다기준 의사결정 모델(Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA)

1. 복잡한 교통 정책 결정과 다기준 분석의 필요성

현대 교통계획과 정책 수립은 단순한 기술적 선택이 아니라, 다양한 사회적·경제적·환경적 이해관계가 얽힌 복합적인 의사결정 문제로 구성되어 있다. 도로를 확장할 것인지, 대중교통을 확대할 것인지, 자전거 인프라에 투자할 것인지 등의 선택은 단순한 비용 대비 편익(B/C Ratio)만으로 결정하기 어렵다. 교통정책은 이동성 향상, 환경보호, 사회 형평성, 재정 안정성, 정치적 수용성 등 서로 상충하는 다수의 기준(criteria) 사이에서 균형점을 찾아야 하는 결정 과정이기 때문이다.

이러한 맥락에서 등장한 방법론이 바로 다기준 의사결정 모델(Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA)이다. 이는 복수의 평가 기준을 동시에 고려하여 정책 대안을 비교하고, 각 기준의 상대적 중요도(가중치)에 따라 총체적인 우선순위 또는 점수를 산출하는 정량적·정성적 평가 방법이다. 단순 수치 계산을 넘어, 이해관계자의 가치와 우선순위를 정책 설계에 반영할 수 있는 투명한 구조를 제공한다는 점에서 정책수립, 전략평가, 교통사업 우선순위 결정 등에서 널리 활용되고 있다.

특히 MCDA는 교통 분야에서 수송 대안 선정, 노선 평가, 신호체계 결정, ITS 기술 채택, 친환경차 도입 전략 등 다양한 이슈에서 의사결정의 명료성과 합리성을 높이는 도구로 기능하며, 정책 결정과정의 민주성과 수용성 확보에도 기여할 수 있다.

 

2. 다기준 의사결정 모델의 기본 구성 요소

MCDA는 평가 대상인 대안(alternatives), 평가 기준(criteria), 각 기준의 가중치(weights), 평가 점수(performance scores), 통합 평가 방법(aggregation method) 등으로 구성된다. 각 구성 요소는 다음과 같은 특징을 갖는다.

▷ (1) 대안(Alternatives)

의사결정자가 선택해야 하는 정책, 사업, 기술 등의 후보를 말하며, 최소 2개 이상이어야 한다. 예를 들어 “도시 내 혼잡 완화 전략”을 주제로 한다면, ▷도로 확장 ▷대중교통 강화 ▷혼잡통행료 도입 ▷자전거 인프라 투자 등이 대안이 될 수 있다.

▷ (2) 평가 기준(Criteria)

각 대안을 평가하는 데 사용되는 항목이다. 교통 분야에서는 일반적으로 ▷이동성(Mobility) ▷효율성(Efficiency) ▷환경성(Environmental Impact) ▷재정성(Financial Feasibility) ▷형평성(Equity) ▷수용성(Public Acceptability) 등이 포함된다. 이 기준은 수치형(예: 통행 시간)일 수도 있고, 서술형(예: 정책 지지율)일 수도 있다.

▷ (3) 가중치(Weights)

모든 기준이 동일한 중요도를 갖는 것은 아니다. 정책의 목적과 사회적 맥락에 따라 각 기준의 중요도에 비례한 가중치를 부여한다. 이때 전문가 설문조사, AHP(Analytic Hierarchy Process), 엔트로피 기법 등을 통해 가중치를 산정할 수 있다.

▷ (4) 대안별 성과값(Performance Scores)

각 대안이 각 기준에 대해 어느 정도 성과를 보이는지를 정량화한 값이다. 예: “대중교통 강화” 대안은 이동성 8점, 환경성 9점, 재정성 6점 등으로 평가될 수 있다. 이 평가는 실측 데이터, 시뮬레이션 결과, 전문가 의견 등 다양한 출처를 바탕으로 구성된다.

▷ (5) 통합 평가(Aggregation)

모든 기준의 성과와 가중치를 종합하여, 각 대안의 총점 또는 우선순위를 산출한다. 단순 가중합 모델(Weighted Sum Model), TOPSIS, ELECTRE, PROMETHEE, MAUT 등 다양한 통합 방법론이 존재하며, 상황과 목적에 따라 선택적으로 적용된다.

 

3. MCDA의 대표적 분석기법과 적용 사례

MCDA는 다양한 분야에서 활용되며, 교통계획에서는 다음과 같은 대표적 기법들이 널리 사용된다.

▷ (1) 가중합 모델 (Weighted Sum Model, WSM)

가장 기본적이고 직관적인 MCDA 방식이다. 각 대안에 대해, 기준별 성과값에 해당 기준의 가중치를 곱한 후 합산하여 총점이 가장 높은 대안을 우선순위로 선택한다.
수식 예시:
Score(A) = w₁x₁ + w₂x₂ + … + wₙxₙ
여기서 w는 가중치, x는 성과값이다.

▷ (2) AHP (Analytic Hierarchy Process)

정량·정성적 요소가 혼합된 복합 문제를 구조화할 수 있는 기법으로, 쌍대비교(Pairwise Comparison)를 통해 기준 간 및 대안 간 중요도를 계층적 구조로 평가한다. AHP는 전문가 참여와 합리적 논리를 기반으로 하여, 교통 정책 수립에 자주 활용된다.

▷ (3) TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)

이상적인 대안과 가장 유사한 대안을 선정하는 방식이다. 각 대안이 이상점(모든 기준에서 최고점)과 반이상점(모든 기준에서 최저점)에서 어느 정도의 거리를 가지는지를 계산하여, 가장 가까운 대안을 선택한다.

▷ (4) ELECTRE / PROMETHEE

이들은 우월관계 기반 outranking 방법론으로, 기준 간 상호 우위 관계를 비교하여 특정 대안이 다른 대안보다 얼마나 더 우월한지를 도출한다. 다수 이해관계자의 의견을 반영하는 데 효과적이다.

 

적용 사례
▶ 서울시 대중교통 개편 시, 각 노선의 변경안을 대상으로 이동성, 비용, 수용성, 배차 효율성 등의 기준으로 AHP 기반 MCDA를 적용해 최적 노선안을 도출한 바 있다.
▶ 유럽 연합의 도시 교통계획 가이드라인(SUMP)에서는 교통 정책을 결정할 때 환경성, 안전성, 사회적 포용성, 실행가능성을 기준으로 다기준 평가를 의무화하고 있다.

 

4. MCDA의 장점과 한계점

MCDA는 정책 결정에서 다음과 같은 장점을 제공한다.

▷ (1) 의사결정의 구조화

복잡한 문제를 계층적으로 분해하고, 각 기준을 명확히 설정함으로써 정책 결정 과정을 투명하게 구조화할 수 있다.

▷ (2) 정량화 어려운 요소 반영

환경, 형평성, 수용성 등 기존 B/C 분석에서는 고려되지 않던 정성적 가치 요소들을 수치화하여 비교할 수 있다.

▷ (3) 이해관계자 참여 유도

다양한 기준에 대한 평가와 가중치 설정 과정에 이해관계자가 참여함으로써 정책 수용성과 신뢰도를 높일 수 있다.

하지만 다음과 같은 한계점도 존재한다.

▷ (1) 주관적 요소 개입

가중치 설정이나 점수 부여 과정에서 전문가 또는 참여자의 주관이 과도하게 반영될 수 있다. 이는 객관성 확보에 제약이 된다.

▷ (2) 데이터 부족과 복잡성

정성적 기준에 대한 정확한 데이터 확보의 어려움, 일부 기법의 수학적 복잡성은 분석자의 전문성에 따라 결과의 신뢰도에 차이를 만든다.

▷ (3) 상호작용 간과 가능성

기준 간의 상호작용(예: 비용과 환경의 trade-off)이 충분히 반영되지 않으면 실제 정책효과와 괴리가 발생할 수 있다. 이를 보완하기 위한 통합모형이 요구된다.

 

5. MCDA 기반 교통정책 설계를 위한 실천 전략

교통 분야에서 MCDA를 효과적으로 활용하기 위한 정책적·기술적 전략은 다음과 같다.

▷ (1) 기준 체계의 표준화 및 현지화

교통정책 평가에 공통적으로 활용할 수 있는 기준 체계를 마련하되, 지역 특성과 사회적 요구를 반영한 맞춤형 지표 구성이 필요하다. 예를 들어 대기오염 문제가 심각한 지역에서는 ‘환경 기준’의 가중치를 높게 설정할 수 있다.

▷ (2) 전문가 + 시민 참여형 의사결정 구조 설계

정책 결정 과정에 전문가와 시민, 이해관계자가 함께 참여하도록 하여, 다양한 관점을 통합하고 수용성을 높일 수 있는 협의 기반의 MCDA 프레임워크를 적용해야 한다.

▷ (3) 디지털 플랫폼 기반 실시간 평가 체계 구축

GIS, 교통 시뮬레이터, 빅데이터 분석 도구와 연계된 MCDA 플랫폼을 구축하여, 다양한 시나리오에 대한 실시간 평가와 정책 대안 비교가 가능하도록 해야 한다.

▷ (4) B/C 분석과의 병행 사용

기존 경제성 평가(B/C 분석)와 MCDA를 병행 적용함으로써, 정량적 타당성과 정책적 합리성을 동시에 확보하는 통합 평가 방식이 바람직하다.

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