과학기술기반 미래연구사업 Ⅷ

마이크로시뮬레이션 모형은 2000년대 초중반 각광받던 행위자 기반 모형의 연장선상에서 발전하였다. 그 당시에 널리 쓰이던 프로그래밍 언어가 C++과 Java였기 때문에 마이크로시뮬레이션 모형도 대부분 이들 고난이도의 프로그래밍 언어를 활용해 개발되고 있는데, 컴퓨터 프로그래밍에 능숙하지 못하면 모형 개발이 어려운 실정이다. 현재 빅데이터 분석에 가장 널리 활용되는 Python, R과 같이 보다 쉬운 스크립트 언어로 작성될 수 있다면 접근성이 개선될 수 있겠지만, 이를 지원하는 모형 개발 라이브러리가 부재해 거의 활용되지 못하고 있다. 마이크로시뮬레이션에 널리 활용되는 프로그래밍 개발 도구로는 Modgen, JAMSIM, MICSIM, LIAM2, TreeAge 등이 있다. Modgen은 캐나다 통계청이 개발했는데, 소스코드를 공개하지는 않지만 자유롭게 사용할 수 있도록 무료로 제공된다. Modgen은 이산시간과 연속시간 모형 등 다양한 마이크로시뮬레이션 기법을 구현 가능하고 그래픽유저인터페이스(GUI)도 제공하지만, C++ 언어의 구사능력을 요구한다. JAMSIM은 Modgen과 기능이 유사한데, Ascape라는 행위자 기반 모형 도구를 이용하며 소스코드도 공개되어 있다. Ascape가 제공하는 GUI를 활용할 수 있지만, Java 언어에 능숙해야 복잡한 모형 개발이 가능하다. JAMSIM은 Ascape에 통계 기반 프로그래밍 언어인 R을 결합해 마이크로시뮬레이션을 구현하는데, C++ 언어에 기반하는 Modgen보다 사용이 용이하지만 모델링 기능은 취약하다. LIAM2는 ‘Life-Cycle Income Analysis Model 2’의 약자로 이산 시간(Discrete-Time) 방식의 마이크로시뮬레이션 모형을 구현하기 위해 벨기에 연방기획국(Federal Planning Bureau)이 개발한 오픈소스 개발도구로서 웹사이트(http://liam2.plan.be/)에서 Python으로 작성한 소스코드와 함께 무료로 제공하고 있다. LIAM2는 O’Donoghue가 개발했던 LIAM 모형을 활용한 경험에 기반한 것으로 LIAM과 상호 호환 가능하며, LIAM보다 활용이 편리하고 더 큰 데이터를 처리할 수 있으며 계산 처리 속도도 빠르다. 미래노령인구 모형(Future Elderly Model: FEM)은 보건복지부 메디케어/메디케이드 서비스센터, 국립노화연구소, 노동부, 맥아더 재단이 지난 10년간 공동으로 재정적 지원을 제공해 개발된 미국의 가장 대표적인 인구ㆍ경제 마이크로시뮬레이션 모형이다. 남가주대(USC)의 로이발(Roybal) 의료정책 시뮬레이션센터가 중심이 되어 RAND 연구소, 하버드대, 스텐포드대, 미시건대, 펜실베니아대와 공동으로 미래노령인구 모형을 꾸준히 개발해 왔다. 미래노령인구 모형은 51세 이상의 미국인들을 대상으로 그들의 건강상태와 기대수명, 의료비 지출을 전망한다. 단순히 출생동기 집단(Cohort)의 평균적ㆍ집합적 특성 도출을 넘어 각 개인 수준의 건강 상태와 경제적 성과까지도 추적할 수 있다는 것이 주목할 점이다. 현재 전 세계적으로 마이크로시뮬레이션 모형이 가장 활발히 활용되는 분야는 보건 의료 분야이다. 새로운 의료기술 혁신이 가져다주는 사회적 편익과 비용을 꼼꼼히 따져보기 위해서는 단기적 효과 뿐 아니라, 치료를 받은 수혜자들의 생애에 걸쳐 건강수명 증대 효과를 예측해야 하기 때문에 그 어느 분야보다 마이크로시뮬레이션의 효용이 큰 것이다. 또한, 의료분야는 2015년 오바마 행정부가 정밀의료추진계획(Precision Medicine Initiative)을 발표한 이후, 인공지능과의 융합 연구가 가장 활발히 이루어지는 분야이다. 기계학습 방법론이 단기적인 행태 예측에는 탁월하지만 장기적인 효과 예측에 한계가 있는 만큼 장기적 예측에 탁월한 시뮬레이션 모형과 연계될 필요성이 크다. 더욱이 전체의 집합적 예측을 넘어 개별 환자의 상태를 예측하고 맞춤형 치료법을 도출하는 정밀의료의 효과는 기존의 집합적 시뮬레이션 모형이 아닌 마이크로시뮬레이션 모형을 통해서만 추정이 가능하다. 1990년대 들어오면서 환경에 대한 시민 사회 인식이 높아지고 기후변화 대응을 위한 국제협력이 출현하면서 에너지 정책과 환경 정책의 조화가 모색되었다. 청정연료 공급 확대, 대체에너지 개발 및 이용촉진 등이 강조되었다. 그러나 이런 논의가 전력수급계획에 큰 변화를 가져온 것은 아니어서 장기전력수급계획은 국가 경제 활력을 유지하는 전력 수급의 안정적인 확보가 여전히 최우선 목표로 자리하고 있었다. 환경성이 전력 정책에 반영된 것은 2006년에 발표된 제3차 전력수급기본계획이었다. 이 계획은 처음으로 이산화탄소 배출량을 가격으로 산정하여 석탄, 가스, 중유 연료가격에 반영하였다. 이어 4차 계획에서는 신재생에너지 비중이 크게 늘었고 5차 기본계획은 “국가 온실가스 감축에 대비한 친환경 전원구성”을 계획 수립의 기본 방향으로 명시하였다(지식경제부, 2010:5). 그런데, 5차 기본계획은 기존 전력 정책의 일관된 기조였던 경제성있는 전원 확보 틀에서 ‘친환경성’을 지향함으로써 전원믹스에서 원자력 확대라는 실행 계획을 수립하였다. 이는 석탄과 원전 중심의 전원믹스 체제를 유지하는 결과를 낳았다. 국내 전력 공급 시스템은 전력수급 안정을 위하여 2년 단위로 수립되고 있는 전력수급기본계획에 따라 현재 시스템으로 정착했다고 볼 수 있다. 정책적으로 수출을 중심으로 경제 발전을 이루기 위해 값싼 에너지의 안정적인 공급을 최우선으로 하던 구조에서, 세계적인 기후변화에 대한 대응으로서 수급 안정과 더불어 환경 안전과의 조화와 수요 관리 강화로 정책 초점이 이동하고 있는데 이런 변화는 “적극적 수요관리를 통한 신규 발전설비 건설 소요 최소화”가 첫 번째로 언급된 6차 전력수급기본계획(지식경제부, 2013)과 “Post 2020 온실가스 감축을 위한 저탄소 전원믹스 강화”와 “분산형 전원 확산기반 구축” 등 온실가스 감축 정책을 기본 방향에 포함시킨 제7차 전력수급기본계획의 내용에서 찾아 볼 수 있다(산업통상자원부, 2015). 변화가 있기는 하지만 발전연료, 발전 설비 현황 등 물리적 인프라에서는 화석과 원자력 중심의 중앙집중식 발전 시스템의 특징을 유지하고 있다. 발전원별 발전량 비중을 보면, 2014년 현재 석탄 39.1%, 원자력 30.0%, LNG 21.4%이며 신재생, 집단 에너지가 속하는 기타 비중은 8%를 보이고 있다. 저가의 안정적인 전력 공급 중심의 전력 정책은 제도적으로는 전기사업법, 전원개발촉진법, 원자력진흥법 등에 의해 뒷받침되고 있다. 송배전 및 판매 등 전력공급과 관련된 가장 기본적인 사항을 규정하고 있는 법이 전기사업법이다. 1962년에 제정되어 2001년에 전부 개정된 이 법은 “전기사업에 관한 기본제도를 확립하고 전기사업의 경쟁을 촉진함으로써 전기사업의 건전한 발전을 도모하고 전기사용자의 이익을 보호하여 국민경제의 발전에 이바지함을 목적”으로 하고 있다(http://www.law.go.kr). 사업법은 전기사업 허가 및 사업자의 업무를 규정함과 아울러 전력수급의 안정을 위해 산자부에서 전력수급기본계획 수립 의무를 규정하고 전기수급조절 명령을 내릴 수 있는 권한을 부여하고 있다. 한국전력거래소 업무, 전력산업 기반기금 설치 및 사용, 전기위원회 역할 등이 규정되어 있다. 전력계통의 안전과 연관하여 ‘전시, 사변, 경제사정의 급격한 변동’시 산업통상자원부장관이 전기수급조절을 위해 특정 판매사업자에게 전기 공급 명령을 내릴 수 있도록 하고 있다. 전력거래가 정상적으로 이루어질 수 없을 때의 긴급사태에 대한 처분 조항이 포함되어 있다.