기술 발전과 데이터 축적에 따른 다양한 산업 및 정책 분야의 변화와 의사결정 지원 모형의 활용 doc_id PCY_201703230433004451_16

마이크로시뮬레이션 모형은 Orcutt의 1957년 논문에서 처음 그 개념이 제시되었는데(Orcutt, 1957), 당시에는 단위 개체의 확률모형을 구축하기 위한 컴퓨팅 자원과 미시 데이터가 부재했기 때문에 실제 활용되지는 못하였다. 이후 컴퓨팅 기술의 급속한 발전과 미시 데이터의 축적에 힘입어 2000년대부터 마이크로시뮬레이션 모형이 다시 주목받기 시작하였고, 국제 마이크로시뮬레이션협회(International Micro -simulation Association)가 2005년 설립되었다. 이후 컴퓨팅 기술과 시뮬레이션 이론의 발달로 모형의 규모와 복잡성이 국가 수준의 정책 이슈를 다룰 수 있도록 확장되었으며, 다수의 선진국 정부들이 이를 적극적으로 정책 의사결정에 활용하기 시작하였다. Li, J. and O’Donoghue(2013)의 조사에 따르면 2013년까지 미국, 일본, 영국 등 18개 선진국에서 국가 정책 결정을 지원하기 위해 60개 이상의 마이크로시뮬레이션 모형이 개발되었는데, 한국 사례는 부재한 것으로 나타난다. 한국노동패널조사는 노동정책 수립을 위해 근로가능한 개인 및 가구의 경제활동을 관찰하고자 1998년부터 전국 5,000가구 및 그 구성원들을 표본으로 매년 반복 수행하고 있다. 현재 18차 년도(2015년) 자료까지 구축되어 있으며 개인과 가구로 분류하여 소득, 소비, 자산과 부채는 물론 일자리 형태, 근로계약, 근로시간, 구직활동, 노동조합, 부가급여, 복리후생, 직무만족도, 교육 및 직업훈련, 사회보험, 실직시 상황과 은퇴 사항 등을 조사하고 있다. 노동패널조사 자료는 학교를 졸업하여 사회에 진출한 개인이 최초의 직장에서부터 전직 혹은 이직 과정을 거쳐 은퇴하기까지의 직업경로를 이해하고 여성 노동자의 노동시장 진입·탈퇴 과정과 이 과정에서 영향을 미치는 각종 사회적 요인을 파악하는데 활용할 수 있다. 또한, 실업자 재취업훈련 등 정부의 고용정책이 개인에게 미치는 영향, 보육기관 확충을 통한 노동시장 활성화 효과를 이해하는 데에도 도움이 될 수 있다. 한국복지패널조사는 다양한 인구집단별 생활실태와 복지 욕구 등을 파악하여 복지정책 수립에 기여하기 위해 시행되고 있다. 2006년 1차 조사 시행 이후, 2015년 10차 조사를 기준으로 전국 총 4,706 표본가구를 유지하고 있으며 표본 추출 시 전체 표본의 절반 가량을 중위소득 60% 미만 저소득층에 배정한 저소득층 특화 조사이다. 설문은 가구용, 가구원용, 부가조사까지 세 가지 조사표로 구성되며 가구 일반사항은 물론 개인의 건강 및 의료상태, 경제활동상태, 사회보험·퇴직연금·개인연금 가입 상태, 주거형태, 복지서비스 이용 상태부터 전반적인 사회적·정치적 인식과 태도, 정치 참여 및 성향까지 포괄적으로 조사한다. 부가조사는 아동의 아르바이트 경험, 인터넷 중독 상태, 부자와 서민의 조세부담에 관한 의견, 빈곤원인에 대한 인식, 노인요양 정책에 대한 인식 및 현황 등 아동, 복지인식, 장애인에 대해 3년마다 실시되고 있다. 클라우드 컴퓨팅, 웨어러블 및 센서 기술, 인공지능, 그리고 유전분석(차세대염기서열 분석) 등과 같은 신기술의 등장은 보다 정밀한 진단과 치료의 가능성을 높이며 새로운 생태계의 구성을 돕는다. 이를 정밀의학이라고 하는데, 정밀의학은 질병이 발병했을 때만 치료를 제공하던 기존의 치료 방식과 달리 진단부터 치료에 이르는 모든 단계의 데이터를 다각도로 분석해 질병에 대한 예방과 예측, 개인별로 맞춤화된 정밀한 치료법 제공이 가능하다. 발병 후에도 맞춤형 치료로 부작용을 최소화하고 치료 효과를 증진시킬 뿐 아니라 불필요한 치료비를 줄일 수 있어, 개인의 건강수명을 연장하고 의료비 지출을 감소시킬 것으로 예상한다. 미래 보건의료시스템에서 예상되는 변화를 좀 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 디지털 센서의 활용으로 예상되는 변화이다. 디지털 센서는 목적과 제작자에 따라 여러 가지 형태가 가능한 무선 소형 감지 및 데이터 수집 장치이다. 보건의료체계에서 주로 사용되는 디지털 센서 및 웨어러블 디바이스는 wBAN(wireless Body Area Network)과 유헬스케어(Ubiquitous Healthcare) 기술이 융합된 형태로 착용하고 있는 전자기기가 정확하게 신체 상황을 측정하여 환자 및 의사에게 전달하는 메커니즘이다. Kuntz, et al.(2013 : 7-10)은 보건의료 정책 분야에서 널리 활용되는 의사결정나무, 마코프 모형, 이산사건 시뮬레이션 모형, 마이크로시뮬레이션과 동적 모형 등 5대 의사결정 지원 모형을 소개한다. 먼저 의사결정나무(Decision Trees)는 의사결정 마디(Decision Node)에서 시작되어 다양한 정책대안 옵션의 가지들(Branches)로 분기되며 이 가지들은 다시 발생가능한 사건들 또는 다양한 상태들이 발생확률을 수반하는 가능성 마디(Chance Nodes)로 연결된다. 의사결정나무는 계산이 간단하고 논리적이고 선형적인 구조 덕분에 다른 모형들보다 의사결정자가 대안의 선택에 따른 효과를 이해하기 쉬운 장점을 지닌 반면, 장기간에 걸친 사건 발생 가능성을 재귀적(Recurrent)으로 모형화하지 못하기 때문에 단기적인 효과만을 예측가능하다. 이처럼 시장 구조가 통합 이동 서비스 위주로 재편될 경우 현재와는 다른 양상이 나타날 수 있다. 예를 들어 차량 판매가 B2B 위주로 변화할 수도 있다. 즉 개인들이 차량을 소유하지 않고 통합 이동 서비스에 가입해 필요할 때마다 차량을 이용하는 구조로 바뀌면서 통합 이동 서비스 사업자가 차량 주 수요자로 변한다는 것이다. 이 경우 차량 관리의 1차 주체가 개인이 아니라 이동 서비스 사업자로 바뀌면서 브랜드 지위상 높은 가격을 받는 기존 자동차 제조업체 대신 가성비 높은 신흥국 자동차 차량의 구매가 늘어날 수도 있다. 나아가 이들 신흥국 자동차 기업들과 이동 서비스 사업자가 연합해 이동 사업자 브랜드 차량 모델을 출시할 수도 있다. 이는 이동통신 서비스 사업에서 SKT가 루나라는 사업자 스마트폰을 출시한 것과 유사하다. 나아가 이동 사업자 위주로의 시장 재편 과정에서 개별 교통 서비스 사업자간 M&A가 활성화될 수 있다. 지역별로 버스 사업자나 택시 사업자가 합병할 수도 있고, 차종 사업자간 합병을 통해 전국 단위의 시내버스, 택시 사업자가 나타날 수도 있다. 케이블 방송 시장도 이러한 재편 과정을 통해 최근 전국 단위 MSO 사업자 구조로 변신한 바 있다. 전력공급시스템의 변화를 촉진하는 기술이 빠르게 성장하고 있다. 무엇보다 경제성이 낮은 것으로 평가받던 신재생에너지원 이용 설비들이 재생에너지 시장 확대와 더불어 석탄, 석유나 원자력원에 대해 경쟁력을 갖추기 시작했다. 재생에너지 성장에 관한 통계를 발표하고 있는 REN21 보고서에 따르면, 2015년에 태양광 발전 설비만 전세계적으로 50GW가 설치되어 누적용량 227GW에 이르고 있고 풍력의 경우는 63GW에 433GW에 도달했다고 한다. 재생에너지신설비에 대한 투자도 2015년에는 신규 석탄 가스 발전 설비 투자 1,300억 달러 보다 두 배가 넘는 2,658억에 달했다고 한다(REN21, 2016: 22-24). 이처럼 재생에너지 시장 확대가 지속되면서 이들 시장에 진출할 목적으로, 그리고 Post 2020 대응을 위한 저탄소 전원 확충 필요에서 정부에서도 2029년까지 신재생에너지 설비 비중을 4.6%로 증가시킨다는 7차 전력수급계획을 내놓았다(산업통상자원부, 2015:8). 제2차 국가에너지 기본계획에서는 2035년까지 발전 비중에서 신재생에너지 부문을 이는 앞으로 국내 전력공급시스템의 전원믹스에서 신재생에너지 부문이 증가하게 되고 현재 시스템을 구성하는 발전소 종류가 다양화됨을 의미한다.