예측 기반 예측(Stochastic Travel Forecasting)

예측 기반 예측(Stochastic Travel Forecasting)은 교통 수요와 통행 행태를 확률적으로 분석하여 다양한 가능성을 고려한 교통 예측 결과를 산출하는 모델링 접근법이다. 이 글에서는 불확실성을 반영한 예측의 필요성과 개념, 수학적 모델 구조, 도시 교통 시스템 적용 사례, 분석 한계 및 미래 교통정책과의 연계 방향을 종합적으로 살펴본다. 서브 키워드로는 확률 기반 수요 예측, 통행행태 불확실성, 시나리오 기반 계획이 있다.

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1. 예측 기반 예측의 개념과 등장 배경

전통적인 교통 수요 예측 모델은 대부분 ‘결정론적(Deterministic)’ 접근법을 사용한다. 즉, 특정한 입력값(인구, 소득, 차량 보유율 등)에 대해 하나의 결과값(예: 통행량, 속도)을 도출하는 방식이다. 하지만 도시 교통 시스템은 다양한 불확실성과 행태적 다양성을 내포하고 있다. 예를 들어, 동일한 출근 경로라도 날씨, 사고 발생, 대중교통 상황 등에 따라 실제 통행 시간은 크게 달라질 수 있다.

이러한 배경에서 등장한 것이 예측 기반 예측(Stochastic Travel Forecasting)이다. 이는 교통 예측의 불확실성을 정량적으로 분석하고, 다양한 가능성의 분포를 도출함으로써 더 현실적인 계획과 정책 결정을 가능하게 하는 예측 방식이다.

예측 기반 예측은 다음과 같은 경우에 특히 필요하다:

• 새로운 교통수단(예: BRT, LRT 등) 도입 효과 예측
• 인구 이동, 소득 변화 등의 불확실성이 큰 중장기 교통계획
• 기후 변화, 감염병 확산 등 외부 변수에 따른 수요 변동 분석
• 차량 공유, 자율주행 등 행태 변화가 급격한 미래 교통환경

기존 예측이 ‘하나의 미래’를 가정했다면, 예측 기반 예측은 ‘여러 개의 미래’를 동시에 고려하여 계획의 유연성과 회복력을 강화하는 접근이라 할 수 있다.

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2. 수학적 구조와 확률 기반 모델링 기법

예측 기반 예측의 핵심은 통행 변수(수요, 시간, 거리, 경로 등)를 확률변수(Random Variable)로 정의하고, 그 분포와 기대값, 변동성을 분석하는 데 있다. 이는 확률론 및 통계학, 불확실성 분석 기법, 몬테카를로 시뮬레이션 등과 결합된다.

▷ 기본 구조

D=f(X)+ϵD = f(X) + \epsilon

• DD: 예측된 교통수요 또는 통행값
• f(X)f(X): 설명 변수 XX (인구, 소득, 통행비 등)의 함수
• ϵ\epsilon: 오차항 또는 확률적 변동 요소
• XX: 확률변수로 설정되며, 분포함수(PDF) 보유

▷ 주요 기법

기법	설명	활용 분야
Monte Carlo Simulation	여러 확률변수 조합으로 수천 번 예측 수행	시나리오 기반 수요 예측
Bayesian Inference	사전정보 + 관측정보로 분포 갱신	중장기 정책 평가
Stochastic User Equilibrium (SUE)	운전자 경로 선택의 불확실성 반영	동적 경로 분석
Discrete Choice with Random Parameters	각 개체의 선택 확률을 분포로 정의	통근·통학 통행 예측
Gaussian Process Regression	예측값 자체의 확률분포 추정	고차원 예측모형 구축

이러한 구조를 통해 수요 예측뿐만 아니라 통행 시간, 경로 선택, 정체 수준 등도 확률적으로 예측할 수 있으며, 정책 시행 결과에 대한 위험 분석(Risk Analysis)도 가능해진다.

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3. 도시 교통 시스템에서의 실제 적용 사례

예측 기반 예측은 도시 교통계획, 교통영향평가, 인프라 투자 분석 등에서 활용되며, 불확실성을 반영한 정책 설계와 민감도 분석을 통해 실무 적용력을 높이고 있다.

▶ 사례 1: 신도시 교통수요 시나리오 분석 (세종시)

세종시의 대중교통 계획에서는 유입 인구 예측에 따라 교통수요가 크게 달라질 수 있어, 인구 시나리오별로 수요 예측을 실시하였다. 2027년까지 인구가 30만, 35만, 40만으로 증가하는 각 경우에 대해 버스 수요, 자가용 분담률 등을 확률분포로 도출했으며, 이에 따라 BRT 정류장 배치와 운행 간격을 차등 설계하였다.

▶ 사례 2: 기후 영향 하에서의 통행시간 예측 (서울시)

서울시 교통정보센터는 기상 데이터를 반영하여 강우량, 적설량이 증가하는 경우의 통행시간 증가량을 예측하는 모델을 구축했다. 과거 데이터 기반으로 통행 시간의 확률분포를 설정한 뒤, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 기상 조건별 통행 지연 확률을 시각화했다. 이는 우천 시 대중교통 연계 정책에 직접 활용되었다.

▶ 사례 3: 자율주행 시대의 불확실성 기반 경로 설계

자율주행차의 경로 탐색에는 실시간 사고, 교통량, 주행 행동 등의 변수로 인해 경로 선택의 불확실성이 존재한다. 미국 캘리포니아주 파일럿 프로젝트에서는 확률 기반 경로 선택 모델을 적용해, 최단 거리보다는 가장 높은 도착 확률 경로를 제시하는 시스템을 개발하였다.

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4. 한계점과 기술적 도전 과제

예측 기반 예측은 유용성이 매우 높지만, 다음과 같은 한계와 기술적 과제를 동반한다.

1. 높은 계산 복잡도
   확률변수를 기반으로 수천~수만 개의 시나리오를 반복 계산해야 하므로, 일반적인 수요 예측 모델보다 수백 배 이상의 계산 자원이 필요할 수 있다.
2. 정확한 확률분포 정의의 어려움
   설명변수(인구, 소득 등)의 분포를 추정하기 위한 충분한 과거 데이터가 부족하거나, 그 분포가 미래에도 유지될 것이라는 보장이 없다.
3. 불확실성 해석의 어려움
   확률 분포로 제시된 예측 결과를 도시정책 의사결정자가 해석하고 수용하는 데 어려움이 있을 수 있다. 예: "20% 확률로 수요가 20% 넘을 수 있음"이라는 정보의 정책적 해석.
4. 민감도 분석 및 시나리오 설정의 주관성
   어떤 시나리오를 설정하고, 어떤 변수를 불확실성 요인으로 포함할지에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다.

이러한 문제 해결을 위해 최근에는 딥러닝 기반 확률 예측, 베이지안 시뮬레이션 최적화, 리스크 기반 의사결정 지원 시스템(DSS) 등이 도입되고 있다.

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5. 미래 교통계획과 예측 기반 예측의 통합 가능성

스마트시티, 자율주행, 탄소중립 도시로 대표되는 미래 교통계획에서는 예측 기반 예측이 필수적인 도구로 자리 잡게 될 것이다.

• AI 기반 예측모델의 불확실성 통합
  딥러닝 기반 교통 수요 예측에도 신뢰 구간(Confidence Interval), 예측 분포 등이 함께 제공되어, 단일 수치가 아닌 확률적 판단을 지원한다.
• 스마트 교통 운영에서의 실시간 리스크 평가
  특정 도로가 사고로 막힐 확률, 대중교통이 지연될 가능성 등을 실시간으로 예측하고, 이에 따른 대응 전략을 사전에 제시하는 시스템에 활용된다.
• 복수 시나리오 기반 정책 평가와 시민참여
  다양한 미래 시나리오를 생성하고, 시민과 함께 시뮬레이션 결과를 공유하여 정책에 대한 수용성과 신뢰도를 제고하는 데 효과적이다.
• 기후 변화와 감염병 등 비정상 변수에 대한 복원력 설계
  불확실성이 매우 큰 외부 변수(팬데믹, 폭우 등)를 반영해 교통 시스템의 탄력성(Resilience)을 강화하는 정책 수립에 적합하다.

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▶ 표: 결정론적 예측 vs 예측 기반 예측 비교

항목	결정론적 예측	예측 기반 예측 (Stochastic)
예측 결과	단일 수치	확률 분포 또는 시나리오
변수 처리	고정값 사용	확률변수 적용
불확실성 반영	불가능 또는 간접적	직접적 반영
정책 유연성	낮음	높음
주요 기법	회귀분석, OD 매트릭스	몬테카를로, 베이지안 분석 등
활용 분야	전통적 계획, 일반 예측	스마트 교통, 리스크 기반 계획

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※ 예측 기반 예측은 복잡하고 불확실한 교통 문제를 해결하기 위한 ‘현대적 사고 도구’이다.
정해진 미래가 아닌, 다양한 가능성을 고려한 계획 수립이 가능한 시대에, 교통공학자는 단순히 예측하는 기술자에서 벗어나, 미래의 불확실성을 설계하는 전략가로 진화해야 한다.