모빌리티 탄력성 분석(Mobility System Elasticity Assessment)

모빌리티 탄력성 분석(Mobility System Elasticity Assessment)은 도시 교통 시스템이 외부 충격이나 변화에 얼마나 유연하고 지속가능하게 대응할 수 있는지를 평가하는 고차원의 분석 개념이다. 이 분석은 단순히 교통량의 변화에 대한 민감도나 혼잡도 수준을 보는 데 그치지 않고, 도시의 인프라, 교통정책, 기술 수용력, 사회적 회복 능력 등 복합 요소가 포함된 교통 생태계 전체의 ‘복원력(Resilience)’을 계량화하는 데 목적이 있다. 이 개념은 기후 위기, 감염병, 전력 장애, 대규모 행사 등 다양한 비정상적 상황에서의 교통 시스템 회복성과 대응 능력을 측정하는 데 활용되며, 지속가능한 도시 모빌리티 전략 수립의 필수 요소로 떠오르고 있다.

 

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1. 모빌리티 탄력성의 개념과 이론적 배경

모빌리티 탄력성은 일반적인 ‘탄력성(elasticity)’ 개념과는 다소 결이 다르다. 경제학에서의 탄력성이 ‘어떤 변수의 변화가 다른 변수에 미치는 민감도’를 의미한다면, 교통 시스템의 탄력성은 외부 변화에 대한 시스템의 ‘적응과 회복’ 능력을 포괄적으로 의미한다. 이는 전통적인 수요-공급 분석이나 통행량 예측을 넘어, 시스템 전반의 동적 안정성(dynamic stability), 대체 경로 유연성(route redundancy), 서비스 복원 속도(recovery speed) 등과 같은 요소를 종합적으로 평가한다.

이러한 분석은 ‘복원력(Resilience)’이라는 개념에서 확장되었으며, 스마트시티, 그린뉴딜, 도시 회복탄력성 연구 등과도 긴밀히 연계된다. 모빌리티 탄력성은 단기적 혼잡 회피 능력뿐만 아니라, 장기적 변화(예: 인구구조 변화, 에너지 전환, 기후위기 등)에 대한 지속 가능성까지를 포괄하는 통합적 분석 틀로 작동한다.

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2. 주요 분석 요소 및 지표 구성

모빌리티 시스템 탄력성을 평가하기 위해서는 단순한 교통지표 이상이 요구된다. 일반적으로 아래와 같은 다섯 가지 범주로 주요 분석 지표가 구성된다

 

① 구조적 유연성 (Structural Flexibility)
도로망, 대중교통망, 자전거도로, 보행 인프라 등 교통망의 다양성과 상호 연계성. 예를 들어 지하철이 마비될 경우 대체 버스 노선이 얼마만큼 흡수할 수 있는지를 분석한다.

 

② 운영적 회복력 (Operational Recovery Capacity)
교통수단의 운행 중단 시 평균 복원 시간, 유지보수 자원 확보 여부, 긴급운영 프로토콜 존재 여부 등이 평가된다. 특히 지진, 홍수 등 재난 시 대응 프로세스가 중요하게 다뤄진다.

 

③ 수요 대응 민감도 (Demand Elasticity & Flexibility)
수요 변화에 따른 유동성 평가. 예컨대 출퇴근 시간의 교통량 변화에 대해 대중교통이 얼마나 빠르게 대응 가능한지, 유연 근무제 도입 시 통행 수요가 어떻게 재분배되는지 등을 포함한다.

 

④ 기술 수용성 (Technological Absorptiveness)
MaaS(Mobility-as-a-Service), 자율주행차, 전기차 충전 인프라 등 새로운 기술을 얼마나 빠르게 도입하고, 제도적으로 수용할 수 있는지를 나타낸다. 이 요소는 도시의 스마트 인프라 성숙도와 관련이 깊다.

 

⑤ 사회·제도적 복원력 (Socio-institutional Resilience)
모빌리티 위기 발생 시 정책적 대응 속도, 시민 수용성, 지역 커뮤니티의 자발적 협력 가능성 등이 포함된다. 교통 약자 지원 체계, 긴급 우선 교통정책 등도 분석 대상이다.

 

이러한 요소들은 종합지수화되어 탄력성 레벨을 평가하게 되며, 최근에는 AI 기반 도시 모빌리티 시뮬레이터와 연계되어 동적 시나리오 분석도 가능해지고 있다.

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3. 분석 방법론과 모델링 접근

모빌리티 탄력성 분석은 일반적인 통계 기법으로는 분석이 어렵기 때문에, 주로 시나리오 기반 동적 시뮬레이션과 네트워크 이론 기반 모델링, 에이전트 기반 모델(ABM: Agent-Based Modeling) 등이 활용된다.

시나리오 기반 시뮬레이션은 특정 재난 상황이나 사회적 변수(예: 팬데믹 발생, 연료 공급 차단, 지하철 파업 등)를 설정한 후, 도시 교통 시스템이 시간 경과에 따라 어떻게 반응하고 회복하는지를 모의 실험하는 방식이다.

네트워크 이론 기반 모델링은 도로망 또는 대중교통망을 노드-링크 구조로 환원하여, 특정 노드(정거장)나 링크(구간)가 끊겼을 때 전체 네트워크의 평균 도달 가능성, 흐름 재분배 패턴 등을 분석한다. 이 과정에서 네트워크 밀도, 대체경로 비율, 구조적 허브 의존도 등의 지표가 활용된다.

에이전트 기반 모델은 개별 시민의 교통 선택 행태를 시뮬레이션하여, 위기 발생 시 개별 행동의 누적 효과가 전체 도시에 어떤 교통 패턴을 만들어내는지를 분석한다. 이 방식은 통근자, 학생, 택배 기사 등 다양한 역할의 행위자를 가정하고, 그들의 선택 변화가 전체 시스템에 미치는 영향을 분석하는 데 유용하다.

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4. 도시별 사례 분석: 서울과 암스테르담

서울시의 모빌리티 탄력성 전략은 2020년 코로나19 시기 대중교통 수요 급감과 비대면 근무 확산이라는 충격 속에서도 일정한 수준의 탄력성을 보여주었다. 출퇴근 시간 집중 현상을 피하기 위한 유연 근무제와 연계된 ‘탄력 배차제’가 시행되었고, 공유자전거 ‘따릉이’ 사용량이 기존 대비 150% 이상 증가하면서 보행-자전거 대체 수단으로 기능했다.

서울시는 또한 스마트 교통 통제센터(SMTC)를 통해 주요 노선의 실시간 혼잡도를 분석하고, 시민에게 경로 우회 알림을 제공하는 시스템을 도입함으로써 정보 기반의 행동 변화 유도 전략을 성공적으로 운영했다. 이처럼 다중 수단의 상호 보완성과 기술 기반 대응 속도는 서울 모빌리티 시스템의 회복 탄력성에서 중요한 역할을 했다.

암스테르담은 지속가능 교통과 탄력성을 도시 설계 차원에서 일관되게 추구한 대표 사례다. 이 도시는 전체 교통량의 약 40% 이상이 자전거 이동으로 구성되어 있어, 대중교통 파업이나 유류비 인상 같은 외생적 변수에 대한 내성이 매우 강하다. 또한 차량 진입 제한 구역, 보행자 우선 구역, 스마트 자전거 주차 시스템 등을 통해 탄력적 도시 교통망의 구조적 다변화를 실현했다.

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5. 모빌리티 탄력성과 기후·재난 대응

모빌리티 탄력성은 단순한 교통 효율을 넘어서 기후 변화, 자연재해, 사회적 충격에 대한 도시의 회복 능력과 직결된다. 예를 들어, 폭우나 폭설로 인한 도로 침수, 산사태 발생 시 차량 이동 경로의 마비 가능성을 평가하고, 대체 수단이나 지능형 경로 안내 시스템이 얼마나 효과적으로 작동하는지를 분석하는 것이다.

이러한 분석은 특히 기후위기 대응 도시 전략(City Climate Resilience)의 일부로, 교통의 탄소중립화와 함께 이중으로 관리된다. 전기차 충전 인프라의 재난 시 운영 가능성, 공유모빌리티의 유연 배치 가능성, 취약계층의 긴급 수송 체계 등도 함께 포함된다.

지속가능 도시 평가 지표(SDG 11)에 따르면, 교통 시스템의 회복력은 ‘지속가능한 도시 및 공동체’ 항목에서 핵심 평가 요소로 명시되어 있으며, UN과 OECD는 이를 기준으로 도시 간 국제 비교를 시도하고 있다.

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6. 향후 발전 방향과 정책적 함의

모빌리티 탄력성 분석은 단순한 교통학적 문제를 넘어, 도시정책, 재난관리, 기술혁신, 사회적 형평성 등과 맞닿아 있는 융합적 분석 체계다. 향후 이 개념은 다음과 같은 방향으로 진화할 가능성이 크다.

• 디지털 트윈 기반 교통 복원 시뮬레이션: 도시 전역을 가상화하고, 실시간 데이터를 바탕으로 시나리오별 교통 반응을 모사하는 기술
• AI 기반 위기 예측 및 대응 모델: 기상 정보, 교통 흐름, SNS 데이터를 통합 분석하여 이상 징후를 조기 탐지
• 정책-기술-시민 연계 프레임워크: 단순한 기술 대응이 아닌 시민 참여 기반의 회복 정책 연계 시스템

국가와 지자체는 향후 도시 교통계획을 수립할 때, 정체 해소나 인프라 확충보다 더 중요한 전략으로 ‘시스템의 복원력 확보’를 우선순위에 두어야 하며, 이를 위해 도시 간 데이터 공유, 국제 표준화 지표 정립, AI 기반 시뮬레이션 툴 개발 등이 병행되어야 한다.