마이크로시뮬레이션 기반 수요예측 (Microsimulation 기반 수요예측)

마이크로시뮬레이션 기반 수요예측(Microsimulation-based Travel Demand Forecasting)은 개별 통행자나 차량 단위로 교통 행태를 정밀하게 모사하여, 미래의 교통 수요 및 이동 경로, 시간, 수단 선택 등을 예측하는 첨단 분석기법이다. 이 방식은 인구 구성, 행태 특성, 도시 변화 요인을 고려한 고해상도 예측이 가능하며, 기존의 집계형 수요모델을 보완하거나 대체할 수 있는 차세대 교통수요 예측 프레임워크로 주목받고 있다. 서브 키워드로는 개별기반 모델링, 행태 모사, 정밀 수요 시뮬레이션이 있다.

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1. 마이크로시뮬레이션 수요예측의 개념과 필요성

전통적인 교통수요 예측은 '4단계 수요모형(Trip Generation → Distribution → Mode Choice → Assignment)'을 기반으로 구축되며, 교통존(TAZ) 단위의 집계형 통행자를 가정한다. 하지만 실제로는 개인별 이동 목적, 시간 선택, 수단 선호, 사회경제적 요인 등이 복합적으로 작용하며 교통 수요를 형성한다.

이러한 현실을 더 정밀하게 반영하기 위해 도입된 것이 마이크로시뮬레이션 기반 수요예측(Microsimulation-based Demand Modeling)이다. 이 방식은 각 '개인' 또는 '가구'를 기본 단위로 하여, 통행 발생과 선택 행동을 시뮬레이션하며 전체 교통 흐름을 만들어낸다.

▶ 왜 필요한가?

• 스마트 모빌리티, 자율주행, MaaS 시대에 개별 이동자 기반 예측이 필수
• 교통약자, 고령자 등 다양한 행태 특성 반영 가능
• 혼잡 시간대, 특정 노선 등 정책 타깃 설정이 명확함
• 도시 변화에 대한 민감도 분석(시나리오별 예측)이 우수

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2. 마이크로시뮬레이션 수요모형의 구조

마이크로시뮬레이션 기반 수요예측은 다음과 같은 구조로 구성된다:

▶ 1) Synthetic Population 생성

• 전체 인구를 통계적으로 가상의 개인 또는 가구 단위로 생성
• 연령, 성별, 직업, 소득, 차량 소유 여부 등 속성 포함
• 인구주택총조사, 가구통행실태조사, 상권 데이터 등 활용

▶ 2) 활동 기반 통행 계획(Activity-based Travel Plan)

• 개인의 하루 일정을 구성: 예) 집 → 직장 → 식당 → 쇼핑 → 집
• 각 활동의 위치, 시작 시간, 체류 시간, 이동수단을 예측
• 활동의 '원인'에 따라 통행이 '결과'로 생성됨

▶ 3) 통행 행태 모델링

• 수단 선택: 로짓모형 또는 Hybrid Choice Model
• 출발 시각 결정: 시간의존적 행태 모형
• 경로 선택: 최단시간, 최적비용, 도로망 조건 반영
• 복수 목적 통행(Trip chaining)도 반영 가능

▶ 4) 시뮬레이션 실행 및 결과 생성

• 시나리오별로 수천~수십만 명의 개인이 통행 계획을 수행
• 각 시점별 OD 통행량, 경로별 교통량, 혼잡도 등을 집계
• 정책 변화나 도시 구조 변화에 따른 예측 가능

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3. 대표 사례와 실제 정책 적용

▶ 사례 1: 미국 PTV VISUM ActivitySim 도입

미국 교통분석기관은 기존 VISUM 네트워크 모델에 ActivitySim이라는 마이크로시뮬레이션 수요모형을 결합해 다음과 같은 성과를 도출하였다.

• BRT 노선 추가 시 수단 전환률, 시간대별 통행 변화 정밀 예측
• 시나리오별 탄소배출량 변화까지 계산
• 신도시 교통계획 및 통근비용 분석에 활용

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▶ 사례 2: 독일 MATSIM 기반 통행자 시뮬레이션

MATSIM(Multi-Agent Transport Simulation)은 대표적인 오픈소스 기반 마이크로시뮬레이터다. 독일 여러 도시에서는 이 모델을 활용하여 다음을 구현하였다:

• 약 100만 명의 통행자 가상생성
• 자전거, 공유차량, 대중교통 선택 가능
• 정책 변경 시, 통행자의 재계획(Replanning) 알고리즘 적용
• 결과적으로 정책 반응성을 매우 현실적으로 표현

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▶ 사례 3: 서울시 마이크로 기반 수요 분석 시범사업

서울시는 일부 자치구를 대상으로 가구단위 통행계획 시뮬레이션을 실행하였다.

• 공공데이터 + 통신사 LBS 데이터로 가구 속성 추정
• 출근 시간대 혼잡구간의 수요 재분산 효과 분석
• 유연출근제 도입 시 통행 집중 시간대 변화 예측
• 결과는 자율적 시간차 통근 권장 정책 수립에 활용

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4. 기술적 한계와 마이크로시뮬레이션 도입 시 고려사항

▷ 1. 데이터 구축 및 정합성 확보

• 개인/가구 수준의 속성 정보 확보가 어려움
• 가상의 Synthetic Population을 생성해야 하며, 통계적 정합성 확보 필요

▷ 2. 연산 시간과 자원 문제

• 수십만 명 이상을 시뮬레이션하려면 고사양 연산 자원(GPU/클러스터)이 필요
• 시나리오 수가 많아질수록 연산시간 급증

▷ 3. 모형 교차 검증의 어려움

• 개별 행동은 불확실성이 높아 예측 오차 발생 가능
• 결과 해석에 있어 평균적 해석 기준이 필요

▷ 4. 공공기관의 수용성

• 아직 국내 교통계획에서는 4단계 모형이 중심
• 마이크로시뮬레이션은 도입 초기로, 표준화된 지침 부족

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5. 미래 교통정책과의 통합 활용 가능성

마이크로시뮬레이션 기반 수요예측은 다음과 같은 분야에서 큰 잠재력을 가진다:

• 자율주행차 기반 도시 수요 예측
  차량 공유, 무차별 경로 재설계, 새로운 시간대 분포 등 예측 가능
• MaaS 수요 시뮬레이션
  사용자 성향에 따라 모빌리티 통합 서비스를 어떻게 선택할지 모델링
• 탄소배출 예측과 연계
  통행 단위의 CO₂ 배출량을 추적하고, 수단 전환 시 효과를 정밀 추정
• 디지털 트윈 교통 도시 구축
  실제 인구 기반 시뮬레이션과 가상 도시를 결합하여 정책 실험 가능

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▶ 표: 전통적 수요모형 vs 마이크로시뮬레이션 수요모형 비교

항목	전통적 수요모형 (4단계)	마이크로시뮬레이션 수요모형
분석 단위	TAZ(교통존), 집계형	개인 또는 가구, 비집계형
통행 발생	통행률 기반	활동 계획 기반
수단 선택	평균 속성 기반 로짓모형	개인 속성 기반 선택모형
시간대 분석	고정 시간대	연속 시계열 분석 가능
예측 정밀도	중간	높음 (행태 반영)
정책 반응성	약함	매우 우수
활용 분야	교통시설 계획	스마트 모빌리티, 자율주행, 환경 정책 등

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※ 마이크로시뮬레이션 기반 수요예측은 사람 중심, 개별 통행 중심의 미래 교통 설계 전략이다.
이동의 단위가 ‘도시’에서 ‘개인’으로 바뀌는 지금, 교통공학자는 평균의 흐름을 넘어 개별의 경로를 읽어내고, 더 나은 선택을 유도할 수 있는 정책 시뮬레이터이자 데이터 설계자로 진화해야 한다.