2013년 8월 진행된 인터뷰 모습
이번 호 e-interview에서는 지난 2013년 8월 국토연구원 강당에 서 개최한 ‘교통정책 실효성 제고를 위한 활동기반모형의 역할과 방향에 대한 국제세미나’에 참석한 캘리포니아대학교 산타바바라 지리학과의 콘스타디노스 굴리아스(Konstadinos Goulias) 교수와 남캘리포니아 정부연합(SCAG)의 최성연(Simon Choi) 박사를 인 터뷰한 내용을 게재한다.
콘스타디노스 굴리아스, 최성연:
남캘리포니아 활동기반
교통계획모형의 개발과 비전
윤서연 | 국토연구원 책임연구원(인터뷰)
▶ 윤서연(이하 ‘윤’): 남캘리포니아 정부연합(Southern California Association of Governments: SCAG)이 활 동기반모형 개발을 어떻게 시작하게 되었는지 설명해주시기 바랍니다.
▶▶최성연(이하 ‘최’): 이 프로젝트는 2006년, 활동기반모형의 적용 가능성에 관한 연구로부터 시작했습니 다. 그 당시 미국에서는 활동기반모형이 개발·적용된 사례가 거의 없었기 때문에 우리는 처음부터 모든 것을 파악해야 했습니다. 굴리아스 교수는 2006년 활동기반모형의 적용 가능성에 대한 연구를 맡아 진행 했고, 그 다음 해에는 다른 컨설턴트들이 SCAG에서 어떠한 활동기반모형을 적용할 수 있는지, 그리고 대 안은 어떤 것들이 있는지 검토했습니다.
이러한 2년간의 프로젝트를 통해 SCAG은 활동기반모형을 개발하기로 결정했습니다. 이 프로젝트는 규모가 커질 것이라고 예상돼 프로젝트 개발을 맡기 위해 여러 팀이 경쟁해야 했습니다. 굴리아스 교수는 두 명의 교수들과 함께 나중에 SimAGENT가 된 모형의 틀을 제안했고, 그 외에 다른 컨설턴트들이 경 쟁에 참여했습니다. 결국 굴리아스 교수와 동료들이 제안한 아이디어가 선택되었고, 이후 7년간 우리는 SimAGENT를 개발하고 있습니다.
▶▶콘스타디노스 굴리아스(이하 ‘굴리아스’): 최성연 박사님이 말씀하신 적용 가능성 연구에 관해서 조금 더 보충하겠습니다. 제가 2004년도에 펜실베이니아에서 캘리포니아로 옮긴 후 들은 질문은 “이렇게 큰 지역 에 활동기반모형을 적용할 수 있습니까?”입니다. SCAG은 1,800만 명의 인구를 가진 거대한 지역입니다.
세계에서 10위를 차지하는 경제규모는 독일의 경제규모와 비슷해 경제활동이 매우 활발합니다. 이러한 상 황임에도 물론 위 질문에 대한 답변은 “예”였습니다. 사실 어떤 모델이라도 충분한 자원을 사용할 수만 있 으면 큰 지역에 적용할 수 있습니다. 활동기반모형의 경우는 대용량의 연산을 얼마나 빠르게 할 수 있느냐 - interview · K o n s t a d i n o s G u l i a s · S i m o n C h o i
▶ Seo Youn Yoon(hereafter ‘Yoon’): Could you explain how SCAG decided to develop an activity-based model (ABM)?
▶▶Simon Choi(hereafter ‘Choi’): This project started in 2006, and we developed a work contract for a feasibility study. Around that time we had very limited practice going on regarding ABM in the US, and we needed to be educated from the beginning. Kostas conducted the feasibility study in the fiscal years of 2006. In the next year, we brought another group of consultants, and they talked about some practice: what kind of ABM can be introduced for SCAG and what kinds of alternatives exist.
Based on the two-year project we eventually decided to develop an ABM. When we opened the request for proposals to the world, because this is a mega-project and people should compete for this, Kostas brought two other professors, and they proposed a nice modeling framework, which became SimAGENT later, and other 2-3 groups competed. Eventually, Kostas and his colleagues’ idea was selected, and we spent several years on the development of SimAGENT since then.
▶▶Kostas Goulias(hereafter ‘Goulias’): Regarding the feasibility study that Simon talked about, the very first question I got after I just moved into California was “is it possible to handle such a big region with ABM?” SCAG is the size of a country with 18 million people, and very dynamic as an economy – it has 10th largest economy in the world, which is comparable to Germany. And of course, the answer was yes because any big place can be handled by any type of models as long as you have the resources.
The computational power was one of the questions for ABM.
Konstadinos Gulias, Simon Choi:
Development of Activity-based Model in Southern California
: Current Status and Visions
가 중요한 요소였습니다.
두 번째 질문은 “활동기반모형으로는 분석할 수 있지만 사단계 모형으로는 불가능한 정책에 어떤 것들이 있는가?”였습니다. 아직도 많은 사람들이 사단계 모형으로 교통비용 정책을 분석할 수 있다 고 주장합니다만, 저는 그렇게 생각하지 않습니다.
사단계 모형에서 비용분석이 이루어질 수 있는 것 은 그 일부인 회랑에 대한 모형에서이지 일반적인 사단계 모형을 이용한 것이 아닙니다.
일례로 맨해튼섬에 있는 뉴욕의 중심지로 가기 위해서는 통행료가 있는 터널과 다리를 지나야 하 는데, 뉴욕은 다리의 통행료를 올리기로 결정합니 다. 하지만 사단계 모형에서 일반적으로 예상되는 결과와는 달리, 통행료 인상 후에도 다리를 통과하 는 교통량이 줄지 않았습니다. 다리를 사용하는 사 람들의 특성을 자세히 살펴보니, 저소득층 사람들 은 자동차에서 대중교통으로 이동한 반면, 더 많은 고소득층 사람들이 자동차를 타고 다리를 이용한다 는 것을 발견하게 되었습니다. 이것은 잘못된 정책 의 결과로 저소득층 사람들을 희생시켜 수익을 얻 는 전형적인 예입니다. 이것은 좋은 정책이 아닙니 다. 그리고 사단계 모형에 의한 분석이 어떻게 잘못 된 결과를 보여줄 수 있는지에 대한 예이기도 합니 다. 사단계 모형으로는 어떤 정책이 개인, 혹은 가 구의 특성에 따라 다른 영향을 미친다는 것을 보여
줄 수 없습니다. 사단계 모형에 의한 정책 영향은 공간적으로 집계된 총량으로만 파악이 가능합니다.
또 다른 종류의 예도 많이 있습니다. 시간에 대 한 정책은 사단계 모형으로 분석할 수 없습니다. 예 를 들어 출발 시간, 근무 시간 시차제, 주5일이 아닌 주4일근무, 자택 근무 등과 같은 정책의 경우 활동 시간과 스케줄의 영향을 받게 됩니다. 또한 가구 내 에서 활동에 대한 계획과 활동위치를 결정하는 것 은 누구인가 등에 대한 가구 내 상호작용에 대한 분 석은 사단계 모형에서는 불가능합니다. 사단계 모 형은 처음부터 이러한 분석을 위해 디자인되어 있 지 않습니다.
정교한 모형을 만들려고 노력하면, 그 과정에서 여러 가지를 배울 수 있습니다. 예를 들어, SCAG 은 자신들의 서버 관리방식을 완전히 바꾸었습니 다. 현재 그들은 더욱 강력한 연산능력을 가진 컴 퓨터를 사용하고 있습니다. 그리고 새로운 방법론 도 배우게 됩니다. 활동기반모형의 첫 단계는 인 구합성(synthetic population generation)입니다.
SCAG의 스태프들은 인구합성 방법을 배워서 현 재 사용하고 있는 사단계 모형에 적용시켰습니다.
그리고 저는 SCAG 스태프들과 행동모형에 관한 얘기를 많이 했습니다. 그 결과, SimAGENT에 포 함된 차량구매와 선택 모델을 SCAG의 지속가능성 모형에 사용하게 됩니다. 모형개발 과정에서 이렇 - interview · K o n s t a d i n o s G u l i a s · S i m o n C h o i
“사람들은 활동모형의 결과물을 사람들의 스케줄을 단순화한 것으로 여깁니다. 그래서 활동기반모형 을 단시간에 개발할 수 있는 것이라고 생각하는 경우가 있습니다. 하지만 이것은 실제 사람들의 삶이 녹아 있는 패턴이기 때문에 생각보다 복잡합니다. 그래서 일반적으로 사단계 모형보다는 더 많은 데 이터를 요구하는 것입니다”.
콘스타디노스 굴리아스(Konstadinos Gulias)
The second question was what policies ABM can address and four-step models cannot. Still even now many people claim that four-step models can handle pricing, but I don’t believe them. Because it is the corridor model of the four-step model system that can handle pricing, not the whole four-step model.
Four-step models are to aggregate to do that. There are many other policies that four-step models cannot handle. One example is for the bridges in New York. The financial district in New York is an island, and you have to go through tunnels or bridges with toll. New York decided to increase the prices of toll on the bridges. They did a before-and-after study, and the after study showed that the traffic flow on the bridges did not decrease contradictory to what four-step models would tell you. But the when they looked at the type of users, they found out the low income people switched to public transportation, but the high income people bought a car and went through the bridges. This is a very typical example of how a policy can give you the revenues at the cost of the lower income people. This is not a good policy.
This is also a typical example of how four-step models would fail, because you cannot go through the assessment of policy impacts person-by-person or household-by-household, but the assessment is done for the whole aggregate with four-step models.
I can give you all kinds of other examples. Any time-based policies cannot be handled by four-step models. Anything that has to do with departure time, staggered work hours, compressed work week, for example four work days instead of five, telecommuting, all those policies where timing and scheduling of activities are affected, how different people in the household organize their activities and destinations, four-step models cannot do it. It was never designed to do that.
In addition to those, trying to build a sophisticated model works like an educational tool for the agency. For example, SCAG completely changed the way they maintain their servers. Now they have more computational power. Also you learn new tricks. The very first step of ABM is synthetic population generation. As soon as the SCAG staffs learned how to use it, they applied it to the four step model. We talked a lot about behavioral models, and then one of the staffs took some ideas regarding car ownership in SimAGENT and used them in SCAG’s sustainability tool. There are these unintended positive impacts. Others groups or other projects can use the technology developed for one. I think that might have more positive effects than just the model itself.
▶▶ Choi: We have been investing money from 2006 to now for 6~7 years, and you need to have a good context to do such long-term development. Caltrans have transportation model guidelines as a part of the government guidelines. As part of the transportation model guidelines, they specify the four largest MPOs in California should make efforts to develop advanced travel models. It was a very
게 의도하지 않은 긍정적인 영향이 나타나는 것입 니다. 이 프로젝트를 위해 개발된 것을 다른 그룹이 나 프로젝트를 위해서도 사용할 수 있습니다. 이런 현상이 개발된 모형 자체보다 더욱 긍정적인 영향 을 가져올 수 있습니다.
▶▶최: SCAG은 SimAGENT 개발에 2006년부터 지금까지 7년 동안 투자하고 있습니다. 이러한 장기 개발을 진행하기 위해서는 앞선 모형 개발을 장려 하는 좋은 제도가 마련되어야 합니다. Caltrans(캘 리포니아 주정부 내 교통부)는 정부 지침의 일부로 교통모형에 대한 지침을 가지고 있습니다. 교통모형 에 관련된 지침에는 캘리포니아에서 가장 큰 4개의 MPO(Metropolitan Planning Organization)들이 발 전된 형태의 교통모형 개발을 위해 지속적으로 노 력해야 한다고 명시되어 있습니다. 이러한 지침이 있기 때문에 활동기반모형 개발이 어렵지 않게 허 가를 받을 수 있었습니다. 연방정부 교통부는 385 개 이상의 MPO가 지역교통계획을 위해 필요한 자금을 지원합니다. 이 자금은 Caltrans를 통해서 SCAG이 사용할 수 있게 되는 것입니다. SCAG은 캘리포니아의 모든 MPO에 영향을 줄 수 있는 가 장 큰 MPO 중의 하나이고, Caltrans는 위와 같은 지침으로 우리가 고급 모형을 만드는 것을 지원합 니다. 그 결과 우리가 활동기반모형에 투자할 수 있 는 것입니다. 이러한 과정을 거쳐 투자 결정이 이루
어지면 제대로 된, 적용 가능하고 실행 가능한 모형 을 만드는 데 적어도 10년이 걸립니다. 절대로 1~2 년 안에 이룰 수 있는 일이 아닙니다.
▶▶굴리아스: 동의합니다.
▶▶최: 이러한 작업은 짧은 시간 내에 이루어질 수 있는 것이 아닙니다. 일단은 연구의 형태로 활동기 반모형의 원형 모형(prototype model)을 개발하는 것으로부터 시작할 수 있습니다. 이것을 정책 담당 자들에게 보여주면서 “이러한 것들이 가능합니다” 라고 말하는 겁니다. 그 후에 더 좋은, 더 큰 모형의 틀을 위한 투자를 요구할 수 있습니다.
▶▶굴리아스: 그래서 여기에는 주의와 지혜가 필요 합니다. 사람들은 활동모형을 보면서 이것을 당연 한 것으로 여깁니다. 활동모형의 결과물인 사람들 의 스케줄이 단순해 보이는 것입니다. 그래서 활동 기반모형을 단시간에 개발할 수 있는 것이라고 생 각하는 경우가 있습니다. 하지만 이것은 실제 사 람들의 삶이 녹아 있는 패턴이기 때문에 생각보다 복잡합니다. 그래서 일반적으로 사단계 모형보다는 더 많은 데이터를 요구하는 것입니다.
▶ 윤: 활동기반모형이 실제로 실행 가능하며 정책 분석에 실용적이라는 것을 다른 사람들에게 납득 시키려고 할 때 가장 큰 장벽은 무엇이었습니까?
▶▶굴리아스: 아마도 변화에 대한 거부일 것입니다.
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“이 모형에는 단지 과학적인 부분만 있는 것이 아닙니다. 과학인 만큼 기술적인 부분도 존재합니다.
만약 우리가 예상했던 대로 모형이 잘 작동하지 않는다면, 제대로 작동할 수 있도록 수정이 필요하 기 때문에 기술이 중요합니다. 이렇게 수정하기 위해서는 과학보다는 기술이 필요하고, 실전 경험과 통찰력이 필요합니다”.
최성연(Simon Choi)