1.1 재해 대응

전 세계적으로 태풍, 홍수, 지진과 같은 자연재난이 지속적으로 발생하고 있으며, 그 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. Munich Rerk가 제시한 통계 자료에 따르면 2014년 자연재해 발생 수는 980건에 이르며, 그로 인한 사망자는 7,700여명, 경제적 손해액은 무려 약 121조에 달한다고 보고하고 있다(KOREANRE 2015; Munich RE 2015). 우리나라의 경우 국민안전처 2014 재해연보에 따르면, 최근 10년간(2005년~2014년) 자연재해 발생 수는 184건, 사망자 270명, 재산피해는 약 7조원에 이른다고 보고하였다. 재해에 대한 복구비용은 무려 재산피해의 약 두 배인 13조에 이르고 있는 실정이며, 특히 공공시설에 가해진 피해는 전체 피해에서 매우 높은 비중을 차지하고 있다(Ministry of Public Safety and Security2015). 2014년의 경우에는, 공공시설물의 피해 규모는 전체공공시설 피해의 79%의 차지할 정도로 공공시설물의 피해복구를 위한 비용이 매우 높은 현실이다.

현재 한국의 경우, 재해에 대한 전반적인 관리를 위해 국가재난관리정보시스템(National Disaster Management System: NDMS)을 구축하고 있다. NDMS는 피해에 대한 대응 및 복구를 위해 재난유형별로 예방, 대비, 대응, 복구 순으로 재난관리를 정보화하고 있으며, 표준행동절차에 따른 업무를 지원하고 있다. 더불어 모바일을 기반으로 한 스마트 피해조사를 통해 재난 관리체계를 구축하고 있으며, 복구계획 수립 지원, 복구 진도 관리 등 전반적인 복구에 대한 정보도 지원하고 있다.

그러나 대부분의 기능들이 행정적인 관리와 정보 수집 및 전파에 초점이 맞추어져 있어, 피해복구를 위한 자원 관리 및 자원 적합 평가와 할당과 같은 피해 및 복구에 대한 실질적인 지원 기능은 부족하다고 평가되고 있다. 게다가 복구 현장에서 일어날 수 있는 돌발 상황을 대비하거나 빠르게 대처할 수 있는 대응책에 대한 반영이 되어 있지 않아 전반적인 복구 관리에 한계점이 보인다. 피해 복구를 진행함에 있어 돌발 상황은 매우 빈번하게 발생하는 요소이기에 이에 대한 관리는 매우 중요한 기능이라고 할 수 있어 이에 대한 보완책이 필요하다.

이에 본 연구에서는 대응 및 복구 시 자원 활용에 초점을 맞추어, 피해복구를 위해 먼저 자원들을 평가하고 복구 현장의 환경을 고려한 최적의 할당 알고리즘을 제시하도록 한다. 더불어 실제 복구 시 발생할 수 있는 돌발 상황들을 정의하고 분류하고, 그 돌발 상황들에 대한 대응책들을 순서도로 구성하여 할당 알고리즘에 반영하도록 한다. 마지막으로, 이러한 돌발 상황 대응을 위한 사물인터넷(Internet of Things: IoT)을 활용한 시스템 아키텍처를 설계하고 시나리오 검증을 통해 그 효과를 평가해보고자 한다.

1.2 사물인터넷 개념 및 관련 연구

사물인터넷은 여러 가지 네트워크 기술(LTE, ZigBee, Bluetooth, Z-wave, RFID (Radio Frequency IDentification), NFC(Near Field Communication) 등)을 활용하여 다양한 장치들(스마트폰, 태블릿, 스마트글래스, 스마트 워치, CCTV, 가전제품, 드론 등) 간의 초연결 인터넷 환경이 되는 것을 말하며, 사물 간에서 생성되고 수집된 정보가 원활하게 공유되는 지능적인 서비스를 창출할 수 있는 기술적 패러다임이다(Cho and Kim 2013). 심지어 가로등, 책상, 의자 등의 일반사물에도 내장형(embedded) 장치(센서, 전원, 통신, 데이터처리)를 삽입하여 자율적으로 정보를 생성하고 공유를 가능하게 한다. HP Labs의 Nick Wainwright는 다음 Fig. 1.처럼 사물인터넷을 센서, 네트워크, 데이터, 서비스의 융합으로 정의하였고 센서가 취득한 데이터를 네트워크를 통해 사람 또는 사물에게 전송하고 이 데이터를 이용하여 서비스까지 가능하게 하는 것을 사물인터넷이라고 정의하였다(Kim 2015).

Fig. 1

Definition of IoT and core technologies (Kim, 2015)

최근 들어 자연재난에 대한 정보 습득 및 피해복구 관리를 위해 사물인터넷을 활용한 연구들이 전방위적으로 진행되고 있다. 이는 사물인터넷 기술을 활용하면 온도, 압력, 음파, 위치 등 다양한 정보를 취득할 수 있을 뿐만 아니라, 대용량의 데이터를 수집하고 데이터베이스화를 할 수 있는 기술이 발전되었기 때문이다(Kim 2015). 이에 발맞추어 사물인터넷을 이용한 재해 정보 습득 방안 및 활용 방안에 대한 연구들이 다양하게 진행되었는데 이를 정리하면 다음과 같다.

Ko (2015)은 사물인터넷 기술을 이용하여 산불과 같은 화재 감지에 대한 다양한 기술 현황을 정리하였다. 사물인터넷센서들을 산림 전체에 고르게 배치하고 스스로 통신할 수 있게 하여, 화재가 발생할 때 직접 관제센터로 그 정보를 전달하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 산불 감지 시스템을 개발하였다. 이를 통해 사전에 화재에 대한 전조를 탐지하여, 이를 예방하고 또한 산불이 발생하였을 경우 화재의 규모에 대한 기초 정보를 생성하는 연구를 진행하였다.

Kang (2015)은 재해 복구관리에 대한 절차를 예방, 대비, 대응, 복구 순으로 나누어 재난 관리 체계가 원활하고, 효율적으로 운영될 수 있도록 스마트 재난 안전관리 시스템을 제안하였다. 이는 재난이 발생하기 전에 위험신호를 감지하는 재난 전조 감시 시스템과 그로 취득된 재난전조자료를 가지고 빅데이터 기술을 이용하여, 재난 발생에 대한 예측 및 판단하는 프로세스를 제안하고 있다.

Kim (2015b)은 전반적인 재난에 대한 안전 분야를 중심으로, 사물인터넷을 활용한 사례를 정리하였다. 데이터 메쉬업 방법을 이용한 통계적 기법을 통하여, 재난 및 안전 유형을 군집화하고 판별하며, 재해 유형별 맵을 구축하여 수요자 맞춤형 안전 시스템 예시를 보여주었다.

Park et al. (2014)은 재난 발생 시 신속하고 정확한 현장 대응을 지원하기 위한, 사물인터넷을 이용한 이동형 상황관리플랫폼을 제안하였다. 이동형 상황관리 시스템을 통해, 현장을 위한 다양한 IoT 기반의 센서들로부터 정보를 취득하고 분석하여, 이를 시·군·구 재난관리 시스템, 종합 상황실의 연동에 대한 중요성을 언급하고 있다. 더불어 풍향, 풍속을 측정하는 센서와 유해 가스 유출 여부를 감지할 수 있는 센서를 부착한 이동 설치 가능한 센서 기구물을 프로토타입으로 구현하고 검증하였다.

이처럼 재난에 대한 사물인터넷을 활용한 연구들이 다방면에서 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구들은 사물인터넷기술로 얻은 정보를 재난 예측 및 대비에만 활용하는 수준에 머무르고 있으며, 대응 재난 발생 후 복구를 위한 자원 배치, 할당에 대한 부분은 빈약한 것으로 보인다. 본 연구에서는 실질적인 복구 계획과 돌발 상황 대응까지 고려하여 사물인터넷을 활용한 시스템을 제안하였다.

1.3 문제 정의

본 연구에서는 자연 재난으로 인해 공공시설물에 피해가 발생하여 복구를 진행하는 과정에서의 돌발 상황 대처를 위한 시스템 개발을 목표로 두고 있다. 특히 재해가 발생하는 중에 더 큰 피해를 막기 위한 대응 단계에서의 돌발 상황에 집중하여 빠르게 정보를 취득하여 복구 자원을 재할당하는 것을 목표로 하고 있다(Fig. 2).

Fig. 2

Concept of unforeseen accident

이를 위해 본 연구에서는 피해복구 상황에서 복구자원에 발생할 수 있는 돌발 상황을 분류하였고, 각 상황별 대응 시나리오를 구축하였다. 또한 빠른 대응을 할 수 있도록 사물인터넷 기술을 적용하였으며, 이를 위한 시스템 아키텍처를 설계하였다. 마지막으로 돌발 상황으로 인한 복구자원 투입이 불가능한 경우, 새로운 자원을 투입할 수 있도록 타부서치 알고리즘을 적용하여 최적의 복구자원 재할당이 될 수 있도록 시스템에 적용하였다.

1.4 IoT 기반 재난 대응 작동개요

사물인터넷기반 재난 대응에는 재난상황이 발생한 시점부터 돌발 상황이 발생하여 자원이 할당될 때까지 단계적 대응을 포괄한다.

Fig. 3에서 가장 먼저 재난 상황이 발생하여 재난 복구 자원의 수요가 발생하였을 경우, 자원 활용 계획 알고리즘(Tabu Search)을 이용해 초기 자원 할당안을 확정한다. 초기 자원 할당 후, 복구 자원이 재해 지역으로 가는 중 혹은 복구 자원 중간에 돌발 상황이 발생한다면, 해당 시점에 취득된 사물인터넷(IoT)정보를 이용해 돌발 상황에 대해 정의를 하고, 대응방안을 탐색한다. 상황에 따라 새로운 복구 자원을 할당할 수 있도록, 다시 타부 서치 알고리즘을 이용하여 할당을 수행 한다.

Fig. 3

Process flow in this study

2.1 재난 복구 현장에서의 돌발 상황의 분류

대응 단계에서의 재해 복구 현장에서는 아직 재해 상황이 진행 중에 있기 때문에 예상치 못한 돌발 상황이 발생할 가능성이 매우 높다. 또한 피해 복구를 위한 계획을 세우는 시점 혹은 복구를 진행하는 과정에서 예상치 못한 돌발 상황이 발생할 수 있다. 돌발 상황이 발생하였을 경우, 빠른 대응을 위해서는 사전에 돌발 상황을 분류하고 이에 대한 대응 매뉴얼을 세우는 것이 필요하기 때문에, 본 절에서는 돌발 상황 케이스 정의 및 대응 단계를 나누어 대응 순서도를 작성하였다. 이를 위하여, 돌발 상황에 대한 분류를 돌발 상황의 주체를 기준으로 총 4가지 관점으로 분류하였다(Fig. 4).

Fig. 4

Classification of unforeseen accident

총 22가지의 세부 항목으로 분류하였으며, 분류 항목간의 중첩성, 모호성을 최소화하여 분류하였다. 추가적으로 항목들간의 계층구조를 주었는데, 계층을 나누는 기준은 다음과 같다.

결과적으로 그림 7에서 볼 수 있듯이 22개의 돌발 상황 중, 9 개의 상황이 알고리즘에 의한 대처가 가능함을 알 수 있다.

2.2 돌발 상황 대응 순서도

2.1에서 재난 복구 현장에서의 돌발 상황이 분류되었다면, 분류 항목 중 알고리즘에 의한 대처가 가능한 것들의 경우, 어떠한 과정으로 대응해야 하는지 정확한 정의가 필요하다. 본 연구에서는 알고리즘으로 대처 가능한 9가지의 돌발 상황세부 항목에 대해 대응 순서도를 도시화하였다(Fig. 5).

Fig. 5

Procedure of unforeseen accident response

돌발 상황이 감지되면, 감지된 돌발 상황이 어떠한 돌발 상황인지를 판별하는 원인 분석이 진행된다. 이를 통해 분류된 돌발 상황들은 각자의 순서도에 따라 대처 방법과 정보 확인절차들이 진행된다. 최종적으로 대부분의 상황들은 ‘추가 가용 자원 탐색’에 프로세스를 진행하게 된다. 만약 추가 가용자원 탐색을 했는데 가용 자원이 없다면, 관제 센터에 자원없음으로 통보되지만, 가능 후보 자원이 존재한다면 새로운 할당 계획이 수립되게 된다. 이 과정에서 사물인터넷 개념이 적용하게 되는데, 가용 후보 자원의 현재 상태에 대한 정보를 취득하고, 재할당하도록 하는 것이다. 이와 관련한 자세한 사항은 다음 절에서 진행하도록 한다.

3.1 돌발 상황 대응을 위한 사물인터넷 활용 방안

돌발 상황이 발생하였을 경우에는 즉각적인 대응이 필요하기 때문에 일반적인 복구 계획보다 더 빠르고 정확한 실시간 갱신 데이터가 필요하다. 본 절에서는 돌발 상황에 대한 대응을 위하여 사물인터넷이 어떻게 활용되는 지와 이를 통해 취득 가능한 데이터를 명세하고, 시스템 아키텍처를 설계해 보고자 한다.

Fig. 5와 Fig. 6의 그림에서 보듯, 돌발 상황이 발생하고 난 뒤 대응이 필요할 경우, 추가 가용자원 탐색 단계가 필요하다.돌발 상황이 발생하였을 경우에는 대부분의 경우 기존의 할당된 자원이 활용 불가능한 상태에 빠지기 때문에, 할당되지 않았던 새로운 자원의 탐색이 필요하기 때문이다. 이를 위해 사물인터넷 기기로부터 현행화 정보를 취득하고, 데이터베이스를 구축하는 작업이 필수적으로 요구된다. 이에 앞서 사물인터넷 기기로부터 얻을 수 있는 데이터 유형은 ‘개수’, ‘시간’,‘위치’, ‘상태’, 그리고 ‘값’이다. 본 연구에서는 자원의 할당으로 범위를 한정하였기 때문에 취득할 데이터 유형은 ‘위치’와 ‘상태’, ‘시간’으로 한다.

Fig. 6

Suggested system work-flow

돌발 상황이 발생하였을 경우, 돌발 상황을 분류하고, 앞 절에서 제시한 대응 순서도와 같은 흐름으로 대응을 시작한다. 만약 대응이 필요하게 되면, 추가 가용 자원을 탐색하는데, 이는 사물인터넷 기기로부터 취득한 현행화된 정보를 기반으로 한다. 이를 통해 Fig. 7처럼 가용자원의 위치, 상태 등의 정보를 데이터베이스를 구축하며, 이를 기반으로 자원 평가를 진행하고, 최종적으로 할당 알고리즘을 수행하도록 한다.

Fig. 7

Entity Relation Diagram for our developed system

3.2 사물인터넷을 활용한 대응 시스템 구성

Fig. 8과 같이 사물인터넷을 활용한 대응 시스템 엔티티를 구성하기 위해서는 총 4개의 계층으로 시스템을 구성할 수 있다. 각종 데이터를 측정하는 ‘사물인터넷 기기’와 기기들이 실질적으로 붙어있는 ‘객체’로 구성될 수 있다. 그 다음으로 기기 간에 통신을 할 수 있도록 하는 ‘네트워크’, 그리고 축적된 데이터베이스로부터 실질적인 알고리즘이 구현 될 수 있도록 ‘서비스’들이 명세 되어야 한다(Table 1).

Fig. 8

Suggested system architecture

Table 1

System composition

첫 구성요소인 ‘기기’는 사물인터넷 기기를 의미하는 것으로, 현재 RFID, ZIG-BEE, NFC와 같은 기기들을 의미한다. 이 기기들은 실질적으로 자원이 위치해 있는 환경에 대한 데이터인 ‘위도’와 ‘경도’에 대한 정보와 자원이 사용 가능한 지에 대한 정보를 취득하고, 데이터베이스로 전송하는 역할을 한다. 또한 상위 계층으로부터 내려온 명령에 대한 데이터를 수신하여, 사용자에게 이를 통보하는 역할도 수행한다.

두 번째로 ‘객체’는 사물인터넷 기기가 붙어있는 실질적인 객체로서, 본 연구에서는 복구 자원이 이에 해당한다. 사물인터넷 기기들은 재해 혹은 자원의 현황에 대한 정보를 취득하는 역할을 하며, 이 객체들은 실질적으로 의사결정에 대해 작업을 수행하는 대상이 된다.

세 번째로 여러 곳에 분포되어 있는 사물인터넷 기기들 간에 실시간으로 통신하기 위한 ‘네트워크’이다. 이는 각종 기기들의 데이터 전처리를 하는 미들웨어를 포함하며, 각종 통신 프로토콜에 대한 정의를 하는 모듈이다.

마지막으로 ‘서비스’는 사물인터넷 기기로부터 취득한 각종 정보들을 기반으로 의사결정을 내리는 계층이다. 이 계층에서는 모든 데이터가 저장되며, 현행화 정보에 대한 평가를 진행하고, 이를 기반으로 자원을 할당하는 알고리즘이 진행되는 계층이라고 할 수 있다. 상위의 계층들 간의 관계를 고려한 사물인터넷을 활용한 대응 시스템 엔티티 구성은 Table 2와 같다.

Table 2

Description of class configuration

첫 번째 엔터티인 ‘SOC_IOT_INFO’는 사물인터넷 기기로부터 받아오는 정보가 저장되는 것이다. 여기에는 기기의 위도 및 경도, 그리고 기기가 부착되어있는 자원의 상태에 관한 정보가 저장된다.

다음 엔터티인 ‘SOC_CORP_INFO’는 자원을 보유한 회사의 정보가 저장되는 것으로, 회사의 자원 보유량 및 위치정보 및 회사와 관련된 정보가 저장된다. ‘SOC_RSC_POOL_INFO’는 피해지역으로 할당될 수 있는 후보 자원목록이 저장되며, 이 정보를 기준으로 자원 할당 알고리즘이 수행된다.

마지막 엔터티인 ‘SOC_USDED_INFO’는 피해지역에 필요로 하는 자원의 종류 및 양에 대한 정보가 저장되며, 피해종류와 관련된 정보들이 저장된다. ‘SOC_DMG_CNST_INFO’는 이 지역의 위도와 경도 정보가 저장되어 후보자원의 위치정보와 비교를 통해 할당이 진행되도록 한다. 마지막으로‘SOC_ASSIGN_INFO’는 할당된 자원에 대한 정보가 저장되며, 할당된 자원과 피해지역간의 거리, 경로, 할당된 자원의 능력에 관한 정보가 저장되어, 시스템이 표출된다.

4.1 피해복구 자원 활용 계획 작성 문제의 개요

본 연구에서 제안한 시스템에서는 피해복구 자원을 복구 현장과의 거리, 피해복구 자원의 상태 등으로 평가하고, 평가 결과를 기반으로 하여 우수한 자원을 우선하여 배치하는 알고리즘을 작성하였다. 평가요소는 필요한 복구지원 리소스 수량, 복구지원 리소스의 현재 위치를 고려한 이동 거리, 복구지원리소스의 노후도 및 시공 능력 총 4가지로 선정하였으며, 그 상세는 Table 3과 같다.

Table 3

Criteria of Disaster Response Resource Evaluation

해당 데이터는 본 연구에서 IoT정보를 관리하기 위해 제안된 데이터베이스에서 도출된다. 자원의 사용기간과 시공능력은 테이블 SOC_RSCPOOL_INFO의 해당 항목에서 얻을 수 있으며, 업체의 보유량은 동일한 테이블에서 보유 기업이 같은 자원의 숫자를 계산하여 얻는다. 마지막으로 이동 거리의 경우, IoT를 통해 실시간으로 수집된 자원의 위치데이터와 재해가발생지의 위치 데이터를 관리하는 SOC_DMG_CNST_ INFO의 해당 항목을 이용하여 자원과 각 수요 지점과의 할당 거리를 계산하며, 할당하는 장소에 따라 다른 평가치를 적용한다.

평가 결과는 해당 수치를 정규화한 후, 가중치를 이용하여 가중합한 얻은 결과물이다. 이후, 자원의 평가 결과와 피해 복구 자원의 필요량, 자원 상태 및 현황정보를 활용하여 자원의적절한 할당을 수행하는 알고리즘을 수행하여 Fig. 9와 같은 형태의 결과물을 도출한다. 해당 결과물은 데이터베이스의SOC_ASSIGN_INFO에 저장되며, 자원의 할당 위치와 할당순서, 작업량이 포함된다.

Fig. 9

Result of Resource Allocation

그 후, 해당 할당 안에 따라 상세 복구 계획을 작성하여 수행한다.

4.2 타부서치를 적용한 해의 작성 및 평가

본 연구에서는 타부서치(Tabu Search)를 사용하여 피해복구 자원을 할당하는 알고리즘을 제안하였다.

타부서치는 이웃해 탐색에 기반으로 한 알고리즘으로서, 해의 이동을 기록한 타부 목록을 관리하며 해가 지역 최적해에서 빠져나갈 수 있도록 돕는 알고리즘이다. 해당 알고리즘은 다음 Fig. 10의 의사 코드와 같은 순서를 거쳐 작동한다.

Fig. 10

Pseudo Code of Tabu Search

본 연구에서 사용하는 타부서치의 상세는 다음과 같다. 우선 가장 처음의 초기해를 생성하기 위해 별도의 휴리스틱을 적용하였다. 해당 휴리스틱은 자원을 할당할 잔여 공종의 수가 많은 복구현장을 우선 선택하고, 공종의 작업 시간이 긴공종을 우선하여 선택한 후, 마지막으로 평가치가 높은 자원을 할당하는 것을 모든 수요의 할당이 완료될 때까지 반복하는 방식으로 작동한다.

타부 목록은 타부서치가 진행되는 도중에 거치는 해의 목록을 유지하여 다시 되돌아가는 것을 막는 역할을 수행한다. 본 연구에서는 전통적인 타부 목록의 유지 방법을 적용하여, 타부 목록의 숫자가 정해져 있고 타부 목록의 길이가 해당 숫자를 넘어서면 가장 오래된 금지해를 삭제하는 방식을 사용하였다. 타부 목록 길이는 필요로 하는 자원의 총 개수로 정하였다.

본 연구에서의 이웃해는 두 자원의 할당 위치를 바꾸는 것으로 하였다. 해당 교환은 할당이 가능한 경우만을 한정하였다. 종료 조건의 설정 역시 타부서치의 성능의 결정에 중요하다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 종료 조건은 최대 진행횟수와 개선이 이루어지지 않는 진행 횟수이다. 타부 서치의 진행 횟수가 1000회를 넘으면 종료하도록 하였으며, 개선이 최적해의 개선이 이루어지지 않는 횟수가 100회를 넘으면 역시 종료하도록 하였다.

5.1 시나리오와 할당수행 조건

본 절에서는 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여, 재난 발생 및 이후 돌발 상황의 시나리오를 제시하고 이에 대한 시스템의 결과물을 보이고자 한다. 2016년 8월 26일, 대형태풍 ‘백합’이 발생하여, 대구광역시에 위치한 강정 고령보주변(1, 2, 3)의 지역에 아래와 같은 피해가 발생하였다고 가정한다(Fig. 11). 이에 대한 재해 정보를 기반으로 다음 절의순서로 시스템이 수행되었다.

Fig. 11

Disaster scenario map

5.2 초기 할당 정보

삼각형 A, B, C, D의 경우, 피해지역으로 자원을 공급해주는 공급지를 나타내고 있다. Table 3의 정보들을 기준으로 자원에 대한 평가를 진행하고, 이를 위에서 언급한 타부서치 알고리즘을 통해 초기 자원 할당을 수행한 결과는 Table 4와 같다.

Table 4

Initial allocation result

5.3 돌발 상황 발생

초기 자원 할당의 결과대로 자원 할당이 진행되던 도중 두 가지의 돌발 상황이 발생하였다.

5.4 돌발 상황 발생으로 인한 할당 변경 결과

자원 할당 상황에서 상위의 돌발 상황이 발생되어, 새로운 자원 투입이 요구된 상황이다. Fig. 5에서 제시하였던 돌발 상황 프로세스에 따라 추가 가용자원의 탐색 및 재할당의 수행이 필요하게 되었으며 이를 위해 사물인터넷을 활용하여 최신 자원정보 획득 및 지리 정보를 파악을 수행한다. 타부서치를 이용하여 Table 4와 같이 초기할당 결과를 도출한 후, 돌발상황이 발생하였을 때, 변동되는 할당 결과는 Table 5와 같이 나타난다.

Table 5

Final allocation result reflecting unforeseen accident

돌발 상황이 발생하였을 경우, 사물인터넷 기기로부터 위치정보를 취득하여, 이를 기반으로 다른 가용후보자원과 비교를 한 후 타부서치를 알고리즘을 적용하는 것이다. 그 결과 Table 5처럼 몇몇의 자원들은 초기 할당 계획과는 달리 제외되는 것들이 존재하며, 그에 맞게 다른 가용자원들이 투입되는 결과물을 도출할 수 있다.