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최적 경로를 생성하는 목적은 특정 시작지점을 특정 목적지와 연결하는 것입니다.
반대로 최적 영역 연결 도구는 일련의 입력 영역을 최적 경로 네트워크와 연결합니다. 어떤 영역이 연결되는지는 최저 비용 계산에 의해 결정됩니다. 영역 간의 이동 방향은 중요하지 않습니다. 즉, A 영역에서 B 영역으로의 이동 누적 거리는 B에서 A로의 이동 누적 거리와 동일합니다.
특정 위치를 다른 특정 위치에 연결하거나 위치 간의 이동 방향이 중요한 경우, 라인 형식 최적 경로 또는 래스터 형식 최적 경로 도구를 사용합니다.
이동 방향 문제는 두 위치 간에 오르막 또는 내리막으로 이동하는 경우에 중요합니다. 오르막으로 이동하는 경우 더 많은 노력이 들고, 각 거리 단위를 이동하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다. 내리막으로 이동하는 경우 노력이 덜 들고 트래블러가 각 거리 단위를 더 빠른 속도로 이동할 수 있습니다. 이러한 노력을 수직 계수라고 합니다. 또한 방향은 순풍을 타고 또는 역풍을 맞으며 이동하는 것과 같이 수평 계수가 있을 때 중요합니다. 순풍을 타고 이동하면 역풍을 맞으며 이동하는 것보다 노력을 덜 기울이게 됩니다.
특정 위치를 최적 경로로 연결하려면 다음을 수행합니다.
- 거리 누적 도구를 사용하여 입력 시작지점에서 누적 거리 및 역방향 래스터를 계산합니다.
- 라인 형식 최적 경로 또는 래스터 형식 최적 경로 도구를 사용하여 최적 경로를 생성합니다. 위에서 생성한 목적지, 거리 누적, 역방향 래스터를 제공합니다.
비용 표면, 시작지점 특성, 수직 계수, 수평 계수와 같은 비율 제어 계수가 거리 누적 도구에 입력된 경우 결과 경로는 최저 비용 경로가 됩니다. 비율 제어 계수가 입력되지 않은 경우 결과 경로는 두 위치 간 최단 경로가 됩니다.
최적 경로 적용 예시
최적 경로로 위치를 연결하면 다음과 같은 다양한 시나리오를 해결할 수 있습니다.
- 가능한 경우 해안에서 2마일 이내에 하나의 항구로부터 다른 항구까지의 최단 수로를 찾습니다.
- 두 야생동물 패치 간의 최적 경로를 식별하여 동물이 패치 간에 이동할 수 있도록 하려면 어떤 속성을 획득해야 하는지 결정합니다.
- 소방관이 진행 중인 일련의 산불 사이를 이동하는 데 사용할 트레일 네트워크를 설정합니다. 산불 중 하나가 매우 심각해, 해당 화재 장소로 향하는 트레일이 하나 있더라도 탈출 경로로 사용할 수 있는 두 번째 트레일을 추가하려고 합니다.
- 벌목 작업에서 원목을 운반하는 데 사용할 수 있는 가장 저렴한 벌목 도로 경로를 식별합니다.
- 농약을 살포해야 하는 밭에 접근하기 위해 농약 살포 비행기의 직선 비행 경로를 식별합니다.
최적 경로 분석
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.
- Optionally determine the rate the distance will be encountered using a cost surface, source characteristics, vertical factor, and horizontal factor. Create the accumulative distance raster.
- 최적 네트워크, 특정 경로 또는 통로를 사용하여 결과 누적 거리 표면을 통해 영역을 연결합니다.
세 번째 기능 영역에서 특정 최적 경로로 위치를 연결하는 과정이 아래에 설명되어 있습니다. 이 시나리오에는 삼림 관리소(보라색 점) 4곳과 일부 강(파란색 라인)이 포함됩니다.
새 공원이 생성되었습니다(연한 초록색 폴리곤). 이는 관리소 최저 비용 네트워크에 추가됩니다.
공원으로부터 공원 바로 남동쪽에 있는 관리소까지의 경로를 생성해야 합니다. 거리 누적 도구에서 생성된 관리소(목적지), 결과 누적 거리, 역방향 래스터는 라인 형식 최적 경로 도구에 입력됩니다.
최적 경로 생성
위치 간에 최적 경로를 생성하려면 두 가지 간단한 워크플로를 거쳐야 합니다.
입력 거리 래스터 생성
먼저 거리 누적 및 역방향 래스터를 생성합니다.
- 거리 누적 도구를 엽니다.
- 입력 래스터 또는 피처 시작지점 데이터 매개변수에 연결할 시작지점을 제공합니다.
- 결과 거리 누적 래스터 매개변수의 이름을 제공합니다.
- 직선 거리의 경우 경계 및 표면 래스터를 제공할 수 있습니다. 최저 비용 경로를 검토하려면 비율 제어 매개변수의 일부 또는 전부, 비용 표면, 시작지점 특성, 수직 계수, 수평 계수도 제공할 수 있습니다.
- 역방향 래스터 매개변수의 이름을 제공합니다.
- 실행을 클릭합니다.
경로 결정
그런 다음 다음과 같이 최적 경로를 결정합니다.
- 라인 형식 최적 경로 또는 래스터 형식 최적 경로 도구를 엽니다.
- 입력 래스터 또는 피처 목적지 데이터 매개변수에서 연결할 목적지를 식별합니다.
- 입력 거리 누적 래스터 매개변수에서 방금 생성된 결과 거리 누적 래스터를 식별합니다.
- 입력 역방향 또는 흐름 방향 래스터 매개변수에서 방금 생성된 결과 역방향 래스터를 식별합니다.
- 피처 형식 결과 최적 경로의 이름을 제공합니다.
- 경로 유형에 대한 값을 선택합니다.
- 실행을 클릭합니다.
최적 경로를 사용하여 특정 시작지점을 특정 목적지와 연결
최적 경로를 생성하는 목적은 특정 시작지점을 특정 목적지와 연결하는 것입니다. 시작지점과 목적지 사이의 최단 직선 경로를 식별하려면 해당 시작지점 및 목적지만 식별하면 됩니다. 결과는 낮게 비행하는 새가 두 위치 간에 이동하기 위해 취할 경로가 됩니다.
비용 표면이 입력된 경우 결과는 최저 비용 경로입니다. 최저 비용 경로 분석은 서로 다른 위치 간에 이동하는 가장 저렴한 방법을 찾습니다. 일련의 시작지점, 일련의 목적지, 그리고 비용 표면에서 취득한 경관을 가로질러 이동하는 것의 난이도에 대한 정보가 주어진 경우, 최저 비용 경로는 위치를 연결하는 가장 저렴한 방법입니다. 이는 트래블러가 경관을 통해 이동하는 것을 시뮬레이션합니다.
최적 경로 생성 과정
특정 위치 간 최단 또는 최저 비용 경로를 생성하려면 거리 누적 및 라인 형식 최적 경로(또는 래스터 형식 최적 경로)의 두 도구를 순서대로 사용합니다. 최저 비용 경로를 생성하는 워크플로는 아래에 여러 목적지를 활용하여 설명되어 있습니다.
분석에 필요한 입력은 시작지점, 각 셀을 통과하는 이동의 난이도를 나타내는 비용 표면 래스터, 목적지입니다. 분석 결과는 식별된 위치를 연결하는 최저 비용 경로입니다.
팁:
위치 간 최단 경로 식별은 비용 표면이 사용되지 않는다는 점을 제외하면 동일한 워크플로를 따릅니다.
입력 데이터 준비
아래 이미지에서 원본 입력 래스터는 파란색 셀입니다. 이 입력은 고도 래스터 배경의 음영기복 위에 표시됩니다.
비용 표면 입력 래스터가 아래에 나와 있습니다. 초록색 영역은 값이 보다 낮은 셀을 나타내며, 이는 비용이 더 적게 들고 통과해서 이동하기 쉬운 위치라는 것을 의미합니다. 색상이 초록색에서 노란색, 빨간색으로 전환되는 것은 비용이 증가하는 것을 나타냅니다.
목적지 입력 래스터가 아래에 나와 있습니다. 목적지가 여러 개 있다는 점에 주목하세요. 이 입력은 고도 래스터 배경의 음영기복 위에 표시됩니다.
누적 및 방향 결과 생성
시작지점 및 비용 표면 입력과 함께 거리 누적 도구를 실행합니다.
결과 거리 누적 래스터가 아래에 나와 있습니다.
결과 역방향 래스터가 아래에 나와 있습니다. 색상은 가장 저렴한 시작지점 셀로 다시 돌아가기 위해 셀을 떠날 때의 이동 방향을 나타냅니다.
경로 결과 생성
연결할 목적지와 위에서 생성한 누적 거리 및 역방향 래스터를 사용하여 라인 형식 최적 경로 또는 래스터 형식 최적 경로 도구를 실행합니다.
목적지가 여러 개 있으므로, 목적지를 시작지점에 연결하는 방법에는 다음 세 가지가 있습니다.
- 최적 단일 - 가장 가깝거나 가장 저렴한 목적지로부터 최단 또는 최저 비용 경로를 식별합니다.
- 각 구역 - 각 목적지로부터 가장 가깝거나 가장 저렴한 시작지점으로 돌아가는 최단 또는 최저 비용 경로를 식별합니다.
- 각 셀 - 각 셀로부터 가장 가깝거나 가장 저렴한 시작지점으로 돌아가는 최단 또는 최저 비용 경로를 식별합니다.
최적 단일 옵션의 결과 예시가 아래에 나와 있습니다.
입력 위치가 피처인 경우 내부적으로 래스터로 변환됩니다. 입력은 인접한 래스터 셀 그룹이 될 수 있습니다. 생성된 경로는 목적지에서 가장 가깝거나 가장 저렴한 셀을 시작지점에서 가장 가깝거나 가장 저렴한 셀에 연결합니다.
각 셀 옵션과 관련된 자세한 내용은 아래의 추가 정보 섹션을 참고하세요.
경로 방향 고려
시작지점 및 목적지 간의 이동 방향을 명시적으로 고려할 수 있습니다. 최적 경로 생성 프로세스에서 거리 누적 도구를 사용할 때 다음과 같은 방식으로 방향성을 통합할 수 있습니다.
- 이동 방향 시작지점 특성을 사용하여 거리 누적을 시작지점을 향해 다가가며 계산할지 또는 시작지점에서 멀어지며 계산할지 지정합니다.
- 수직 계수를 사용하여 접하는 경사를 극복하는 데 드는 노력을 고려합니다.
- 바람 또는 해류와 같은 수평 계수를 접하는 경우 얻거나 잃게 되는 노력을 고려합니다.
이동 방향 매개변수 자체는 계산 및 결과 경로에 영향을 미치지 않습니다. 그러나 트래블러가 이동하는 방향에 따라 변화하는 수직 및 수평 계수가 결합하면 결과 경로가 달라집니다.
수직 계수는 시작지점을 향해 다가가거나 시작지점에서 멀어질 때 접하는 경사를 극복하는 데 드는 노력을 고려합니다. 트래블러가 오르막으로 이동하는 경우 각 거리 단위를 이동하는 데 더 많은 노력과 시간이 듭니다. 내리막으로 이동하는 경우 해당 거리를 더 빠른 속도로 이동할 수 있습니다. 등고선을 따라 이동하는 경우 경사는 본질적으로 평평합니다. 수직 계수 적용에 대한 자세한 내용은 수직 계수를 사용하여 접하는 거리 조정을 참고하세요.
수직 계수와 마찬가지로 수평 계수는 트래블러가 셀을 통과해 이동하는 방향에 영향을 받습니다. 보트가 강풍을 맞거나 해류를 거슬러 가는 경우 트래블러가 극복해야 하는 저항을 부과하므로, 거리 단위를 더 느린 속도로 이동합니다. 바람 또는 해류를 타고 이동하면 보트가 해당 거리를 더 빠른 속도로 이동할 수 있습니다. 따라서 셀로 이동할 때 바람 또는 해류를 접하는 각도가 중요합니다. 수평 계수 적용에 대한 자세한 내용은 수평 계수를 사용하여 접하는 거리 조정을 참고하세요.
시작지점에서 멀어지거나 시작지점을 향해 다가가면 트래블러가 셀을 통해 이동하는 방법이 변경되므로 해당 셀에서 수직 및 수평 계수를 접하는 방법도 달라집니다.
예시: 송전선 경로 지정
새 송전선에 대한 최적 경로를 결정하려고 합니다. 경로는 토지를 취득하고 해당 토지에 건설하는 비용, 경로가 거주지에서 멀리 떨어져 있도록 하는 규정, 눈에 지나치게 쉽게 띌 가능성과 같은 여러 계수의 영향을 받을 수 있습니다. 또한 오르막과 내리막을 자주 이동하는 경로보다는 평평한 지표를 따라가는 경로를 건설하는 것이 더 쉽습니다.
이러한 계수는 송전선 경로에 대해 제안된 일련의 시작 포인트(시작지점)와 함께 거리 누적 도구에 대한 입력으로 사용됩니다. 토지 취득 및 건축 비용과 가시성 잠재력에 가중치가 적용되어 비용 표면에 결합됩니다. 셀을 통과하는 이동 방향과 관계없이 동일한 비용이 적용됩니다.
경계 매개변수에는 도시 주변의 규제적 버퍼가 사용됩니다. 등고선 라인을 따르고 오르막 또는 내리막 이동을 피하는 경로를 권장하기 위해 수평 래스터 및 관련 계수를 사용할 수 있습니다. 이 경우 시작지점과 목적지 간의 이동 방향은 중요하지 않습니다(수평 계수 함수는 대칭임). 거리 누적 도구는 누적 거리 및 역방향 래스터를 생성합니다.
그런 다음 라인 형식 최적 경로 또는 래스터 형식 최적 경로 도구를 사용합니다. 누적 거리 및 역방향 래스터와 제안된 목적지가 함께 입력으로 기능합니다. 라인 형식 최적 경로의 결과는 목적지와 시작지점을 최적 방식으로 연결하는 하나 이상의 경로를 묘사하는 폴리라인 피처 클래스입니다. 래스터 형식 최적 경로의 결과는 셀을 통과하는 경로 수로 측정된 해당 셀의 사용 강도나 선호도를 나타내는 래스터입니다. 이는 흐름 방향 래스터를 추적하여 흐름 누적 래스터가 생성되는 방법과 유사합니다.
최저 비용 경로 분석
결과 경로를 신뢰할 수 있으려면 다음 사항을 검토하세요.
- 질문에 입력 데이터가 답을 제공할 수 있습니까?
- 래스터 해상도가 적절합니까?
- 비용 표면의 단위가 정확합니까?
- 방향성을 고려했습니까?
- 비용 표면에서 기준 값은 어떻게 변환되었고 기준 간의 가중치는 어떻게 결정되었습니까?
- 결과가 적합한지 확인하기 위해 결과를 테스트할 수 있는 방법이 있습니까?
입력 데이터의 해상도
최저 비용 경로 분석을 사용하여 실종자에 대한 1시간 및 2시간 수색 반경을 결정할 수 있습니다. 30미터 토지 피복 래스터를 기준 중 하나로 사용하는 경우, 비용 경로 분석은 수색 및 구조 팀이 도보로 이동할 때 사용할 수 있는 경로 유형을 식별하지 못할 수 있습니다. 또한 이 해상도에서 경로는 실제 경계를 무시할 수 있습니다. 두 경우 모두 결과 경로가 터레인에 존재하지 않는 이동 옵션을 허용할 수 있습니다. 반면, 30미터 고도 래스터는 이동 방향에서 셀당 비용에 가중치를 적용하기 위한 수직 계수 래스터로 충분히 기능할 수 있습니다.
거리 누적 입력 단위
거리 누적 도구는 입력 비용 표면의 비율(암시적으로 1일 수 있음)에 선형 단위로 표현되는 셀 크기를 곱합니다. 비용 표면의 차원 분석을 수행하여 결과 누적 비용 래스터에 예상 단위(예시: 이동 시간, 달러, 에너지)가 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 거리 분석 단위에 대한 자세한 내용은 거리 누적 알고리즘 항목을 참고하세요.
결과 확인
위의 송전선 예시에서 제안된 경로가 얼마나 우수한지 결정해야 합니다. 이를 수행하는 방법 중 하나는 동일한 데이터 및 모델링 워크플로를 사용하여 기존 송전선의 준공 위치를 예측하는 것입니다. 만약 두 위치가 다른 경우, 차이점을 설명할 수 있습니까?
추가 정보
다음 섹션에는 최적 경로로 위치 연결과 관련된 추가 정보가 나와 있습니다.
여러 경로의 수렴
라인 형식 최적 경로 도구는 목적지당 하나의 폴리라인을 포함하는 피처 클래스를 출력합니다. 각 폴리라인에는 목적지와 시작지점 간에 이동하는 데 드는 총 누적 비용을 제공하는 속성이 있습니다. 또 다른 속성은 목적지의 아이덴티티(Identity)를 제공합니다. 여러 경로가 수렴하고 동일한 경로를 따라 시작지점으로 다시 이동하는 경우 각 목적지에서 하나씩 여러 라인이 서로 겹치게 됩니다. 라인 형식 최적 경로는 최저 비용 경로를 식별할 때 더 일반적으로 사용되는 도구입니다.
래스터 형식 최적 경로 도구는 목적지와 시작지점 간에 이동하는 데 사용할 최저 비용 경로(셀 하나 너비)를 식별하는 래스터를 출력합니다. 경로의 결과 셀 값은 해당 셀을 통과하는 목적지의 경로 수를 나타냅니다. 목적지가 하나 또는 여러 개 있고 경로가 중첩되지 않는 경우 경로를 따라 있는 모든 셀은 동일한 값을 포함합니다.
목적지가 여러 개 있고 경로가 수렴하는 경우 각 셀은 해당 셀을 통과하는 경로 수를 기록합니다.
래스터 형식 최적 경로의 결과는 사용 강도를 나타냅니다. 예를 들어 여러 서식지 패치에서 야생동물 통로를 식별할 때, 경로를 따라 값이 더 높은 셀은 해당 경로의 세그먼트가 가장 중요하다는 것을 나타냅니다. 이는 많은 경로가 해당 세그먼트에 의존하기 때문입니다. 특정 세그먼트가 여러 경로에서 사용되는 경우 해당 세그먼트를 먼저 보호할 수 있습니다.
최저 비용 경로 생성
위의 송전선 예시에서 거리 누적 도구는 거리 누적 및 역방향 래스터를 생성했습니다. 거리 누적 래스터에는 달러 단위의 셀 값이 있으며, 시작지점 셀로부터 각 셀에 접근하는 데 드는 총 건설 비용을 나타냅니다. 역방향 래스터는 각 셀로부터 가장 저렴한 시작지점으로 돌아가는 이동 방향을 제공합니다. 이동 방향은 0~360 범위의 맵 방위각(도북부터 시계방향)으로 표현되며, 여기서 0은 시작지점 셀에 대해 예약되어 있습니다.
라인 형식 최적 경로 도구는 이러한 두 데이터셋 모두를 사용하여 일련의 목적지 위치부터 시작해 최저 비용 경로를 플롯합니다. 대상은 피처 클래스 또는 래스터 데이터셋일 수 있습니다. 피처 클래스가 사용되는 경우 피처 클래스가 가장 먼저 래스터화되며, 데이터 값을 포함하는 셀 중심이 목적지로 사용됩니다. 분석은 항상 역방향 래스터의 공간 기준 체계, 범위, 셀 크기에서 수행됩니다.
경로는 목적지로부터 시작지점까지의 역방향 래스터를 추적하여 생성됩니다. 역방향 래스터는 목적지의 가장 저렴한 셀에서 시작하여 이동할 다음 셀을 식별해 시작지점으로 돌아가는 최저 비용 경로를 생성합니다 그런 다음 역방향 래스터에서 취득한 해당 셀의 값이 이동할 다음 셀을 식별합니다. 이 과정은 시작지점에 접근할 때까지 계속됩니다.
기본 설정에 따라 각 결과 폴리라인은 목적지로부터 가장 저렴한 시작지점까지의 전체 경로를 정의합니다. 피처 클래스에는 각 입력 목적지의 ID, 누적 비용, 시작 행과 열에 대한 필드가 포함됩니다.
라인 형식 최적 경로 도구에서 네트워크 경로 생성 매개변수를 선택한 경우 결과 폴리라인 피처 클래스의 스키마가 변경됩니다. 각 피처는 목적지를 시작지점에 연결하는 네트워크의 엣지를 설명합니다. 각 엣지에는 엣지를 따라 이동할 때의 누적 비용 변화를 제공하는 EdgeCost 속성이 있습니다. 자세한 내용은 아래의 라인 형식 최적 경로를 사용하여 최저 비용 경로 네트워크 생성 섹션을 참고하세요.
비고:
최적 경로는 목적지로부터 시작지점까지의 경로에서 셀 중심을 통과하도록 강제되지 않습니다. 각 셀의 누적 비용을 결정할 때는 평면이 적합합니다. 평면의 기울기 방향은 최단 또는 최저 비용 시작지점으로 이동하는 경로에서 해당 셀을 떠나는 실제 방향을 결정합니다. 역방향에서 경로가 격자 구조를 통해 조정되어 결과 경로를 생성합니다. 경로는 셀을 통해 보다 직접적인 방향으로 이동하여 더 정확한 결과를 생성합니다. 거리 누적 및 경로 계산 방법에 대한 자세한 내용은 거리 누적 알고리즘을 참고하세요.
흐름 누적 및 흐름 방향 래스터가 있는 최적 경로 도구
라인 형식 최적 경로 및 래스터 형식 최적 경로 도구의 경우, 누적 거리 래스터 매개변수에 대한 입력은 흐름 누적 도구의 결과일 수 있으며 역방향 래스터 매개변수에 대한 입력은 흐름 방향 도구의 결과일 수 있습니다. 이 경우 이러한 도구는 데이터셋의 엣지 밖으로 흐르거나 정의되지 않은 흐름의 셀에서 멈출 때까지 스트림 경로를 추적합니다. 네트워크 경로 생성 매개변수는 이 경우 Esri 네트워크 솔루션 중 하나와 함께 사용할 수 있는 스트림 네트워크를 생성한다는 점에서 유용합니다. 스트림 엣지는 흐름 방향으로 향하며 EdgeCost 속성은 엣지 길이에 대한 흐름 누적의 변화입니다.
목적지의 경로 유형 및 구성 변경의 영향
위의 송전선 예시에서 누적 비용 및 역방향 래스터는 제안된 송전선의 한쪽 끝을 나타내는 단일 시작지점 셀(예시: 기존 변전소)에서 구성되었습니다. 라인 형식 최적 경로 도구를 통해 입력 목적지의 다양한 경로 유형 및 구성을 탐색하여 최저 비용 경로가 변경될 수 있는 방법과 이러한 변경이 미치는 영향을 조사할 수 있습니다. 다음은 일반적인 시나리오입니다.
- 알려진 목적지가 단일 포인트로 있습니다. 마찬가지로 포인트인 시작지점과 해당 목적지 간의 최적 경로를 찾으려 합니다. 이 경우 어떤 경로 유형을 선택했는지는 중요하지 않습니다. 라인 형식 최적 경로 도구는 두 위치 간의 최적 경로를 찾고 결과 폴리라인 피처 클래스에 단일 피처를 생성합니다.
- 일련의 고유한 후보 목적지 포인트가 있으며 각각의 경로를 비교하려 합니다. 각 목적지가 서로 다른 구역이므로 경로 유형에 각 구역 또는 각 셀을 선택합니다.
- 단일 다중 셀 연속 지역 목적지가 있으며 건설 비용이 가장 낮은 영역 내 위치와 해당 위치로부터 시작지점까지의 경로를 결정하려고 합니다. 최적 단일 또는 각 구역 경로 유형을 선택합니다. 연속 영역이 여러 개인 경우 각 구역을 지정하여 각각의 최적 경로를 비교합니다.
목적지가 여러 개인 경우 경로는 시작지점을 향해 이동할 때 병합될 수 있습니다. 최저 비용 경로는 누적 비용 표면에서 가장 가파른 내리막 경로로 간주될 수 있습니다.
병합 경로는 커뮤니티에서 학교로의 학생 이동을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 래스터 형식 최적 경로는 경로가 셀을 통과하는 방법 또는 셀의 선호도를 나타냅니다. 각 셀 경로 유형 및 다중 셀 목적지를 도구에 대한 입력으로 사용하여 학생들이 연구 영역 내의 위치로부터 학교까지 이동할 때 더 많이 사용하는 셀을 확인할 수 있습니다.
결과는 학생들이 연구 영역의 모든 셀로부터 학교까지 이동할 때의 셀 사용 강도를 보여줍니다. 이는 본질적으로 "흐름 누적" 맵으로, 물 대신 학생이 이동하는 것뿐입니다. 이러한 강도 정보는 도로 안전 개선이 가장 많은 학생에게 영향을 미치는 부분을 결정하는 데 사용할 수 있습니다(학생들이 연구 영역에 고르게 분포되어 있다고 가정).
라인 형식 최적 경로를 사용하여 최저 비용 경로 네트워크 생성
기본 설정에 따라 라인 형식 최적 경로의 결과는 목적지로부터 시작지점까지 추적되는 각 경로에 대해 별도의 피처를 생성합니다. 이로 인해 중첩되거나 거의 중첩되는 여러 폴리라인이 결과에 포함될 수 있습니다. 라인 형식 최적 경로를 사용하여 Esri 네트워크 솔루션 중 하나에 대한 입력으로 네트워크 데이터셋, 유틸리티 네트워크, 추적 네트워크로 사용할 수 있는 중첩되지 않는 폴리라인 피처 클래스를 생성할 수 있습니다. 네트워크 경로 생성 매개변수를 선택하는 경우 단일 셀에 들어가는 여러 경로가 해당 셀 중심으로 스냅되고 종료됩니다. 이러한 여러 경로가 단일 경로로 병합되어 네트워크를 생성합니다. 새 경로는 해당 셀 중심을 시작 위치로 사용합니다. 또한 결과 폴리라인 피처 클래스의 스키마가 변경됩니다. EdgeCost 속성은 전체 경로가 아니라 엣지를 따라 누적 비용의 변화를 보고합니다.
이는 흐름 방향 입력 및 역방향 규칙과 함께 작동합니다. 흐름 방향을 사용하는 경우 입력 누적 래스터는 흐름 누적 래스터여야 합니다.
네트워크 경로 생성 매개변수를 선택하면 여러 경로가 단일 경로로 수렴됩니다.
최저 비용 경로에 대한 대안 시작 위치 식별
송전선 예시에서는 송전선이 변전소에서 종료되는 것으로 알려져 있습니다. 하지만 최적 단일 경로 유형을 사용하여 필지와 같은 폴리곤을 목적지로 입력한 경우 해당 목적지 내에서 하나의 포인트만 식별됩니다.
폴리곤 목적지를 사용하는 경우 접근하는 가장 저렴한 경로는 하나이지만 폴리곤에 들어가는 다른 가능한 대안은 여러 개 있습니다. 그 결과, 분석 목표가 다음과 같이 변경됩니다.
- 단일 목적지로부터 여러 셀이 있는 목적지까지의 경로를 만드는 데 대한 유연성을 결정합니다.
- 가능한 대안 솔루션인, 비용 면에서 가까운 경로를 식별합니다. 즉, 여러 목적지의 경우 목적지 A의 비용은 1이고 목적지 B의 비용은 1.0001일 수 있습니다. 최적 단일은 최저 비용 경로만 식별하며 실행 가능한 대안 경로가 있는지는 알 수 없습니다.
- 지정된 비용 임계치에서 가능한 경로 옵션을 식별합니다.
- 시작지점 위치의 유연성을 결정합니다. 즉, 다중 셀 시작지점으로 시작하여 주변에 비용 경로가 분포되는 방법을 확인합니다.
각 셀 경로 유형이 적용되면 목적지 내에서 가능한 다른 시작 포인트를 탐색할 수 있습니다. 아래 이미지에서 잠재적인 모든 경로(갈색 라인)는 목적지의 각 셀로부터 소스까지로 계산됩니다. 강조된 경로는 잠재적인 모든 경로에서 가장 저렴한 경로의 상위 약 10%입니다. 시작지점으로 돌아가는 경로를 실질적으로 공유하며 비용이 비슷합니다. 최저 비용 경로와 비용이 유사한 경로를 선택하면 시작지점에 접근하기 위해 경로를 시작할 목적지 셀 위치를 유연하게 결정할 수 있습니다.
이는 이 경로 그룹 모두가 누적 거리 래스터의 하위 유역에 위치한다는 것을 확인할 수 있는 3D 뷰에서 더욱 분명해집니다.
세 번째 분석 목표의 경우, 경로의 비용이 엄격히 정해져 있으며 가능한 대안을 확인하고자 할 수 있습니다. 이 경우 누적 거리 래스터의 등고선 라인에 있는 모든 위치(등고선 라인은 아래 이미지에서 식별됨)의 비용은 동일합니다. 해당 등고선의 모든 포인트에서 시작하는 경로의 비용은 동일합니다.
Con 도구를 사용하여 비용이 동일한 목적지를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 식을 사용하여 누적 비용 래스터 SchoolTravelTime에서 이동 시간 등고선을 선택합니다.
equalCostPathDestinations = Con((Raster('SchoolTravelTime') > 19.9) & (Raster('SchoolTravelTime') < 20), 1)목적지에 있는 래스터 셀의 결과 집합은 결과 경로 분포 모두에서 시작지점까지의 비용과 이동 시간이 동일하며, 고정 비용 제한을 충족한다는 것을 보여줍니다.
네 번째 분석 목표의 경우 경로가 동일한 목적지에서 시작하고 비용도 거의 동일하지만 별도의 시작지점으로 이동합니다. 아래 이미지에는 여러 시작지점이 입력되었습니다.
경로가 다른 영역의 시작지점 위치로 이동하며, 이는 해당 경로가 할당 경계에 있거나 그 근처에 있다는 것을 나타냅니다. 이는 거리 누적에 대한 입력의 불확실성에 따라 경계가 전환될 수 있으므로 불안정한 상황입니다. 이러한 불확실성으로 인해 누적 비용이 약간 변경되어 경로 중 하나가 이동하는 시작지점이 잠재적으로 달라질 수 있습니다. 위의 흐름 유사점을 활용하면, 유역의 능선에 서 있는 경우 능선에서 조금만 멀어져도 내리막을 계속 이동하는 방식에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
최저 비용 통로
최저 비용 통로를 사용하여 최저 비용 경로 세트를 한 번에 시각화할 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 비용 변화에 대해 거의 최저 비용인 경로의 민감도를 시각화할 수 있습니다. 자세한 내용은 통로로 영역 연결을 참고하세요.