도시 지역 개발 시 TODIM 방법론을 기반으로 지속 가능한 폐수 처리장 기술 선택을 위한 새로운 퍼지 프레임워크

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 8800(2022) 이 기사 인용

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폐수 처리장(WWTP)의 최적 기술 선택에는 도시 생태계의 지속 가능성 요구 사항을 충족하는 데이터 기반 과학적 접근 방식의 채택이 필요합니다. 이러한 접근 방식은 인구 증가, 토지 부족, 폐수 처리장의 기능 손실과 같은 요인으로 인해 제약을 받는 의사 결정자에게 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다. 본 연구의 프레임워크는 알파컷 시리즈를 이용하여 AHP(Analytical Hierarchy Process)와 TODIM(Interactive and Multi-Criteria Decision Making)으로 구성된 MCDM(Hybrid Fuzzy Multi-Criteria Decision Making) 모델을 제안한다. 이는 환경 조건의 불확실성을 극복하기 위해 의사결정자(DM)의 위험 회피를 고려합니다. 현재까지의 문헌에 따르면 폐수처리 기술 선정 기준의 상호작용을 전망이론의 소속함수를 통해 해석하여 체계적인 의사결정 과정에 어떻게 접근하는지를 제시한 연구는 이번이 처음이다. 제안된 방법론은 주요 참조 기준이 위험 회피 행동의 기능에 따라 다른 하위 기준을 조작한다는 것을 보여줍니다. 알파 컷 시리즈를 기반으로 한 퍼지 세트는 불확실성 하에서 타협 솔루션을 얻기 위해 의사 결정 과정에서 기준 가중치와 대안의 순위를 모두 평가하는 데 사용됩니다. 대안의 우세 정도는 인간 판단의 불확실성을 다루는 퍼지 분석 계층 프로세스(FAHP)와 통합된 퍼지 TODIM을 통해 달성됩니다. 대안의 우세도를 기준으로 순위를 매긴 결과, 기준기준으로 산정된 슬러지 처리비용(C25) 대비 사전 정화가 없는 혐기성-무산소-산소(A2O) 공정이 가장 효과적인 공정으로 나타났다. 4가지 주요 기준, 즉 지속 가능성 차원에 나열된 24개 하위 기준을 기반으로 EMEA 국가의 대도시에 있는 4개의 본격적인 WWTP 순위는 퍼지 접근법의 유용성을 검증하기 위한 사례 연구로 사용됩니다. 폐수처리 기술선정 문제에서 DM의 심리적 행동을 고려하지 못한 것과 관련된 문헌의 격차를 바탕으로, 도시개발을 위한 폐수처리 기술선정에 인간의 위험인식을 반영하여 제안된 하이브리드 MCDM 모델이 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다. .

경제 발전은 순환 경제에 기여하기 위해 천연 자원 보호 및 환경 지속 가능성과 균형을 이루어야 합니다. 폐수는 지속 가능성 측면에서 국가의 생태학적 및 경제적 발전을 위한 귀중한 자원으로 정의됩니다1. 개발도상국에서 지속 가능한 도시화의 중요성이 커지고 인구 증가에 따른 자원의 급속한 고갈로 인해 세계에서 발생할 수 있는 물 위기로 인해 발생할 수 있는 위험을 최소화하기 위해 폐수 처리장의 필요성과 기존 시설의 지속 가능성에 대한 합리적인 평가가 필요합니다. 가까운 미래. 폐수 처리는 수자원 보호, 효과적인 폐기물 관리 및 재생 가능 에너지 사용에 대한 개방성 측면에서 지속 가능한 개발에 크게 기여합니다2. 가정 및 산업 폐수 처리를 위한 안전하고 가장 적절한 기술의 비율을 높이는 것은 20303년까지 지속 가능한 개발 목표(SDG)의 확장 목표 중 하나로 간주됩니다.

폐수처리 공정에 대한 최적의 기술 선택은 공익과 사회적 인식을 고려하여 올바른 지역에 대한 올바른 투자를 보장함으로써만 달성될 수 있습니다. 실제 생활에서 폐수 처리장을 위한 최적의 기술 선택은 의사 결정자의 지식, 경험 및 역량에 직접적으로 달려 있습니다4. 경제, 사회, 환경 조건 예측과 관련된 불확실성은 이해관계자의 태도(예: 의사결정 시 위험 회피 또는 위험 감수)에 조작 영향을 미칠 수 있으며, 일반적인 조건에 대한 충분한 지식이 필요한 합리적인 의사결정에 제한을 초래할 수 있습니다5. 이러한 이유로 본 연구의 동기는 폐수처리에 가장 적합한 기술을 선택하기 위해 제안된 의사결정 모델에 유능한 의사결정자의 위험회피 관점을 반영함으로써 불확실성으로 인한 인간 행동의 예측 불가능성의 한계를 극복하는 데 있다. 처리장(WWTP). 일반적으로 환경과 관련된 실제 MCDM 문제는 목표, 차원, 속성 및 대안을 포함하여 본질적으로 모호한 문제로 간주되어야 합니다6. 의사결정자는 정성적, 정량적 데이터를 바탕으로 두 가지 대안을 비교하고 환경영향평가, 시공, 설계, 운영 등 다양한 전문 경험을 바탕으로 폐수처리 기술의 적합성을 결정합니다. 다양한 경험의 관점을 평가할 때 질적 특성을 반영하는 언어 데이터가 사용됩니다. 왜냐하면 한 기술이 다른 기술에 비해 우위를 점한다는 것은 명확한 가치로 표현될 수 없기 때문입니다7. 또한, 사회경제적, 사회문화적 조건의 복잡성, 기술의 적용 가능성, 가용성을 부각시키기 위해서는 정량적 데이터보다 기준 가중치, 평가자의 가중치, 평가자의 판단을 언어적 변수로 표현하는 것이 더 선호되는 방식이다. 혁신8. 언어적 평가의 주관성으로 인해 발생하는 불확실성에 대처하기 위해 언어적 데이터는 퍼지 집합으로 표현되고 수학적 연산에 사용 가능해집니다9. 퍼지 집합을 사용하면 대안을 평가할 수 있을 뿐만 아니라 불확실한 환경에서 가중치를 부여하기 위한 의사결정 기준을 표현할 수도 있습니다10. 이 모든 정보와 일치하는 퍼지 집합 이론은 인간 판단의 모호함, 불확실성, 양적 및 질적 데이터에 관한 부정확하거나 불충분한 정보를 용인하는 데 이점을 제공합니다.

1\) represents that decision maker is more sensitive to losses than gains. The value function of Prospect Theory is an s-shaped (sigmoidal) function, consisting of concave and convex part representing gains and losses respectively. In summary, decision makers are risk averse for gains and risk-seeking for losses44./p> 0 represents high risk aversion preference of DM. If θ < 0, less risk aversion or higher risk seeking attribute of DM reflected on ranking alternatives./p>

0\), which indicates the degree of experts’ loss averse preference. If \(0<\theta <1\), then the impact of loss increases, if \(\theta >1\), the impact of loss decreases48./p> 0; gain/p>({{\tilde{x }}_{jk})}_{\alpha })\) and \({\rho }_{\alpha }^{-}(({{\tilde{x }}_{ik})}_{\alpha }>({{\tilde{x }}_{jk})}_{\alpha })\) denotes gains and losses respectively./p>

A4 > A3 > A1. The average global dominance degree is calculated as \(\overline{\xi } \left({A}_{i}\right)=\left\{\mathrm{0,0.979}, 0.384, 0.974\right\}\)./p> 4 > 3 > 1 for the optimal process selection of wastewater treatment plant, the result for a decision-maker with a risk-seeking perspective changes as 4 > 2 > 3 > 1./p>