산악 재해 위험관리 위한 이중‑단계 다기준 의사결정·융합 프레임워크

초록

본 논문은 산악 지역의 급류·눈사태와 같은 자연재해 위험을 평가하기 위해, 전문가 의견을 AHP(계층분석법)로 정량화하고, 이를 Dempster‑Shafer 이론과 Dezert‑Smarandache 이론 기반의 신뢰함수 융합으로 통합하는 두 단계 절차를 제시한다. 퍼지집합·가능도 이론을 활용해 정량·정성 기준을 공통 프레임으로 변환하고, 중요도와 신뢰도·불확실성을 구분하여 충돌 관리와 융합 규칙 선택을 체계화한다. 실증 사례를 통해 방법론의 타당성을 검증한다.

상세 분석

이 연구는 산악 재해 위험평가라는 복합 문제에 다학제적 의사결정과 정보융합을 결합한 새로운 프로세스를 제시한다. 첫 번째 단계에서는 Analytic Hierarchy Process(AHP)를 이용해 전문가들이 제시한 정량·정성 기준을 계층화하고, 쌍대비교 행렬을 통해 각 기준·대안의 가중치를 산출한다. 여기서 중요한 점은 ‘중요도(importance)’와 ‘신뢰도(reliability)’를 명확히 구분한다는 것이다. 기존 AHP 적용에서는 두 개념이 혼합돼 가중치 왜곡이 발생하기 쉬운데, 저자는 별도의 설문·전문가 인터뷰를 통해 신뢰도 척도를 별도 수집하고, 이를 후속 융합 단계에 반영한다.

두 번째 단계에서는 Belief Function Theory(신뢰함수 이론)를 도입한다. 퍼지집합과 가능도 이론을 활용해 AHP에서 도출된 가중치를 기본 신뢰 할당(Basic Belief Assignment, BBA)으로 변환한다. 이때 ‘프레임 오브 디스크리멘션(frame of discernment)’은 위험 수준(예: 저·중·고)으로 정의되며, 각 위험 수준에 대한 신뢰도와 불확실성(무지) 질량이 동시에 할당된다. 논문은 Dempster‑Shafer Theory(DST)와 Dezert‑Smarandache Theory(DSmT) 두 가지 융합 프레임을 비교한다. DST는 상호 배타적인 가설을 전제로 하여 충돌(conflict) 질량을 Dempster’s Rule으로 재분배하는 반면, DSmT는 비배타적 가설을 허용해 고충돌 상황에서도 정보 손실 없이 결합이 가능하도록 한다.

핵심 기술적 기여는 다음과 같다. 첫째, ‘중요도 vs. 신뢰도’ 구분을 통해 BBA 생성 시 질량 할당을 차별화함으로써, 전문가 의견의 신뢰성 차이를 정량적으로 반영한다. 둘째, 퍼지·가능도 변환을 통해 정성적 서술(예: “높은 위험”)을 수치적 신뢰 질량으로 일관되게 매핑한다. 셋째, 고충돌 상황에서 DSmT 기반의 PCR5(Pairwise Conflict Redistribution) 규칙을 적용해 과도한 질량 집중을 방지하고, 결과의 안정성을 확보한다. 마지막으로, 실험적 검증을 위해 실제 산악 지역의 급류·눈사태 사례를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고, 전통적인 AHP‑가중합과 비교해 위험 등급 결정의 민감도와 신뢰 구간이 크게 개선됨을 보인다.

이러한 접근은 재난 관리·위험 지도 작성 등에서 전문가 의견이 불완전하고 상충될 때, 객관적인 의사결정 근거를 제공한다는 점에서 학술적·실무적 의의를 가진다. 또한, 신뢰함수 이론을 다중 기준 의사결정에 접목한 프레임워크는 다른 분야(예: 환경 평가, 인프라 안전)에도 확장 적용이 가능하다.