시뮬레이션기법 활용방안

현재 국내에서도 활동기반모형을 적용하기 위한 기초적인 시도가 이루어지고 있고, 외 국에서 개발된 활동기반 시뮬레이션모형을 수도권에 적용해본 결과 정책 활용성이 높다

는 것을 확인한 바 있다. 이 과제에서는 미국에서 개발된 SimAGENT모형과 유럽에서 개 발된 FEATHERS모형을 수도권에 적용하고, 한국에 활동기반 교통수요 시뮬레이션을 적 용할 때 극복해야 할 장애요인을 사전에 파악하여 해결방안을 모색하고자 하였다.

활동기반 시뮬레이션 모형에 의한 결과 중 4단계 모형과 가장 다른 점은 개인의 하루 동안의 이동을 연속적으로 보여준다는 것이다. 그 결과 [그림 12]와 같이 한 지역에 사는 주민들이 하루 동안 거주지에서 출발하여 다양한 곳에서 활동을 수행한 뒤 저녁에는 거주 지로 돌아오는 행동패턴을 파악하는 것이 가능하다. 활동기반 시뮬레이션의 이러한 특성 을 이용하면, 한 지역에 어떠한 교통 정책이 시행되었을 때(예: 혼잡통행료), 단순히 그 영향을 받는 통행량을 파악할 수 있을 뿐 아니라, 영향을 받는 사람들의 거주 지역 및 인 구·사회적 특성을 예측하는 것이 가능하다.

5A M 3P M

9A M 7P M

1PM 11P M

흰색: 4명 이하의 활동 [그림 12] 안양 주민의 시간대별 활동 위치

활동기반 시뮬레이션의 정책적 활용도를 검증하기 위해 두 모형을 이용하여 가상 교통

근시 정체 시나리오를 [그림 13]으로 요약하였다. 4인 가구의 가구원이 각 시나리오 하에 서 어떠한 시공간적 이동패턴을 나타내는지 비교할 수 있으며, 이 결과는 개인별 시간사용 패턴, 이동거리, 교통수단선택, 교통비용 등의 정보를 포함하므로 각 정책이 개인의 행동 에 미치는 세부적인 영향을 정량적으로 분석할 수 있었다.

시나리오 구분

베이스라인 시나리오

자가용 통행비용 증가 시나리오

출퇴근시 정체 심화 시나리오

가구원 이동패턴

[그림 13] 시나리오별 각 가구원의 공간적 이동 및 이동거리, 교통비용 변화(예시)

또한 미래의 인구·사회적 변화가 가져올 교통수요 변화를 예측하는 데 있어 활동기반 시뮬레이션의 활용도를 검증하기 위해 고령화와 여성의 사회진출 증가에 따른 영향을 분 석하였다. 그 중 여성 취업률의 20% 증가를 가정한 시뮬레이션 결과를 [그림 14]에 나타 내었다. 시나리오 적용 시 하루 중 고르게 분포하는 여성의 쇼핑활동이 여성의 취업률 증 가로 퇴근시간 이후로 이동함을 볼 수 있으며, 가구 내 상호작용에 의해 남성도 쇼핑활동 을 담당하게 되어서 남성의 퇴근 후 쇼핑활동 또한 증가하는 결과를 볼 수 있다.

시나리오 베이스라인 시나리오 여성취업률 20% 증가

남성

여성

마중, 배웅 쇼핑, x축: 활동시작시간(700=오전7시, 2200=오후10시), y축: 활동빈도 [그림 14] 남성과 여성의 시간대별 자녀 마중·배웅 및 쇼핑 활동 분포

이러한 분석은 기존의 4단계 모형으로는 불가능한 것으로, 양적 팽창이 아니라 질적 개선을 목표로 하여 정책이 개개인의 삶에 미치는 영향을 세밀하게 분석할 필요가 있는 현재의 국정기조에 활동기반 시뮬레이션의 활용성이 높음을 보여준다.