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계측과 제어_Vol.60 2021.12 특집 (829~830)

FACE THE FUTURE
1억 2,000만명 대상의 사회 시뮬레이션
에이전트 기반으로 도전, D2J(디지털 트윈 재팬) 실현을 위한 연구 개발

1. 지금까지의 나

정보공학 출신인 필자가 사회 시뮬레이션을 시작한 것은 대학원에서 데구치(出口) 교수와의 만남이 상당히 크게 작용했다. 당시의 필자는 시뮬레이션에 흥미를 가지고 있었지만, 시뮬레이션으로 무엇을 할 수 있는지 까지는 생각하지 못했다. 연구실 일원이 되었을 때 데구치 교수는 사회 시뮬레이션 언어 SOARS의 개발을 추진하고 있었으며, 우선 몇 가지 SOARS로 시뮬레이션 모델을 만들라는 오더를 받은 것이 사회 시뮬레이션을 시작하게 된 계기가 되었다.

그 이후 약 20년간 도시계획 및 의료계획, 감염증, 구급이송, 집합주택 공사, 휴대폰 사업, 피난 등 수 많은 영역에서 사회 시뮬레이션 모델을 이용한 연구를 추진해 왔다. 현재는 사회 시뮬레이션 언어인 SOARS의 차세대 버전 개발과 그 이용 및 활용에 대해 연구를 추진하고 있다.

2. 사회 시뮬레이션의 세계

사회 시뮬레이션의 영역은 사회에 존재하는 과제와 문제를 시뮬레이션 모델을 통해 해결을 시도하는 분야이다. 2020년부터 유행한 코로나19를 시뮬레이션 모델로 유행을 예측해, 어떤 대책이 어떻게 효과를 발휘할 지에 대해 탐구하는 것도 사회 시뮬레이션의 영역이다. (면역학 영역이기도 하다)

사회 시뮬레이션 영역에서 시뮬레이션 모델을 구축할 경우, 크게 2가지 접근방식이 사용된다. 하나는, 수학적으로 해결하는 접근방식(수리 모델)이며, 다른 하나는 의사결정의 주체가 되는 에이전트(Agent)를 이용한 에이전트 기반의 접근방식(에이전트 기반 모델)이다. 코로나19의 유행 예측에 관해서도 이 2가지 접근방식을 이용한 수많은 시뮬레이션 모델들이 등장했다.

필자가 추진하는 사회 시뮬레이션 모델은 주로 에이전트 기반의 접근방식을 취하는 경우가 많으며, 현실세계의 사람을 에이전트로 가정하고, 현실세계 사람의 의사결정을 에이전트의 의사결정 규칙으로 실현된 모델을 구축하고 있다. 현재 개발하고 있는 사회 시뮬레이션 언어 SOARS의 차세대 버전도 에이전트 기반의 접근방식을 채택하고 있으며, 가상 일본 즉, 일본국민 전체를 에이전트로 본 시뮬레이션 모델, D2J(디지털 트윈 재팬)의 실현을 위한 연구 개발에 힘쓰고 있다.

3. D2J (디지털 트윈 재팬)

D2J는 일본에 존재하는 과제 및 문제를 에이전트 기반의 접근방식을 이용한 시뮬레이션 모델로서, 전국적으로 해결하는 플랫폼이 되는 것이다. 다시 말해, 1억 2,000만명의 에이전트가 모델 안에서 의사결정을 한다.

통상적으로, 사회 시뮬레이션 모델을 구축할 경우, 문제 해결을 위한 지역의 대상을 가상사회로 만들어 모델을 구축할 필요가 있다. 이 가상 사회에서는 인구 구성이나 세대 구조, 근무처 설정 외에, 통근·통학 및 일상의 쇼핑, 휴일의 외출과 같은 행동을 구현할 필요가 있다. D2J는 가상사회를 제공하는 플랫폼으로, 사회 시뮬레이션 모델을 구축하는 사람은 D2J를 이용함으로써, D2J 상에 대상으로 하는 사회 과제에 관한 규칙을 구현하는 것만으로 시뮬레이션이 가능한 환경이 되는 것을 목표로 하고 있다.

D2J에서는 아오야마가쿠인(青山学院)대학의 하라다(原田) 팀이 개발한 모의 개표를 이용해 가상 일본에서 정의되는 에이전트의 인구 분포와 세대 구성 및 직업 할당을 시행하고 있다. 뿐만 아니라, NHK방송문화연구소의 국민생활시간 조사를 이용해 연령, 직업, 성별에 따른 통근·통학 행동의 정의를 내리고 있으며, 각종 조사결과에 근거한 행동을 시행하는 가상 일본 사회가 실현되고 있다. 그림1은 D2J의 개요도를 나타내고 있다. D2J 상에서 감염증 유행 및 피난 행동, 건강 상태의 변화, 일용품의 소비, 관광 행동 등의 현상을 표현함으로써 시뮬레이션을 통한 사회문제 해결을 위한 발전을 기대하고 있다.

D2J를 활용한 한가지 연구 사례로서, 코로나19의 유행을 나타낸 모델을 소개하겠다. 필자는 수도권(도쿄도, 지바현, 사이타마현, 가나가와현)의 약 3,800만명을 대상으로 코로나19의 유행과, 비상사태 선언 및 백신 접종 상황이 어떤 영향을 초래할 지에 대한 시뮬레이션을 시행했다.

D2J에서 표현한 감염증의 다이나믹스를 그림2에 나타내고 있다. 의학의 연구 보고를 조사해 에이전트의 병태 변화와 에이전트 간의 감염 알고리즘을 구현하고 있다.

그림3에는 시뮬레이션 결과의 한 예를 나타내고 있다. 수도권에서 1,500명의 신규 감염자가 발견되었을 경우, 비상사태 선언에 들어가 500명 아래가 되면 해제하는 정책과, 고령자부터 매일 10만명에 백신 접종을 시행할 경우의 신규 감염자수 추이를 10개의 시행분으로 나타내고 있다. 비상사태 선언이 수 차례 발령되지만, 백신 접종이 진전됨에 따라서 신규 감염자 수도 최대치가 떨어지는 결과를 얻을 수 있었다. 인구 규모 3,000만명 이상을 에이전트 기반의 어프로치로 모델화한 시뮬레이션을 시행하는 사례는 세계에서도 많지 않은 연구 사례이다.

4. 향후 전망

D2J 플랫폼은 사회 과제를 해결하려고 할 때, 에이전트 기반의 어프로치를 이용한 사회 시뮬레이션 모델을 구축하는데 필요한 수고를 덜고, 모델의 대상이 되는 사회 과제에 관한 규칙을 모델 상에서 구현하는 것에 집중할 수 있는 환경을 제공하는 것이다. 향후에는 D2J를 사용한 시뮬레이션 모델의 사례를 늘림으로써 D2J의 이용 및 활용의 가능성을 넓히고 싶다.

또한, D2J에서 채택하고 있는 에이전트의 행동 모델에서는 휴일의 구체적인 방문처 및 귀가 시에 다른 곳에 들르는 행동, 매일 생활하는데 있어서 산책과 같은 행동 등을 모두 표현하기란 불가능하다. 휴대폰의 위치 정보를 이용한 연구도 활발하게 이뤄지고 있는 가운데, 휴대폰의 위치 정보를 이용해 에이전트의 행동 모델을 설계·구현함으로써 D2J의 에이전트의 행동 모델 정밀도를 향상시키는 시도도 함께 해 나가고 싶다.

 -- 끝 --