다목적 시뮬레이션 기반 정책평가 (Policy Evaluation with Multi-objective Simulation)

 

다목적 시뮬레이션 기반 정책평가(Policy Evaluation with Multi-objective Simulation)는 정책의 효과성을 단일 지표(예: 비용 절감, 시간 단축)로 판단하던 기존 평가 방식에서 벗어나, 복수의 상충하는 목표(예: 효율성, 형평성, 지속가능성 등)를 동시에 고려하여 정책을 정량적으로 비교·분석하는 고도화된 시뮬레이션 기반 평가 체계다. 특히 복잡하고 동적인 도시 시스템이나 교통, 환경, 에너지 등의 분야에서 정책 간 파급효과를 미리 예측하고, 선택 가능한 대안들을 성과지표 기준으로 다차원적으로 시각화 및 최적화할 수 있다는 점에서 스마트시티, 지속가능 교통 전략, 탄소중립 정책 등 현대 도시정책에 필수적인 분석 방식으로 각광받고 있다.

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1. 다목적 정책평가의 개념과 필요성

현대의 도시정책, 특히 교통이나 환경 분야의 정책은 단일한 목표만을 달성해서는 충분하지 않다. 예를 들어, 출퇴근 시간 단축을 위한 자동차 도로 확장은 환경오염 증가나 교통약자 소외와 같은 부작용을 초래할 수 있고, 지하철 요금 인하는 대중교통 수요 증대를 이끄는 동시에 재정 부담 증가로 이어질 수 있다.

이처럼 정책의 효과는 다양한 사회적, 경제적, 환경적 지표에 걸쳐 발생하며, 일부 지표는 상호 충돌하기도 한다. 다목적 시뮬레이션 기반 정책평가는 이러한 복합적인 정책 영향을 정량화하고, 시나리오별 정책 조합의 결과를 미리 예측해 최적 대안을 도출하거나 정책 간 트레이드오프(trade-off)를 가시화하는 데 목적이 있다.

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2. 주요 구성 요소 및 분석 구조

다목적 시뮬레이션 기반 정책평가는 다음 네 가지 핵심 구성으로 이루어진다

① 정책 시나리오 정의

• 복수의 정책 대안 및 시나리오 조합 설정
• 예: 자율주행차 허용 + 혼잡통행료 부과 vs. 대중교통 정류장 확충 + 탄력근무제

② 시스템 시뮬레이션 모델링

• 교통, 에너지, 환경, 경제, 보건 등 복합 시스템의 동적 상호작용 모델링
• 에이전트 기반 시뮬레이션(ABM), 시스템 다이내믹스(System Dynamics), 교통 네트워크 시뮬레이터(SUMO, VISSIM 등) 활용

③ 다목적 평가지표 설정

• 대표 지표 예시:
  • 효율성: 평균 통행시간, 혼잡지수, 대중교통 이용률
  • 형평성: 소득계층별 수혜도, 교통약자 접근성
  • 환경성: CO₂ 배출량, 미세먼지 농도, 에너지 소비량
  • 경제성: B/C Ratio, 세수 영향, 고용 창출 효과

④ 의사결정 지원 분석

• 파레토 최적해(Pareto-optimal solution) 도출
• 지표 간 트레이드오프 시각화(예: 거미형 레이더 차트, 효율성–환경성 곡선)
• 이해관계자별 우선순위 기반 가중치 적용(Multi-criteria Decision Analysis)

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3. 시뮬레이션 접근법 및 계산 기법

다목적 시뮬레이션은 단순한 엑셀 모델이나 회귀 분석으로는 구현이 어렵기 때문에, 다음과 같은 고급 시뮬레이션 및 수리모형 기법이 적용된다

① 에이전트 기반 시뮬레이션 (ABM)

• 개별 시민, 차량, 사업체, 정책 담당자 등 다양한 행위자의 행태를 시뮬레이션
• 각 에이전트의 상호작용이 집단적 결과로 이어지는 과정을 재현

② 다목적 최적화 기법 (Multi-objective Optimization)

• NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)
• MOPSO (Multi-Objective Particle Swarm Optimization)
• 다중 목표에 대한 최적의 조합(policy mix)을 탐색

③ 시나리오 분석 및 민감도 분석

• 변수 변화에 따른 정책 효과의 민감도 측정
• 불확실성 시나리오에 따른 성과 편차 범위 예측

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4. 도시 적용 사례

① 암스테르담: 지속가능 교통전략 평가

암스테르담 시는 ‘자전거 인프라 확장 vs. 전기버스 도입’이라는 두 가지 대안을 다목적 시뮬레이션으로 비교했다. 시뮬레이션 결과, 자전거 인프라 확대는 단기적으로 혼잡 해소 효과는 작지만, 중·장기적으로 CO₂ 배출량 감소 및 저소득층 접근성 향상에 가장 효과적인 것으로 나타났으며, 이를 근거로 예산 우선순위를 재조정했다.

② 서울시: 자율주행 도입 정책 시뮬레이션

서울시는 자율주행 셔틀 시범 도입 지역을 선정하는 과정에서, 지역별 교통량 변화, 정류장 접근성, 교통약자 수혜도, 기존 대중교통과의 중복도 등 4개 지표를 동시 시뮬레이션하였다. 결과적으로 중랑구와 마포구 일부 노선이 가장 높은 형평성·효율성 균형 지수를 보여 시범 도입 지역으로 결정되었다.

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5. 정책적 활용 방안과 의사결정 지원

다목적 시뮬레이션은 단순한 보고서 수준의 정책 평가가 아니라, 실제 정책 결정자와 이해관계자가 함께 대화형 정책 설계(interactive policy design)을 가능하게 해주는 도구로 진화하고 있다. 이를 위한 주요 활용 방식은 다음과 같다

• 이해관계자별 지표 가중치 반영: 시민·사업자·환경단체·지자체 등의 입장 반영
• 시각화 기반 의사결정 대시보드: 정책 효과를 직관적으로 이해할 수 있도록 도표화
• 정책 시나리오 조합 추천 시스템: AI 기반으로 가장 바람직한 대안을 제안

이러한 방식은 특히 국가단위 장기계획 수립, 지자체 예산 배분, 스마트시티 인프라 투자 결정 등에서 의사결정의 투명성과 객관성을 높이는 데 기여하고 있다.

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6. 향후 전망과 기술 융합

다목적 시뮬레이션 기반 정책평가는 다음과 같은 기술과 결합되며 더욱 정교화되고 있다

• 디지털 트윈과의 연계: 도시의 복제 모델에서 시뮬레이션 결과를 실시간 반영
• AI 기반 정책 추천: 딥러닝을 활용한 정책 효과 예측 모델링
• 모빌리티 빅데이터 융합: 통신사 데이터, 교통카드, SNS 등 비정형 데이터와 결합
• 생애주기 기반 분석: 정책 효과를 시간에 따라 누적 추적하는 분석 방식 강화