- 시작지점 특성 범주를 확장합니다.
- 적절한 특성(초기 누적, 최대 누적, 비용에 적용할 승수, 이동 방향)을 채웁니다.
- 특성이 단일 값(Double)인지 또는 필드(Field)를 사용할지 지정합니다.
- 실행을 클릭합니다.
시작지점 특성은 거리를 접하는 비율에 영향을 미칩니다.
시작지점 특성을 사용하면 다양한 시작지점 위치에서 이동자의 속성을 정의하고 다음을 제어할 수 있습니다.
- 초기 누적 - 예를 들어 비용이 시간인 경우 이동자가 시작지점을 떠나기 전에 ATV를 준비하는 데 걸리는 시간입니다.
- 최대 누적 - 예를 들어 ATV가 연료 재급유를 위해 돌아오기 전에 작동할 수 있는 시간입니다.
- 비용에 적용할 승수 - 예를 들어 ATV로 이동하는 관리인은 도보로 이동하는 관리인보다 더 빠른 속도로 더 많은 거리 단위를 이동할 수 있습니다. 이동 모드의 차이는 승수를 통해 취득할 수 있습니다.
- 이동 방향 - 이동자가 시작지점에서 이동하는지 또는 시작지점으로 이동하는지 식별합니다. 이동 방향이 수직 및 수평 계수와 함께 사용되는 경우 결과가 매우 달라질 수 있습니다.
시작지점 특성은 모든 시작지점에 적용되는 단일 값으로 식별할 수 있습니다 또한 시작지점과 연관된 속성 테이블의 필드로 식별할 수 있으며, 이 경우 각 값이 해당 시작지점에 적용됩니다. 이러한 속성 테이블의 예시는 다음과 같습니다.
| OBJECTID | 쉐이프 | ID | 승수 | StartCost | 용량 |
|---|---|---|---|---|---|
1 | 포인트 | 1 | 3 | 50 | 170000 |
2 | 포인트 | 2 | 2 | 60 | 160000 |
3 | 포인트 | 3 | 3 | 50 | 155000 |
4 | 포인트 | 4 | 1 | 150 | 160000 |
5 | 포인트 | 5 | 3 | 40 | 130500 |
6 | 포인트 | 6 | 1.5 | 170 | 185000 |
7 | 포인트 | 7 | 1 | 120 | 190000 |
8 | 포인트 | 8 | 3.5 | 60 | 160000 |
다음 섹션에서는 각 시작지점 특성 및 해당 시작지점에 대한 사용 사례를 설명합니다.
초기 누적
초기 누적 또는 시작 비용은 각 시작지점에 추가되는 단일 값으로 식별할 수 있습니다. 따라서, 지정된 초기 누적은 0이 아닌 시작지점의 시작 비용입니다.
시작지점에 따라 시작 비용이 다른 경우 이는 시작지점과 관련된 고정 비용입니다.
초기 누적 비용 단위는 비용 거리 분석에서 누적 비용 단위와 동일해야 합니다. 시간 기반 비용 표면이 거리 누적 도구에 대한 입력인 경우 초기 누적 비용은 시간 단위여야 합니다. 비용 단위가 주관적인 상대 선호도 비용 척도를 기반으로 하는 경우 의미 있는 초기 누적 값을 지정하기가 쉽지 않지만, 초기 비용은 주관적 척도를 기준으로 해야 합니다.
사용 사례: 시작지점을 떠나기 전에 준비하는 데 걸리는 시간
최대 누적
각 시작지점(또는 시작지점으로부터의 이동 모드)에 대한 최대 누적 또는 용량은 단일 값 또는 필드로 정의할 수 있습니다. 계산은 각 시작지점의 용량에 도달할 때까지 계속됩니다. 용량 매개변수가 설정된 경우와 설정되지 않은 경우의 결과 거리 할당은 다를 수 있습니다. 용량이 낮은 시작지점이 용량이 높은 시작지점과 가까이 있는 경우, 용량이 높은 시작지점은 용량이 설정되지 않았을 때 용량이 더 낮은 시작지점의 기존 할당 셀 일부를 취득할 수 있지만, 용량이 더 낮은 시작지점에 대해 정의된 용량보다 누적 비용이 큰 셀만 취득할 수 있습니다.
초기 누적과 마찬가지로 최대 누적에 지정된 비용 단위는 비용 분석을 위한 비용 단위와 동일해야 합니다. 비용 단위가 주관적인 상대 비용 척도를 기반으로 하는 경우 정확한 최대 누적(용량) 값을 지정하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 500,000 선호도 단위의 용량은 무엇을 의미합니까? 절대 비용 척도의 5시간이 정당화하기 더 쉽습니다.
사용 사례: 외딴 지역에서 의료 공급 차량을 위한 충전소의 잠재적인 위치 식별
비용에 적용할 승수
시작지점에서의 이동 모드 또는 크기가 다르면 비용 표면에 대한 이동 속도 또는 커버리지가 증가하거나 감소할 수 있습니다. 이러한 특성은 셀을 통한 이동 비율을 증가 또는 감소시킵니다.
사용 사례 1: ATV 이용 대 도보 이용과 같이 각 시작지점에서의 다른 이동 모드
사용 사례 2: 실종자를 수색하는 각 관리소의 구조원 수와 같이 각 시작지점에서의 다른 자원 크기 구조인이 많은 관리소에서 더 넓은 지역을 더 짧은 시간에 커버할 수 있습니다.
모드 또는 크기는 비용 승수를 사용하여 구현할 수 있습니다. ATV는 더 빠른 속도로 비용을 극복할 수 있기 때문에 ATV는 도보에 비해 승수가 낮습니다.
실종자를 수색하는 구조원이 많으면 구조원이 적은 경우보다 더 많은 영역을 커버할 수 있습니다. 시작지점에서 발생하는 비용은 구조원 수에 따라 상대 승수를 통해 제어할 수 있습니다. 시작지점에 있는 구조원이 많을수록 더 넓은 영역을 커버할 수 있기 때문에(더 빠르게 거리 극복) 수색인이 적은 시작지점에 비해 승수가 낮을 수 있습니다.
ATV 대 도보 이동 모드 시나리오에서는 시간이 분석의 단위입니다. 구조원 수 시나리오에서는 초기 비용 단위가 시간일 수 있지만 승수를 적용하는 경우 이 단위는 주관적인 상대 척도에 배치됩니다.
이 시작지점 특성은 승수이고 최저 비용 분석을 수행하고 있기 때문에 해당 로직이 반대로 나타날 수 있습니다. 도보로 이동하는 트래블러는 더 느린 속도로 거리를 이동합니다. 이러한 상호작용을 취득하려면 각 셀을 통과하여 이동하는 비용을 증가시켜 트래블러의 속도를 늦출 수 있습니다. ATV는 더 빠른 속도로 거리를 이동할 수 있기 때문에 트래블러가 더 낮은 비용을 더 빨리 커버할 수 있도록 더 낮은 승수를 사용하여 이러한 상호작용을 취득합니다.
이동 모드 또는 트래블러 수를 취득하기 위해 단위와 승수를 지정할 때 주의를 기울이세요. 이동 모드 예시에서 단위는 절대 비용 척도인 시간을 기반으로 합니다. 승수는 가장 빠른 모드인 ATV를 기준으로 해야 합니다. 도보 이동은 더 느리기 때문에 더 큰 승수를 사용하여 취득합니다. 승수는 비용을 증가시켜 도보로 이동하는 경우 각 맵 단위를 이동하는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 적용되는 승수는 서로 상대적이어야 하며 일반적으로 가장 빠른 모드가 가장 낮은 기본 승수로 결정됩니다. 승수를 식별하여 모드에 따라 비율의 차이를 취득하는 작업은 어려울 수 있습니다.
또한 비용 표면이 입력되었고 예를 들어, 단위가 시간을 기반으로 하는 경우 동일한 비용 표면이 ATV 및 도보 이동에 사용됩니다. 입력 비용 표면이 하나뿐이기 때문에 두 이동 모드 모두 동일한 피처 및 동일한 상대 비용 할당에 반응한다고 가정합니다.
이동 경로
이 시작지점 특성을 사용하면 이동자의 이동 방향을 지정할 수 있습니다. 시작지점에서 이동 옵션은 시작지점에서 트래블러를 출발시켜 모든 비시작지점 위치로의 이동을 시뮬레이션합니다. 시작지점으로 이동 옵션은 모든 비시작지점 위치에서 트래블러를 출발시켜 시작지점으로의 이동을 시뮬레이션합니다. 이동 방향은 수직 계수 및 수평 계수에도 영향을 미칩니다.
시작지점으로 이동 및 시작지점에서 이동에 대한 계산은 본질적으로 반대입니다.
최적 네트워크를 생성할 때 최적 영역 연결 도구에 비용 표면만 입력되기 때문에 이동 방향 매개변수에 접근할 수 없습니다. 통로를 생성할 때는 수직 계수 및 수평 계수를 사용할 수 없기 때문에 이동 방향 매개변수는 영향을 받지 않습니다. 두 경우 모두 이동 방향은 상관이 없습니다. 그러나 이동 방향 매개변수는 수직 계수 및 수평 계수와 함께 라인 형식 최적 경로 및 래스터 형식 최적 경로 도구로 생성한 경로에 적용할 수 있습니다.
사용 사례 1: 보브캣은 안전을 위해 도로로부터 더 멀리 떨어진 위치 선호
사용 사례 2: 보브캣은 하천에 접근하기 더 쉬운 위치 선호
추가 정보
다음 섹션에는 시작지점 특성에 대한 추가 정보가 포함되어 있습니다.
바람을 분석에 통합
거리 누적 도구를 사용하여 풍향에 따라 결정되는 비용에서 누적 비용 표면을 생성할 수 있습니다.
바람, 해류, 경사와 같은 계수를 통합하는 경우 이동을 시작하기 전에 시작지점 셀에서 다른 셀로 이동할지 또는 그 반대로 이동할지 여부를 결정합니다.
결과 누적 표면에 풍향만 통합하기 위해 입력 수평 래스터에서 풍향 방위각(북쪽에서 시계 방향으로 0~360도, 0도 및 360도 모두 북쪽으로 처리됨)을 인코딩할 수 있습니다. 아래 이미지에 10x10 수평 래스터가 표시되어 있습니다. 셀 값은 일정하게 90이며 연구 영역에서 균일한 속도로 동쪽으로 부는 바람을 나타냅니다.
비용 표면에서는 셀을 통과하는 이동 방향에 관계없이 비용이 동일하기 때문에 풍속을 비용 표면의 마찰로 사용하지 마세요. 비용 마찰 표면은 전혀 필요하지 않습니다.
풍향에 따라 이동 비용이 달라지도록 설정할 수 있지만 풍향 및 풍속 모두에 대해 이동 비용이 달라지게 설정할 수는 없습니다.
원본에서 이동
이 시나리오에서는 다음과 같은 이동이 가정됩니다.
- 단일 시작지점 포인트(아래 이미지에서 래스터 중앙에 있는 선택된 청록색 포인트)에 앉아 있습니다.
- 바람과 함께 이동하는 것이 가장 쉬우며 바람과 반대로 또는 바람에 직각으로 이동하는 것은 불가능합니다.
- 시작지점 셀로부터 연구 영역의 다른 모든 셀까지의 누적 비용을 계산하려고 합니다.
이 시나리오의 경우 수평 계수 매개변수는 순방향으로 설정됩니다. 이동 방향 매개변수는 시작지점에서 이동으로 설정됩니다. 결과는 다음과 같습니다. 결과 누적 거리 래스터는 바람과 함께(또는 어느 정도 바람과 함께) 이동하면서 도달할 수 있는 영역에서만 정의됩니다.
위의 이미지에서 단일 시작지점은 중심에서 선택된 포인트이며, 연구 영역의 다른 셀에 접근하는 데 드는 비용을 알아보고자 합니다. 누적 비용 표면에서는 바람과 함께 이동하는 것만 가능하며 동쪽으로 바로 이동하는 것이 가장 쉽다는 것을 보여줍니다.
거리 누적을 통해 풍향을 이동 비용(가중치라고도 함)으로 전환하는 방법을 확인하려면 단일 시작지점 셀 및 해당하는 8개의 인접 피처를 확대합니다.
해당 시작지점에서 인접 피처 셀에 접근하기 위해 8개 방향으로 이동할 수 있으며 해당 이동에 대한 단계 비용이 얼마인지 판단해야 합니다. 각 선택은 각 셀의 풍향에 따라 다른 각도를 만듭니다.
이 경우 단계 비용에 영향을 미치는 유일한 요소는 풍향입니다. 각 단계 방향은 선호하는 이동 방향(이 경우 풍향)으로 각도를 만듭니다. 이 각도는 각 인접 피처 셀에 대해 계산되어야 합니다. 각도는 수평 래스터에 저장된 방위각 값을 기준으로 한 이동 방향이기 때문에 수평 상대 이동 각도(HRMA)입니다.
HRMA가 식별되면 HRMA를 가중치로 변환하는 수평 계수 함수가 적용됩니다. 이 예시에서는 수평 계수 순방향 함수가 사용됩니다. 자세한 내용은 수평 계수를 사용하여 발생 거리 조정을 참고하세요.
HRMA 및 수평 계수 함수는 각 단계에 대해 두 번 평가됩니다. 한 번은 시작지점 셀의 풍향(시작지점 중심에서 셀 엣지까지)에 대해, 한 번은 인접 피처 셀의 방향(시작지점 셀의 엣지에서 인접 피처 셀의 중심까지)에 대해 평가됩니다. 계산은 시작지점 셀 밖으로 이동하여 인접 피처 셀로 이동하는 것을 시뮬레이션합니다. 인접 피처 셀로 들어가는 단계의 비용을 계산할 때 사용할 수평 가중치를 얻기 위해 두 결과를 평균화합니다.
원본으로 이동
이 시나리오에서 단일 시작지점 포인트는 연구 영역의 다른 포인트에서 접근하려는 위치를 나타냅니다. 거리 누적에 대한 모든 입력은 이동 방향 매개변수로 시작지점으로 이동을 선택하는 경우를 제외하고 동일하게 유지됩니다. 아래 이미지에서는 이전 시나리오의 결과와 다른 결과를 보여줍니다.
시작지점에서 이동을 사용하면 누적 비용 표면이 시작지점에서 시작해 다른 모든 셀을 방문하며 바깥쪽으로 확장됩니다. 시작지점으로 이동을 사용하면 HRMA 계산이 다르기 때문에 해당 HRMA에 적용된 수평 계수 함수의 결과도 다릅니다. HRMA는 다음과 같이 시작지점에서 이동 시나리오에서 계산된 HRMA의 지오메트리 보완입니다.
거리 누적 도구는 셀을 통과하는 가장 쉬운 이동 방향을 기준으로 셀을 통과하는 이동 비용을 조정할 수 있습니다. 이 계산은 시작지점에서 다른 셀로 이동할지 또는 다른 셀에서 시작지점으로 이동할지에 따라 다른 결과를 생성할 수 있습니다.
이동 거리 및 수평 계수 간의 로직은 이동 방향 및 수직 계수에 적용할 수 있습니다. 그러나 수평 영향을 고려하는 대신 수직 계수가 셀 간의 고도 변화(경사)를 극복하기 위한 비용을 결정합니다.