공간환경 모듈은 다양한 변수를 모형에 로딩해 행위자가 정보 인식, 효용 산정, 신규입지 및 충진입지 가능지 인식을 할 수 있게 한다. 공간밀도 모듈은 개발밀도를 결정하며 밀도값을 부여한다. 행위자 생성 모듈은 공간변화 유발 행위주체를 생성한다. 모형의 보정은 시뮬레이션 결과와 확률맵을 비교수행한다. 시뮬레이션 수행은 몬테카를로 기법을 따르며, 결과의 분석은 내부 및 외부 분석모형을 활용한다.
앞에서 설명한 접근방법과 논리적 구성요소에 기반하여 이 연구에서 개발하는 모형의 전체적인 기본구조와 구동절차는 <그림 4-2>와 같으며, 각 모듈의 주요한 기능과 역할을 요약하면 다음과 같다. 먼저 공간환경 모듈은 대상지의 토지 이용유형, 인프라 및 서비스 시설 유무, 토지 가격, 표고 및 경사 등 다양한 변수를 모형에 로딩하여, 행위자가 이러한 정보를 인식하고 자신의 효용을 산정할 수 있도록 함과 동시에, 모형에서 정의한 분석방법에 의하여 행위자가 신규입지 가능지와 충진입지 가능지를 인식할 수 있도록 한다. 공간밀도 모듈은 신규입지 발생지와 충진입지 발생지의 개발밀도를 결정하는 역할을 하며, 밀도함수를 통해 산정한 현재의 밀도패턴에 따라 미래의 밀도값을 부여하며, 행위자 생성 모듈에서는 개발자(developer), 가구(household), 기업(manufacturer)등 공간변화를 유발하는 행위주체를 생성하며, 이때 실제 통계 자료를 분석하여 통계적 비율에 의하여 행위자를 지역적으로 배분한다. 이후 각 행위자는 행위자 입지 선택 모듈의 함수식에 기반하여 자신의 효용을 산출한 후 이를 극대화하는 입지선택을 하게 되며, 이때 입지선택에 영향을 미치는 변수와 계수는 별도의 로짓분석을 수행하여 선정하게 된다. 한편 모형의 보정은 시뮬레이션 결과와 식 (5)에 의해 산정된 확률맵을 비교, 검토하여 수행한다. 각 행위자가 선호에 따라 입지선택을 수행하면, 이의 결과로 토지이용 속성과 개발밀도가 변화하게 되며, 시스템의 변화 총량은 외생변수 또는 시나리오 상의 가설에 의해 제약을 받는다. 시뮬레이션의 수행은 몬테카를로 기법에 의하여 여러 번 수행하고, 확률값을 도출할 수 있도록 설계하였다. 시뮬레이션 결과의 분석은 내부 분석모듈과 외부의 분석모형을 공히 활용하고자 한다.