전략 생 성표 를 활용 한 교통 부문 혼합 대안 생성 전략 : 버스 와 수요 응답 형 교통 체계 를 중심 으로 
 Journal of Korea Planning Association - Vol . 51 , No . 1 , pp . 189 - 200 
 Final publication date 04 Feb 2016 
 Received 29 Jun 2015 Reviewed 17 Aug 2015 Accepted 17 Aug 2015 Revised 04 Feb 2016 
 DOI : https : / / doi . org / 10 . 17208 / jkpa . 2016 . 02 . 51 . 1 . 189 
 A Generation Strategy of Mixed Alternative of Bus with Demand Responsive Transport Using Strategy Generation Table 
 Correspondence to : ** Hanyang University ( nskim @ hanyang . ac . kr ) 
 The purpose of decision making is to find a optimal solution or a strategy from a set of alternatives . The process of generating a set of alternatives would be more important than of finding optimal solution . This process should be recognized as a serious pre - decision making process . The cost - benefit analysis is the key method for decision making in most of single alternative decision making of the land development project including transportation mega project while Operation Research approach is also often applied to find a better option among alternatives . These existing methods can derive an optimal alternative from proposed alternatives but cannot generate appropriate alternatives . This study introduces the ‘ Strategy - Generation table ’ which is developed as a decision - making method in 1980 s and applies for transportation - related project . This method is examined with a case of combining transit system with demand responsive transport in city of Hwa - sung . 
 Strategy - Generation Table , Decision Support System , Demand Responsive Transport 
 전략 생 성표 , 의사 결정 지원 시스템 , 수요 응답 형 교통 체계 
 도로 , 철도 , 항만 등 국토 를 구성 하 는 대 규모 인프라 사업 을 비롯 하 여 버스 노선 의 결정 이나 수요 응답 형 교통 체계 와 같 은 신규 교통 체계 를 도입 하 는 것 은 다양 한 의사 결정 을 토대 로 이루어진다 . 이때 , 대안 의 수 가 단수 라면 일반 적 으로 경제 성 분석 을 통해 그 단일 대안 이 경제 성 이 있 는지 없 는지 를 가려내 는 것 이 핵심 이 며 이 에 따라 대상 대안 의 선택 ( 추진 ) 및 포기 가 결정 된다 . 한편 , 대안 의 수 가 다수 인 경우 경제 성 분석 , OR ( Operations Research ) 모형 또는 시뮬레이션 등 을 통하 여 최적 대안 을 찾아내 는데 이러 한 분석 방법 들 은 모두 ‘ 주어진 ’ 대안 중 에서 ‘ 최적 ’ 대안 을 찾 기 때문 에 대안 자체 를 제공 해 주 지 는 못한다 . 특히 , 성격 이 다른 두 가지 가치 가 상충 하 는 것 처럼 여겨 지 는 경우 대안 의 도출 은 하나 의 가치 를 포기 하 는 방향 으로 이루어지 는 경향 이 많 다 . 
 그러나 두 가지 가치 는 상충 하 기 도 하 지만 양립 할 수 있 으며 , 더 나아가 시너지 효과 를 내 기 도 한다 . 예컨대 , 지역 개발 의 경우 , 공업 지역 으로 발전 시키 는 방안 ( 대안 1 ) , 고부 가 가치 농업 클러스터 를 유치 하 는 방안 ( 대안 2 ) , 아울렛 매장 을 유치 하 는 방안 ( 대안 3 ) 을 검토 할 수 있 다 . 이때 , 대안 1 을 위해서 , 대안 2 와 3 을 포기 하 는 경우 가 많 다 . 토지 가 제한 적 인 경우 도 있 고 , 두 가지 의 대안 이 어울리 지 않 는다는 선입견 이 작용 하 는 경우 도 있 다 . 또 다른 예 로 , 본고 에서 향후 다루 게 될 교통 체계 의 예 를 들 자면 , 한 도시 의 교통 체계 의 장기 적 개편 안 에 대해 대안 을 도출 하 고자 할 때 , 대중교통 을 선택 할지 , 수요 응답 형 교통 체계 ( DRT : Demand Response Transport ) 를 선택 할지 를 미리 선정 하 는 경향 이 있 어 , 이 둘 을 적절히 혼합 한 대안 자체 가 도출 되 지 못하 는 우 를 범하 게 된다 . 즉 , DRT 와 대중교통 은 양자택일 의 문제 가 아니 라 상호 보완 의 문제 일 수 있 다는 생각 자체 를 대안 이 도출 되 는 시점 에서 막 아 버리 는 우 를 범하 게 되 는 경우 가 많 다 . 
 그러므로 다수 의 대안 들 을 적절 하 게 반영 한 제 3 의 대안 ( 대안 간 조합 ) 을 도출 하 는 것 이 주어진 대안 중 ‘ 최적 대안 ’ 을 선택 하 는 것 만큼 중요 하 고 할 수 있 다 . 즉 , 대안 들 에 대한 비교 분석 만큼 이나 이전 단계 에서 의 대안 에 대한 종합 적 인 고려 를 통한 합리 적 인 대안 도출 과 그 로부터 적절 한 수 의 대안 의 집합 으로 줄여 나가 는 과정 도 중요 한 의사 결정 의 하나 로 인식 되 어야 한다 . 
 본 연구 에서 는 이러 한 인식 을 반영 하 여 대안 을 풍부 하 게 도출 하 고 , 도출 된 대안 을 합리 적 으로 검토 할 수 있 는 방법론 을 제시 하 고자 한다 . 이 를 위해 , 저자 들 의 제한 된 지식 으로 는 아직 국내 국토 및 도시 , 교통 및 물류 분야 에 적용 된 바 없 는 ‘ 전략 생 성표 ( Howard , 1988 ) ’ 를 소개 하 고 이 를 적용 해본다 . 구체 적 으로 , Figure 1 에 제시 된 바 와 같이 1 ) 전략 분야 를 설정 하 고 그 에 따른 전략 대안 들 을 나열 하 며 , 2 ) 심사 기준 을 설정 하 여 그 에 따른 전략 대안 을 생성 하 고 , 3 ) 추구 하 는 바 에 따른 전략 주제 를 생성 한다 . 4 ) 이러 한 전략 분야 , 전략 대안 및 전략 주제 를 전략 생 성표 로 재 구성 하 고 5 ) 전략 주제 에 따른 복수 의 전략 대안 의 시나리오 를 구성 한다 . 6 ) 결과 적 으로 전략 주제 에 따른 최적 의 시나리오 , 즉 , 최적 의 전략 을 선택 하 는 과정 을 보이 고자 한다 . 
 또한 , 전략 생 성표 생 성 및 전략 주제 생성 시 , 상기 연구 분야 에서 는 생소 한 개념 인 확산 적 사고 , 수렴 적 사고 ( Guilford , 1950 ) 라는 구체 화 된 생각 의 방식 을 이용 하 여 풍성 한 대안 을 도출 하 고 , 최종 대안 선정 에 합리 성 을 높이 고자 한다 . 
 Ⅱ . 연구 의 배경 및 목적 
 1 . 확산 적 사고 를 통한 대안 생성 방법론 
 Osborn ( 1953 ) 은 확산 적 사고 기법 중 하나 인 브레인스토밍 ( Brainstorming ) 을 고안 하 였 고 현재 까지 도 널리 활용 되 어 져 오 고 있 다 . 브레인스토밍 은 Table 1 과 같이 4 S 규칙 에 따라 생각 을 계속 하 여 추가 및 확장 하 는 방법 이 며 집단 의 효과 를 살리 고 아이디어 의 연쇄 반응 을 일으켜 가능 한 한 많 은 아이디어 를 생 성 할 수 있 다 . 반면 광범위 하 거나 복잡 한 문제 의 경우 나 문제 의 특성 상 시행착오 가 필요 한 경우 에 는 적용 이 적합 하 지 않 다 . 국토 의 개발 과 건설 , 교통 부문 의 사안 들 이 비용 에 대단히 민감 하 고 , 일단 건설 이 되 면 수정 이 불가 한 매우 신중 한 사안 이 라 할지라도 대안 을 생성 하 는 과정 에서 단순히 지역 의 요구 를 받아들이 는 수준 을 벗어나 새로운 아이디어 를 도출 하 는 데 적극 적 일 필요 가 있 다 . 
 Brainstorming 4 S rule 
 Buzan ( 1974 ) 은 좌 · 우뇌 기능 을 유기 적 으로 연결 한 ‘ 사고력 중심 두뇌 개발 프로그램 ’ 인 마인드맵 ( Mind map ) 을 창안 하 였 다 . 핵심 단어 로부터 브레인스토밍 을 통해 도출 한 것 들 을 지도 와 같이 그려 나가 는 방식 이 다 . 이 는 정보 를 서로 쉽 게 연결 시킬 수 있 으며 , 개인 이나 집단 의 브레인스토밍 을 자연 스럽 게 구도 화 시킬 수 있 다 . 따라서 지역 적 , 사회 적 문제 가 방대 하 게 얽혀 있 는 국토 개발 및 교통 관련 인프라 사업 부문 에서 간과 하 기 쉬우나 꼭 파악 해야 하 는 부분 을 보완 할 수 있 다 . 하지만 이 역시 브레인스토밍 에 근간 을 두 기 때문 에 단순 , 명료 하 지 않 은 문제 에 대해 파악 하 기 는 쉽 지 않 다 . 
 Eberle ( 1972 ) 는 Osborn ( 1963 ) 이 소개 한 바 를 토대 로 스 캠퍼 ( SCAMPER ) 기법 을 재 구성 하 였 다 . 스 캠퍼 란 대치 하 기 , 결합 하 기 등 기존 의 아이디어 를 다양 한 방법 으로 변화 를 주 는 아이디어 촉진 질문법 이 며 기존 의 제품 을 개선 하 거나 신 제품 을 만들 어 낼 때 유용 한 기법 이 다 . 
 이 와 같이 ‘ 확산 적 사고 ’ 는 아이디어 를 확장 시켜 간과 할 수 있 는 사항 이나 미처 고려 하 지 못했 던 부분 에 대한 보완 책 이 되 므로 현재 ‘ 수렴 적 사고 ’ 의 틀 에서 주로 행해 지 는 국토 개발 및 교통 인프라 사업 의 의사 결정 에 있 어 필수 적 인 요소 라 할 수 있 다 . 후 술 하 겠 지만 , 아이디어 의 양 을 늘리 기 만 해서 는 ‘ 적절 한 대안 ’ 을 선택 할 수 없 을 뿐 만 아니 라 오히려 문제 의 요지 를 놓칠 수 있 어 , ‘ 수렴 적 사고 ’ 역시 동등 하 게 고려 되 어야 한다 . 
 2 . 수렴 적 사고 를 통한 대안 선정 방법 론 
 일반 적 인 ‘ 수렴 적 사고 ’ 에 해당 하 는 하이 라이팅 ( Highlighting ) 기법 , 평가 행렬 법 ( Evaluation Matrix ) , PPC ( Positive - Possibilities – Concern ) 기법 은 다음 과 같 다 ( 이창훈 , 2007 , 김태훈 , 2009 ) . 먼저 , 하이 라이팅 기법 이 란 Figure 2 와 같이 무분별 한 다수 의 아이디어 들 을 분별 하 고 문제 해결 에 적절 한 형태 로 재 진술 하 여 여러 가지 아이디어 를 직관 적 으로 분류 할 수 있 는 기법 이 다 . 
 평가 행렬 법 이 란 Table 2 와 같이 아이디어 들 을 정량 적 방법 으로 평가 하 여 아이디어 의 강점 과 약점 을 파악 할 수 있 는 기법 이 다 . 
 PPC ( Positive - Possibilities – Concern ) 기법 이란 한 아이디어 에 대해 긍정 적 측면 , 가능 성 및 염려 스러운 점 을 판단 하 여 성급 하 거나 극단 적 인 아이디어 를 보완 할 수 있 는 기법 이 다 . 이러 한 PPC 기법 과 유사 한 기법 으로 는 De Bono ( 1983 ) 가 제안 한 PMI ( Plus - Minus - Interesting ) 기법 이 있 는데 , 이 는 아이디어 의 장점 과 단점 및 흥미 로운 점 을 판단 하 여 비교 적 객관 적 인 종합 적 평가 를 내릴 수 있 는 기법 이 다 . 
 Evaluation Matrix technique 
 국토 개발 및 교통 인프라 건설 부문 사업 의 의사 결정 에서 활용 되 는 과정 들 은 대부분 주어진 대안 들 에 대해 평가 하 고 대안 의 수 를 줄여 나가 는 ‘ 수렴 적 사고 ’ 인데 , 대표 적 으로 경제 성 분석 과 OR ( Operations Research ) 모형 ( 후술 하 겠 지만 , 대표 적 으로 예산 제약 문제 ( budget constraint problem ) 를 들 수 있 다 . ) 을 통한 분석 등 이 있 다 . 한국 운수 산업 연구원 ( 2012 ) 에서 진행 한 ‘ 농어촌 지역 수요 응답 형 교통 ( DRT : Demand Response Transport ) 도입 타당 성 검토 연구 ’ 에서 는 1 ) 기존 벽지 명령 노선 에 DRT 도입 , 2 ) 수요 과소 노선 에 DRT 도입 , 3 ) 지선 기능 을 하 는 노선 에 DRT 도입 등 세 가지 도입 방안 을 제시 하 였 고 , 각각 의 비용 효율 성 분석 을 진행 하 였 다 . 하지만 도입 대상 이 벽지 노선 , 수요 과 소노 선 및 지선 노선 에 대해 양자택일 적 선택 이 아닌 , 병행 적 선택 이 분명 필요 함 에 도 ‘ 비용 효율 성 분석 ’ 이 라는 ‘ 수렴 적 사고 ’ 만 을 통한 분석 이 진행 되 었 을 뿐 , ‘ 확산 적 사고 ’ 를 통한 대안 생성 에 대한 부분 은 미흡 하 였 다 . 
 3 . 전략 생 성표 를 활용 한 대안 선택 방법론 ( Howard , 1988 ) 의 예 ) 
 확산 적 사고 를 통한 대안 생 성 의 방식 과 수렴 적 사고 를 통한 대안 선정 ( 또는 적절 한 수 의 대안 으로 수렴 해 나가 는 ) 의 방식 에 어떠 한 특정 기술 이 별도 로 존재 하 는 것 은 아니 지만 , Howard ( 1988 ) 가 제안 한 전략 생 성표 ( Strategy - Generation Table ) 는 이 를 반영 할 수 있 는 유용 한 도구 로 사용 될 수 있 을 것 이 다 . 그 는 한 투자 기업 이 어떤 사업 에 전략 적 투자 를 해야 하 는 의사 결정 의 예 를 통해 전략 생 성표 를 설명 하 였 다 . 본 연구 에서 는 이 개념 이 국토 및 지역 계획 , 도시 계획 , 교통 계획 의 대안 을 생성 하 는데 있 어 생소 한 개념 이 기 때문 에 Table 3 을 통해 간략히 설명 해 보 기 로 한다 . ( Howard , 1988 ) 
 우선 첫 번 째 행 에 나열 돼 있 는 전기 개발 ( Utility ) , 자원 개발 ( E & P ) , 유전 개발 ( Oilfield Services ) 등 은 의사 결정 대상 , 즉 , 전략 분야 ( Strategy Area ) 가 되 며 , 이러 한 각 전략 분야 별 로 아래 에 는 빠짐 이 없 되 , 중복 되 지 않 도록 하 는 전략 대안 ( Strategy Alternative ) 이 나열 된다 . 예 를 들 어 전기 개발 ( Utility ) 의 경우 ‘ 적극 적 개발 ( Aggressive Supply Buildup ) ’, ‘ 유지 / 제한 적 투자 ( Hold / Restricted Investment ) ’, ‘ 엄격 한 지원 통제 ( Severe Capital Constraint ) ’ 의 세 가지 전략 대안 들 이 나열 되 어 져 있 다 . 의사 결정 의 대상 이 되 는 전략 분야 들 을 나열 하 고 각 분야 의 전략 대안 들 을 나열 하 는 모든 과정 은 ‘ 확산 적 사고 ’ 로 볼 수 있 다 . 
 Strategy - Generation Table in ’ Business ‘ ( Howard , 1988 ) ) 
 첫 번 째 열 에 나열 되 어 있 는 전략 주제 ( Strategy theme ) 는 앞서 확산 적 사고 를 통해 도출 하 고 나열 하 였 던 각 전략 별 전략 대안 들 을 하나 씩 선택 하 여 전략 요소 ( Strategy Element ) 를 선정 하 는 근거 가 된다 . 예 를 들 어 전략 주제 ’ 서비스업 ( Service Business ) ’ 을 선정 할 경우 , 전기 개발 ( Utility ) 전략 에서 는 ‘ 유지 / 제한 적 투자 ( Hold / Restricted Investment ) ’ 전략 요소 를 선택 하 며 , ‘ 자원 개발 ( E & P ) ’ 전략 에서 는 ‘ 매각 / 수금 ( Sell / Milk ) ’ 전략 요소 를 선택 하 게 된다 . 이 와 같이 전략 주제 에 따라 각 전략 별 전략 요소 들 을 선택 해 나가 는 과정 전부 를 ‘ 수렴 적 사고 ’ 로 볼 수 있 다 . 
 이러 한 전략 생 성표 는 ‘ 확산 적 사고 ’ 와 ‘ 수렴 적 사고 ’ 를 병행 하 여 고려 하 고 있 기 때문 에 복잡 한 문제 를 해결 하 는데 있 어서 대안 들 을 비교 적 빠짐없이 고려 할 수 있 다 . 특히 , 사업 의 특성 상 대안 이 간단 하 지 않 고 그 수 가 많 을 경우 대안 선택 의 과정 이 매우 복잡 해 질 수 있 는데 , 전략 생 성표 를 이용 하 면 극단 적 으로 단순 화 시켜 의사 결정자 로 하여금 직관 적 인 판단 이 가능 하 도록 도울 수 있 다 . 
 본 장 에서 는 전장 에서 소개 한 전략 생 성표 를 대중교통 체계 개편 에 대입 하 여 설명 한다 . 전략 생 성표 를 활용 함 으로써 대중교통 체계 개선 에 있 어 양자택일 적 의사 결정 이 아닌 , 보다 합리 적 이 고 종합 적 인 의사 결정 을 위해 확산 적 사고 와 수렴 적 사고 를 모두 고려 할 수 있 음 을 보일 것 이 다 . Table 4 과 같이 10 km 거리 의 도시 내 목적지 까지 의 이동 수단 에 대한 전략 생 성표 를 통해 방법론 을 구체 화 시켜 보 고자 한다 . 
 1 . 전략 분야 ( Strategy Area ) 및 전략 대안 ( Strategy Alternative ) 설정 
 확산 적 사고 를 기반 으로 도보 이용 , 자전거 이용 , 대중교통 이용 , 자동차 이용 의 네 가지 전략 분야 를 설정 하 였 다 . 이때 , 비행기 나 선박 등 논리 적 으로 현실 성 이 낮 은 전략 분야 는 제외 하 여 단순 화 시킬 필요 가 있 다 . 또한 , 10 km 를 도보 로 이동 할 확률 이 희박 하 다는 판단 근거 가 있 다면 도보 이용 을 전략 분야 에서 제외 시킬 수 있 다 . 위 와 같이 생성 된 각 전략 분야 들 의 전략 대안 들 을 도출 하 며 , 이때 , 전략 대안 들 은 서로 중복 되 지 않 고 최대한 모든 내용 을 포함 할 수 있 어야 한다 . 
 Strategy - Generation table for moving 10 km 
 2 . 심사 기준 ( Screening Criteria ) 설정 
 대안 이 너무 많 은 경우 철저 한 분석 이 제한 된다 . 예 를 들 어 50 개 의 장소 중 5 개 장소 를 선택 하 는 방법 은 
 식 ( 1 ) 과 같이 2 천만 가지 가 넘 는 대안 이 생성 되 고 , 순서 까지 고려 한다면 , 
 식 ( 2 ) 와 같이 2 억 5 천만 가지 가 넘 게 된다 . 
 따라서 대안 생성 에 있 어 적절 한 심사 기준 을 설정 하 여 기준 을 만족 하 지 않 는 대안 들 을 제외 하 는 방식 으로 그 수 를 줄일 필요 가 있 다 . 예 를 들 어 ‘ 상업 지역 해당 ’ 또는 ‘ 인구 밀도 100 명 / ㎢ 이상 인 지역 ’ 이 라는 심사 기준 을 통해 50 개 의 장소 중 상업 지역 이 아닌 지역 과 인구 밀도 100 명 / ㎢ 미만 인 지역 을 제외 시킬 수 있 다 . 이때 , 인구 밀도 의 경우 100 . 1 명 / ㎢ 과 99 . 9 명 / ㎢ 의 차이 는 매우 미미 하 지만 당락 이 갈린다 . 따라서 심사 기준 을 세울 때 에 는 그 기준 을 느슨 하 게 세워 선호 되 는 대안 이 쉽 게 통과 할 수 있 도록 하 는 편 이 엄격 한 기준 으로 미리 상당수 의 대안 을 제거 하 는 것 보다 낫 다 . 
 3 . 전략 생 성표 ( Strategy - Generation Table ) 생 성 
 첫 행 에 전략 분야 를 , 각 열 에 심사 기준 에 따른 전략 분야 별 전략 대안 을 나열 하 고 전략 주제 를 생성 한다 . 전략 주제 는 모든 사항 을 빠짐없이 나열 하 여 목록 을 만들 기 보다 는 ( Combinatorially exhaustive and exhausting list ) 적절 한 수 의 ‘ 매우 중요 한 전략 ’( 표 3 에서 는 3 개 ) 을 대상 으로 한다 . 또한 전략 주제 에 ‘ 이 동안 함 ’ 역시 포함 되 는 것 에 주목 할 필요 가 있 는데 , 이 는 교통사업 의 결정 에서 ‘ 사업 미 시행 ( Do nothing ) ’ 의 대안 을 고려 해야 하 는 것 과 같 은 이치 이 다 ( Meyer , 2001 ) . 전략 주제 뿐 만 아니 라 전략 대안 에서 도 마찬가지 로 빠짐 없 는 나열 이 아니 다 . 예 를 들 어 Table 4 의 ‘ 대중교통 이용 ’ 전략 분야 의 경우 버스 나 지하철 의 이용 에 대해 제시 할 뿐 몇 번 버스 인지 , 몇 호선 지하철 인지 는 고려 의 대상 이 아니 다 . 다시 말 해 , Table 4 의 첫 번 째 열 에 표시 된 전략 주제 ( Strategy Theme ) 에 따라 경영자 가 ‘ 고려 해 볼 수 있 는 ’ 그리고 ‘ 대표 성 을 가진 ’ 대안 을 선정 했 다는 점 이 다 . 이 는 일단 전략 이 선택 되 고 그 에 따른 다양 한 결정 이 완료 가 되 면 추후 에 세부 적 으로 조정 할 수 있 기 때문 이 다 . 
 4 . 전략 주제 ( Strategy Theme ) 에 따른 대안 선택 
 생성 된 전략 주제 에 따라 Table 4 과 같이 각 전략 분야 별 로 전략 대안 을 하나 씩 선택 한다 . 본 예 에서 는 ‘ 이동 안함 ’, ‘ 비용 최소 ’, ‘ 시간 최소 ’ 의 세 가지 전략 주제 중 , ‘ 비용 최소 ’ 의 주제 를 임의 로 선정 하 여 ‘ 도보 이용 – 개인 자전거 이용 – 대중교통 이용 안함 – 자동차 이용 안함 ’ 의 대안 을 선택 하 였 다 . 
 Ⅳ . 수요 응답 형 교통 체계 와 대중교통 체계 의 혼합 대안 생성 : 화성시 Case Study 
 경기도 화성시 는 대표 적 인 도농 복합 도시 로 Figure 3 에 나타난 바 와 같이 인구 밀도 가 상대 적 으로 높 은 동탄동 이나 병점동 지역 에서 는 버스 와 같 은 대중교통 이 적절 한 차두 간격 을 유지 하 며 높 은 서비스 수준 을 유지 하 지만 , 송산면 , 마도면 처럼 인구 밀도 가 낮 은 지역 에서 는 서비스 수준 도 낮 고 , 적자 노선 이 속출 하 는 등 버스 교통 의 체질 개선 이 필요 하 다 . 이 에 화성시 는 수요 응답 형 교통 ( Demand Responsive Transport ) 을 하나 의 대안 으로 삼 고 있 는데 , 이 방식 이 기존 의 교통 체계 를 대체 할 것 인지 , 보완 할 것 인지 에 대해 아직 명확 한 결론 에 이르 지 못했 다 . 
 이 에 본 장 에서 는 전략 생 성표 를 이용 하 여 수요 응답 형 교통 체계 와 대중교통 체계 의 혼합 대안 을 수요 응답 형 교통 ( DRT : Demand Responsive Transport ) , 대중교통 환승 센터 ( Hub ) , 간선 급행 버스 ( Bus Rapid Transit ) 의 세 가지 전략 분야 로 구분 하 여 도출 하 고자 한다 . 
 Population density by dong , myeon , eup of Hwasung - si 
 1 . 전략 분야 및 전략 대안 설정 
 1 ) DRT ( 수요 응답 형 교통 체계 ) 
 DRT 란 기존 의 버스 를 비롯 한 대중교통 체계 가 ‘ 승객 의 수요 에 대응 하 지 않 고 , 정해진 노선 을 정해진 시간 에 만 운영 하 는 문제점 을 보완 하 기 위해 ’ 수요 에 대응 하 여 운영 하 는 ‘ 새로운 개념 의 교통 체계 이 다 . 
 Round and Cervero ( 1996 ) 는 DRT 를 Table 5 와 같이 시간 스케줄 의 종류 , 경로 의 종류 , 차량 의 종류 , 출발지 - 도착지 관계 등 으로 분류 하 였 다 . 콜택시 나 장애 인 이동 서비스 와 같이 문전 서비스 를 시행 하 기 도 하 지만 , Table 5 에 표현 된 바 와 같이 대중교통 정거장 을 출발지 나 도착지 의 하나 로 삼 는 방식 도 있 으며 , 이러 한 방식 이 향후 이용자 수 가 많 아 질 경우 대중교통 을 대체 할 수 있 는 방식 이 라 할 수 있 다 . 본 연구 에서 는 DRT 분류 기준 을 각 전략 분야 로 설정 하 고 그 에 따른 전략 대안 을 설정 하 였 다 . 
 수요 응답 형 교통 체계 의 구분 ( Classification of DRT system ) 
 DRT using route 
 2 ) 대중교통 환승 센터 ( Hub ) 
 화성시 의 인구 분포 특성 상 Figure 5 과 같이 동탄 , 병점 등 일부 지역 에 밀집 되 어 있 고 , 양감 , 장안 등 외곽 지역 은 비교 적 적어 대중교통 환승 센터 ( Hub ) 의 경우 인구 가 많이 분포 되 어 있 는 ‘ 동탄동 ’, ‘ 향남읍 ’, ‘ 남 양읍 ’ 을 대상 지역 , 즉 , 전략 분야 로 삼 고 ‘ 대중교통 환승 센터 ( Hub ) 의 종류 ’ 를 전략 대안 으로 설정 한다 . 
 Population distribution of Hwasung - si 
 3 ) 간선 급행 버스 ( BRT ) 
 Wright ( 2002 ) 는 간선 급행 버스 ( BRT ) 의 특성 에 대하 여 1 ) 전용차 선 , 2 ) 신속 한 승하차 , 3 ) 교차로 에서 의 우선 순위 4 ) 명확 하 고 눈 에 띄 는 간판 및 실시간 정보 표시 등 으로 정의 하 였 다 . 이 는 BRT 의 신속 성 을 강조 하 고 있 는데 , 평균 이동 시간 과 접근성 에 가장 큰 영향 을 미치 는 요인 은 ‘ 경유 정류장 수 ’ 이 다 . 따라서 ‘ 최대 경유 정류장 수 ’ 를 전략 분야 로 설정 하 였 다 . 
 2 . 심사 기준 ( Screening Criteria ) 을 통한 전략 대안 추출 
 본래 심사 의 기준 을 설정 하 는 단계 에서 는 전문가 집단 에 설문 을 의뢰 하 거나 법규 나 가이드라인 , 사회 적 통념 등 의 논거 를 들 어 최대한 객관 성 을 확보 하 는 것 이 더욱 바람직 하 며 , 현장 의 상황 에 맞 지 않 는 전략 대안 을 제거 하 는 노력 이 필요 하 다 . 
 예컨대 , 수요 응답 형 교통 의 차량 타입 의 경우 , 전체 DRT 에 투입 가능 한 집합 으로서 개인 차량 , 택시 , 소형 버스 , Carpool , Vanpool , 기존 버스 , 밴 형식 ( Van : 장애 우 를 위한 특수 차량 포함 ) 으로 구분 했 다 . 그러나 화성시 에 적용 가능 한 차량 의 종류 를 심사 기준 단계 에서 정할 필요 가 있 다 . 위 예 에서 는 개인 차량 , carpool , vanpool 를 DRT 의 차량 으로 정하 기 에 시장 성 , 경제 적 측면 을 고려 할 때 적절 치 않 다고 판단 하 여 전략 대안 에서 제거 하 였 다 . 이러 한 방식 으로 심사 기준 을 고려 하 여 화성시 대중교통 체계 개선 전략 생 성표 를 Table 6 과 같이 생성 하 였 다 . 
 3 . 전략 주제 및 전략 생성 
 전략 주제 는 의사 결정자 의 의견 을 반영 하 여 설정 할 수 있 지만 , 본 연구 에서 는 임의 적 으로 ‘ 친환경 ’, ‘ 최대 이윤 ’, ‘ 최대 복지 ’, ‘ 미 시행 ’ 의 대표 적 전략 주제 를 생성 하 였 다 . 
 1 ) 전략 주제 : 친환경 
 ‘ 친환경 ’ 의 전략 주제 를 통해 전략 대안 을 선택 할 경우 , ‘ DRT ’ 전략 분야 에서 는 ‘ 소형 버스 ’ 를 이용 하 여 수요 에 따라 시간표 를 정하 며 ( ‘ 수요 응답 ’) 기준 노선 에서 수요 에 따라 노선 을 자유로이 바꿀 수 있 는 ( ‘ 탄력 노선 ’) 방식 이 선택 되 었 으며 , 이러 한 방식 으로 특정 정류장 들 에서 ( ‘ Checkpoint ’) 목적지 로 ( ‘ Many - to - One ’) 운행 하 는 방식 이 선택 되 었 다 . 
 ‘ Hub ’ 전략 분야 에서 는 대중교통 의 활성 화 를 위해 동탄동 , 향남읍 , 남 양읍 등 모든 지역 에 대하 여 ‘ 대중교통 연계 수송 형 Hub ’ 를 설치 하 는 전략 이 선택 되 었 는데 , 본고 가 복합 대안 의 생 성 의 틀 ( framework ) 을 제시 하 는 데 초점 맞춰져 있 기 때문 에 세부 적 인 결정 과 선택 의 방법 에 집중 하 지 는 못하 였 다 . 참고 로 이러 한 Hub 의 수 , 규모 , 위치 등 의 결정 의 문제 는 고전 적 인 네트워크 설계 문제 ( Network Design Problem ) 와 MIP ( Mixed Integer Programming ) 으로 정식 ( Formulation ) 화 할 수 있 으며 , 해법 은 네트워크 의 수 가 크 지 않 다면 Branch - and - bound 로 도출 할 수 있 을 것 이 다 ( Ghiani and Laporte , 2000 ) . 
 ‘ BRT ’ 전략 분야 에서 는 기존 승용차 이용자 들 의 수단 전환 을 유도 하 기 위해 최대 경유 정류장 의 수 를 ‘ 3 개 이하 ’ 로 설정 하 여 간선 급행 버스 이점인 이동 시간 을 줄였 다 . 
 2 ) 전략 주제 : 최대 이윤 
 ‘ 최대 이윤 ’ 의 전략 주제 를 통해 전략 대안 을 선택 할 경우 , ‘ DRT ’ 전략 분야 에서 는 추가 로 구매 비용 이 들 지 않 는 ‘ 기존 버스 ’ 를 이용 하 여 ‘ 수요 응답 ’ 형 시간표 와 ‘ 탄력 노선 ’ 을 이용 하 여 불 필요 한 이동 을 줄였으며 , 특정 정류장 들 에서 ( ‘ Checkpoint ’) 목적지 로 ( ‘ Many - to - One ’) 운행 하 는 방식 이 선택 되 었 다 . 
 ‘ Hub ’ 전략 분야 에서 는 여러 교통수단 들 의 편리 한 환승 체계 를 통해 수익 을 창출 하 기 위해 ‘ 터미널 형 Hub ’ 를 설치 하 는 방식 이 선택 되 었 다 . 하지만 이 에 대한 객관 적 인 수 치 는 연구 가 진행 되 지 않 았 으며 , 추가 적 인 연구 가 필요 할 것 으로 판단 된다 . 
 ‘ BRT ’ 전략 분야 에서 는 더 많 은 수요 를 충족 시켜 요금 을 더 징수 하 기 위해 ‘ 7 개 이상 ’ 의 경유 정류장 을 설치 하 는 대안 이 선택 되 었 다 . 
 3 ) 전략 주제 : 최대 복지 
 ‘ 최대 복지 ’ 의 전략 주제 를 통해 전략 대안 을 선택 할 경우 , ‘ DRT ’ 전략 분야 에서 는 장애 우 들 을 위한 ‘ 특수 차량 ’ 으로 시간표 와 노선 이 정해져 있 지 않 은 ( ‘ 시간표 없 음 ’, ‘ 노선 없음 ’) 차량 이 이용자 가 원 하 는 곳 에서부터 원 하 는 곳 까지 ( ‘ Many - to - many ’, ‘ Door - to - door ’) 운행 하 는 방식 이 선택 되 었 다 . 
 ‘ Hub ’ 전략 분야 에서 는 ‘ DRT ’ 와 다른 교통수단 간 쉽 고 빠른 전환 을 위해 병점동 , 남 양읍 , 향남읍 등 모든 지역 에 ‘ 주차장 형 ’ Hub 가 선택 되 었 다 . 
 ‘ BRT ’ 전략 분야 에서 는 ‘ 7 개 이상 ’ 의 경유 정류장 을 설치 하 여 더 많 은 사람 들 에게 시외 통행 및 시내 통행 의 접근성 을 제공 한다 . 
 4 ) 전략 주제 : 미 시행 
 ‘ 미 시행 ’ 의 전략 주제 를 통해 전략 대안 을 선택 할 경우 , 모든 전략 분야 ( DRT , Hub , BRT ) 에 대하 여 ‘ 설치 하 지 않 음 ’ 의 전략 대안 이 선택 되 었 다 . 즉 , ‘ 사업 미 시행 ( Do nothing ) ’ 의 전략 이 선택 되 어 진 것 이 다 . 
 Table 7 은 각 전략 주제 에 따라 어떤 전략 의 조합 이 선택 되 어 질 수 있 는지 를 단편 적 으로 보여 주 는 예 라 할 수 있 다 . 각 결정 마다 수리 모형 을 이용 해서 판단 의 기준 을 삼 을 수 도 있 을 것 이 고 , 기존 연구 , 전문가 들 의 의견 , 시민 설문 등 을 통해서 도 합리 적 판단 에 도달 할 수 도 있 을 것 이 다 . 각 전략 주제 에 따라 다양 한 선택 의 조합 이 생성 되 는 것 을 확인 할 수 있 다 . 구체 적 으로 , 첫 번 째 전략 주제 ‘ 친환경 ’ 의 경우 , DRT 는 ‘ 소형 버스 를 이용 하 여 수요 에 따라 시간표 를 만들 어 탄력 적 노선 으로 여러 특정 지점 에서 한 지점 으로 운행 ’ 하 는 대안 이 선택 되 었 고 , 대중교통 환승 센터 는 ‘ 대중교통 연계 수송 형 환승 센터 ’ 를 병점동 , 남 양읍 , 향남읍 등 모든 대상 지역 에 설치 하 는 대안 이 선택 되 었 고 , 간선 고속버스 는 ‘ 3 개 이하 ’ 의 경유 정류장 을 설치 하 는 대안 이 선택 되 었 다 . 
 두 번 째 전략 주제 ‘ 최대 이윤 ’ 의 경우 , 수요 응답 형 교통 은 ‘ 기존 버스 를 이용 하 여 수요 에 따라 시간표 를 만들 어 탄력 적 노선 으로 특정 한 여러 지점 에서 한 지점 으로 운행 ’ 하 는 대안 이 선택 되 었 고 , 대중교통 환승 센터 전략 분야 에서 는 ‘ 터미널 형 환승 센터 를 모든 대상 지역 에 설치 ’ 하 는 전략 이 선택 되 었 다 . 마지막 간선 급행 버스 전략 분야 에서 는 ‘ 7 개 이상 ’ 의 경유 정류장 을 설치 하 는 대안 이 선택 되 었 다 . 
 세 번 째 전략 주제 ‘ 최대 복지 ’ 의 경우 , 수요 응답 형 교통 은 ‘ 특수 차량 을 이용 하 여 시간표 와 노선 없이 이용자 가 원 하 는 곳 에서 원 하 는 곳 까지 운행 ’ 하 는 대안 이 선택 되 었 고 , 대중교통 환승 센터 는 ‘ 주차장 형 환승 센터 를 모든 대상 지역 에 설치 ’ 하 는 대안 이 선택 되 었 으며 , 간선 고속버스 는 ‘ 7 개 이상 ’ 의 경유 정류장 을 설치 하 는 대안 이 선택 되 었 다 . 
 마지막 네 번 째 전략 주제 ‘ 미 시행 ’ 의 경우 , 수요 응답 형 교통 , 대중교통 환승 센터 , 간선 고속버스 등 의 모든 분야 에서 ‘ 시행 하 지 않 음 ’ 을 선택 하 여 ‘ 사업 미 시행 ( Do nothing ) ’ 의 전략 이 세워졌 다 . 
 Strategy - Generation table for improvement in Hwaseong - si ' s public transportation system 
 Strategy for improvement in Hwaseong - si ' s public transportation system 
 저자 들 의 한정 적 지식 에 따르 면 전략 생 성표 를 국토 및 교통 인프라 의사 결정 에 활용 한 사례 는 아직 국내외 를 막론 하 고 없 었 다 . Multi - criteria 기법 을 비용 편익 분석 에 적용 하 는 시도 가 있 어 왔 고 ( Barfod et al . , 2011 ) , 단일 목적 함수 의 단순 함 을 극복 하 고자 다 목적 함수 를 통해 다양 한 관점 으로 사업 을 바라보 려는 시도 가 있 어 왔 다 ( Deb , 2002 , Kim et al , 2009 ) . 
 기존 의 국토 개발 사업 과 교통 부문 대 규모 인프라 구축 사업 , 지자체 단위 에서 행해 지 는 다양 한 의사 결정 은 비용 편익 분석 , 최적 대안 도출 ( OR Problem ) 등 , ‘ 주어진 대안 ’ 들 에 대한 평가 로 이루어져왔 다 . 이 는 오직 ‘ 수렴 적 사고 ’ 로 만 대안 을 평가 하 는 것 으로 ‘ 확산 적 사고 ’ 가 결여 되 어 대안 자체 를 생성 해 내 진 못한다는 맹점 이 있 다 . 
 본 연구 는 기존 의 사업 의 판단 과정 에서 시행 되 어 지 는 ‘ 수렴 적 사고 ’ 가 가지 고 있 는 맹점 인 ‘ 오직 주어진 대안 에 대한 판단 ’ 을 ‘ 확산 적 사고 ’ 를 고려 하 여 보 다 ‘ 합리 적 이 고 총괄 적 으로 판단 ’ 할 수 있 는 새로운 모형 을 제시 했 다는 데 그 의의 가 있 다 . 
 Howard ( 1988 ) 가 소개 한 전략 생 성표 ( Strategy - Generation Table ) 는 이러 한 ‘ 확산 적 사고 ’ 와 ‘ 수렴 적 사고 ’ 가 함께 고려 되 는 방식 으로 전략 주제 ( Strategy Theme ) 에 따라서 각 전략 분야 ( Strategy Area ) 에서 하나 의 전략 대안 ( Strategy Alternative ) 을 선택 하 여 의사 결정 을 해 가 는 방식 이 다 . 따라서 매우 복잡 한 사업 에 대해서 극 적 인 단순 화 를 통해 직관 적 인 판단 이 가능 하 도록 도울 수 있 다 . 
 이러 한 전략 생 성표 를 이용 하 여 경기도 화성시 의 대중교통 체계 개선 에 있 어 수요 응답 형 교통 ( Demand Responsive Transport ) 과 대중교통 환승 센터 ( Hub ) , 간선 고속버스 ( Bus Rapid Transit ) 의 세 가지 체계 를 양자택일 적 의사 결정 이 아닌 합리 적 이 고 총괄 적 인 의사 결정 을 하 도록 돕 는데 활용 하 였 다 . 
 그러나 본 연구 가 다양 한 대안 을 복합 적 으로 고려 할 수 있 는 틀 을 제시 했 지 , 최종 적 으로 선택 되 어 진 대안 의 조합 이 절대 적 최적 ( global optimal ) 을 보장 하 지 않 는다는 단점 도 가지 고 있 다 . 수리 모형 을 통해서 각 전략 분야 에 대한 최적 ( local optimal ) 을 구할 수 는 있 겠 으나 , 이러 한 개별 전략 분야 의 최적 이 전체 의 최적 을 보장 해 주 지 는 못한다 . 이 를 극복 하 기 위해 비용 편익 분석 이 최종 단계 에서 각 전략 주제 의 선택 을 위해 활용 될 수 도 있 을 것 이 다 . 
 Kim , T . H . , ( 2009 ) , " Creative Thinking Technique ", in Basic engineering design ( for freshman ) , edited by Kim , T . H . , Bae , M . I . , Yoon , S . K . , Lee , Y . W . , Lee , J . S . , Seoul , Hanteemedia . 
 Lee , C . H . , ( 2007 ) , " Development of Creative Thinking Technique Ⅰ , Ⅱ ", in Introductory textbook of creative engineering design , edited by Lee , C . H . , Kim , K . S , Seoul , Hanteemedia . 
 Barfod , M . B . , Salling , K . B . , and Leleur , S . , ( 2011 ) , " Composite decision support by combining cost - benefit and multi - criteria decision analysis ", Journal Decision Support Systems , 51 ( 1 ) , p 167 - 175 . 
 Buzan , T . , ( 1974 ) , Use your head , London , BBC Publications . 
 De Bono , E . , ( 1983 ) , " The cognitive research trust ( CoRT ) thinking program ", in Thinking : The expanding frontier , edited by William Maxwell , De Bono , E , p 115 - 127 , Philadelphia . 
 Deb , K . , ( 2002 ) , Multi - Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms , New york , John Wiley & Sons , Inc . 
 Eberle , B . F . , ( 1971 ) , SCAMPER . Buffalo , N . Y , DOK . 
 Eberle , R . F . , ( 1972 ) , " Developing imagination through scamper ", The Journal of Creative Behavior , 6 ( 3 ) , p 199 - 203 . [ https : / / doi . org / 10 . 1002 / j . 2162 - 6057 . 1972 . tb 00929 . x ] 
 Ghiani , G . , and Laporte , G . , ( 2000 ) , " A branch - and - cut algorithm for the undirected rural postman problem ", Mathematical Programming , 87 ( 3 ) , p 467 - 481 . [ https : / / doi . org / 10 . 1007 / s 101070050007 ] 
 Guilford , J . P . , ( 1950 ) , " Creativity ", American Psychologist , 5 ( 9 ) , p 444 - 454 . [ https : / / doi . org / 10 . 1037 / h 0063487 ] 
 Howard , R . A . , ( 1988 ) , " Decision analysis : practice and promise ", Management science , 34 ( 6 ) , p 679 - 695 . [ https : / / doi . org / 10 . 1287 / mnsc . 34 . 6 . 679 ] 
 Kim , N . S . , Janic , M . , & Van Wee , B . , ( 2009 ) , " Trade - Off Between Carbon Dioxide Emissions and Logistics Costs Based on Multiobjective Optimization ", Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board , 2139 , p 107 - 116 . [ https : / / doi . org / 10 . 3141 / 2139 - 13 ] 
 Meyer , M . D . , & Miller , E . J . , ( 2001 ) , Urban transportation planning : a decision - oriented approach , McGraw - Hill . 
 Osborn , A . F . , ( 1953 ) , Applied imagination , Oxford , Scribner . 
 Round , A . , and Cervero , R . , ( 1996 ) , Future ride : Adapting new technologies to paratransit in the United States , California , University of California Transportation Center . 
 Wright , L . , ( 2002 ) , Bus rapid transit , Eschborn , GTZ . 
 4 S Rules 
 Support Accept the proposed idea as it is 
 Silly Welcome the silly , ridiculous and unrealitic idea 
 Speed Derive a lot of ideas within the specified time 
 Synergy Derive the new idea using ideas of others 
 * E . C : Evaluation Conformity 
 Idea A 4 8 6 18 
 Idea B 7 5 3 15 
 Idea C 9 4 8 21 
 ( Strategy area ) * 
 전략 대안 
 ( Strategy alternatives ) * 
 * Rebuilt based on [ Round and Cervero ( 1996 ) ] 
 시간 스케줄 종류 
 ( Time schedule type ) 고정 시간표 ( Fixed schedule ) 
 수요 응답 형 ( Demand responsive ) 
 시간표 없 음 ( No schedule ) 
 경로 종류 
 ( Route type ) 고정 노선 ( Fixed route ) 
 탄력 노선 ( Elastic route ) 
 노선 없음 ( No route ) 
 ( Vehicle type ) 개인 차량 ( Private car ) 
 택시 ( Cab ) 
 소형 버스 ( Mini - bus ) 
 기존 버스 ( Existing bus ) 
 특수 장비 장착 차량 ( Van ) 
 출발지 - 도착지 관계 
 ( Origin - Destination connection ) One - to - one 
 출발지 - 도착지 의 서비스 수준 분류 
 ( Origin - Destination Service type ) Door - to - door 
 DRT ( Demand Responsive Transport ) 
 Time schedule type 
 Origin - Destination Connection 
 Origin - Destination Service type 
 ( Dongtan - dong ) 
 ( Hyangnam - eup ) 
 ( Namyang - eup ) 
 Eco - friendly Cab Fixed schedule Fixed route One - to - many Door - to - Door Simple Parking type Simple Parking type Simple Parking type 3 
 Demand responsive Elastic route Multi - line bus stops ( transfer ) Multi - line bus stops ( transfer ) Multi - line bus stops ( transfer ) 
 Many - to - many Checkpoint 
 No schedule No route Terminal type Terminal type Terminal type