이 연구는 행위자기반 접근법을 활용하여 서울 녹색교통지역 차량통제 정책이 시행되기 전후의 도심을 통과하는 보행자들의 대기오염 노출 변화 여부를 추정하는 것입니다. 연구목적에 충실하기 위해 녹색교통지역에 속하는 주요도로의 개폐를 조정할 예정입니다.
대기오염 농도 증가의 염려 속에서 서울시는 교통량 감축과 대기질 개선을 위해 4대문 내 도심 지역을 녹색교통지역으로 지정하여 공해차량 운행제한을 도입할 예정입니다. 이 정책은 2019년 12월부터 정식으로 시행할 예정이며 배출가스 5등급으로 분류된 차량들은 녹색교통지역 내로 진입할 수 없습니다. 이렇게 획기적인 정책임에도 불구하고 여전히 우려의 목소리가 나오고 있습니다. 이는 시에서 2017년에 시행했던 미세먼지 비상저감 조치를 위한 '대중교통 무료' 정책이 미봉책으로 그쳤던 사례도 있었고, 이번 정책의 주요방안도 개인단위 도로오염원의 노출에 대한 논의는 상대적으로 미약하기 때문입니다. 이처럼 시민들이 일상에서 부딪히는 대기오염 노출이 검토되지 않은 상황에서 새로운 정책을 시행하게 된다면 정책의 효과성을 극대화하는데 어려움을 겪을 수밖에 없습니다.
행위자기반모형(Agent-based modelling, ABM)은 컴퓨터 시뮬레이션 모형 중 하나로, 자율적인 사고를 가진 개별행위자(개인과 집단 모두 해당)가 상호작용하며 전체 시스템에 미치는 영향을 탐색하는 모형입니다(Wilensky and Rand, 2015; Crooks et al., 2019). 모형은 행위자에게 초기변수 설정 및 간단한 규칙을 부여하되 나머지는 개인의 자율적인 사고에 맡긴 후, 행태적 특성을 파악하기 때문에 다양한 탐색결과를 포착할 수 있습니다(박수진 외, 2015). 녹색교통지역 운행제한정책의 경우, 차량운행제한 시행 전후의 오염원 대기질 뿐만 아니라 행위자 개인의 통행패턴(대로변으로 걷는지, 공원 등 녹지지역을 통과하는지)의 차이에 따른 노출량 비교평가 또한 가능합니다.
- 녹색교통지역 내 대기질의 시공간적 특성을 알고 싶습니다.
- 대기질의 시공간적 분포가 교통량 및 유동인구와 어떠한 연관성이 있는지 규명하고 싶습니다.
- 차량과 유동인구의 특성이 행위자기반모형에 어떻게 구현될 것인지 알고 싶습니다.
- 정책시나리오의 모의결과로 어느 정도의 대기질이 개선되었고, 개선된 장소의 특성은 어떠한지를 모의하고 싶습니다.