ARIES를 이용한 불확실한 생태계 서비스의 모델링: 게리 존슨 (Gary Johnson) TEDxUVM

게리 존슨 (Gary Johnson)은 생태계에서 사람으로 가는 서비스의 공간적 흐름과 여러 가지 운영 시나리오에 따른 이 서비스들의 변화를 모델링합니다. 그의 관심 연구 분야는 생태계 서비스 모델링 및 모의 실험, 네트워크 흐름의 최적화 및 대체성, 계급적 모델링, 추계적 과정과 불확실성의 전파, 결정 및 게임 이론, 함수적 프로그래밍, 기계 학습 등입니다.

우리가 자연으로부터
혜택을 받는다는 걸 누구나 알죠.

그런데 한 번 그 혜택들을
나열해 본 적 있으세요?

그 혜택들을 분류하고,
가치를 정하고,

혜택들이 생성되는 환경을
조사하는 등 말입니다.

우리 대다수는 이런 일을
한다고 하더라도

주기적으로는 안 하겠죠.

허나 이런 질문들에 대한 답은
우리의 환경을

지속가능한 방향으로
관리하면서 삶의 질도

향상하기 위해서는
근본적으로 중요합니다.

이 질문들에 답하려면
제가 알아야 되는 것은

여러분이 어떤 가치를
매기는가입니다.

습지나,

개울, 숲과 들에요.

그리고 생각해보면

그다지 대답하기가 쉽지 않습니다.

우리 누구나 단풍 시럽 한 통이나
물 한 잔에 가치를

매기는 데는 익숙합니다.

그런데 그 시럽을 생산한 단풍 나무,

또한 그 나무들이 자라는
숲의 가치는 무엇입니까?

숲의 가치와 단풍 시럽의
가치는 동일합니까?

아니겠지요.

숲은 다른 많은 서비스를 제공하니까

가만히 앉아서
그것들이 뭔지 생각을 해 보죠.

예를 들면 숲이 생산하는 목재,

식량, 연료,
섬유 등의 자원, 또한 땔감.

이것들은 다 시장 가치가 있죠.

그래서 아까처럼
이것들의 가치를 알아보고,

분석하고, 거래하기가 상대적으로 쉽죠.

그런데 다른 요소들은 어떻습니까?

우리가 이 생태계에서
얻는 서비스이긴 한데

꼭 물질적이지 않고

생태계의 일부나 구조도 아니고

더 큰 구조적 복잡성의 기능에서

나온 서비스 말입니다.

그러니까 목재로서 숲의 가치가 아니라

숲으로서 숲의 가치가 무엇입니까?

생각해 봐야 하는 중요한 질문입니다.

이런 것들을 생각해 볼 수 있죠.

숲은 대기로부터 이산화탄소를 흡수해서

온실가스 배출과
기후 변화를 완화시키죠.

우리가 숨쉴 수 있는 산소를 생산하고

인과 질소 같은 영양물질과
침전물을 보존함으로써

수로로 유출되는 것을 막고

물을 맑게 유지하죠.

생물다양성의 터전을 제공하고

우리한테는 끝없는
휴양의 기회를 줍니다.

이런 것들을
다 생각해 볼 수 있습니다.

그럼, 우리가 숲 하나의 최소 가치를

계산해 볼 수도 있겠네요.
우리가 한 번

이 요소 하나하나가 우리들의 행복에
얼마씩 기여하는지를

더해보는 겁니다.

그렇게 할 수도 있겠죠.

그런데 지금은 아직 더
근본 문제에 맞서고 있죠.

뭐냐하면, 가치에 관한
질문에 대해 얘기하고 있고

가치 자체를 얘기하고 있고

가치에 관한
사람들의 인식을 얘기하고 있는데

이것들은 주관적이므로
사람에 따라 다르고,

문화, 세대, 민족 등에 따라서
아주 다릅니다.

그 방향으로 생각해 볼 수도 있겠죠.

이건 무슨 뜻이나면
어떤 주어진 환경에

포괄적이고 일반화된 가치를 매기기는
아주 아주 어렵다는 뜻입니다.

이것들이 생산하는 서비스를
평가하는 사람들은

다른 곳에 있는 다른 시간의
다른 사람들이기 떄문이죠.

이것이 우리가 탐구할 문제 영역입니다.

우리가 이 문제를 한 지역에 적용하려면

아마도 더 중요한 질문은,
질문을 좀 바꾼다면,

"숲에서 나온 서비스의 가치는 X이다" 라고

말하는 방식으로
질문하는 게 아니라

"숲에서 나온 서비스의 가치는

이 사람들에게는 X이다" 라고
말하는 게 더 맞겠죠.

그게 더 구체적입니다.

이런 생각에 따라서 지난 몇십 년 동안

우리 생태계 서비스 분야의 연구원들은

세계를 돌아다니면서

사람들이 자연의 서비스에 매기는

가치에 대해서 조사를 했습니다.

그런데 이런 일들은 당연히

시간이 많이 걸리고 비싸죠.

그러므로 많은 정보를 얻기는
굉장히 어렵습니다.

이런 것들을 위해 만든
데이터베이스가 있습니다.

특히 지난 십 년 동안에
많이 발전했죠.

최근의 데이터베이스 중 우리가 조회하여

연구 자료들이 이런 가치들에 대해
어떤 주장을 하는지 파악할 수

있도록 해 주는 것들을
조사하기 시작했습니다.

바로 우리가 탐구 중인
사회경제적 가치입니다.

하지만 제 생각에 조사 범위가
범세계적으로 되기에는

한참 멀었다고 봅니다. 한편,

특히 지난 5-6 년 간
공공 및 민간부문의 기관들이

토지 관리 결정과
그에 대항한 시나리오 등에

쓸 수 있는 범세계 규모의
생태계 서비스 정보를

달라고 간곡히 요청하는 경우가

어마어마하게 늘었습니다.

이미 보신 것처럼
지리공간적 정보는 아주 많습니다.

요즘 생태계 서비스 분야에서
새로운 재밋거리죠.

저희들은 이런 일회성 조사를
하는 것에 국한되어 있지 않습니다.

왜냐하면 더 높은 차원에서의 이차적

정보 분석을 할 수 있기 때문입니다.

이걸로 무엇을 할 수 있냐면
이 모든 지리공간적 정보를 얻어서

모아 맞춥니다.
부족한 부분을 어떻게 채우냐면

정보의 구조를 분석하는

함수를 개발합니다.

정보화된 지형, 인구,
도시, 지역 센터, 길, 등

온갖 구조들을 분석해서

이 특징을 추출한 함수들을 이용해서

서비스가 어디에서
생산될 가능성이 높은지

그리고 어디에서 수요가
생길지 알아냅니다.

하지만 이 함수들을 적용했다고

꼭 아는건 아니죠.

주언진 환경에서
공급이 어디에 있을지

또 수요가 어디에 있을지

이 함수들을 통해서 안다하더라도

서비스가 전달이 되는지는
여전히 모릅니다.

그래서 그때는 이렇게 해야 합니다.

환경들의 정보와

수요와 공급의 확률 정보를
네트워크에 올립니다.

그리고 여러 시도를 해보죠.

지리공간 정보를 이용해서
모의 실험을 돌립니다.

"서비스 운송원"이라고
불리는 것들의 흐름을 모사합니다.

수분 서비스를 나타내는 벌,

이산화탄소의 움직임,
홍수를 나타내는 물

그리고 산불, 수원, 수질, 등등.

이것들을 환경에서 움직이면

특정 지형적 변수에 따라서

그 지역의 서비스 흐름의 형태가
어떤지 알 수 있습니다.

그럼 결국 다음 질문에 답할 수 있죠.

특정 환경에서 누가
서비스를 어디에서 받느냐?

그런 정보는 아주 강력하죠.

그걸 이용해서 답할 수 있는 것들은

괜찮아 보이는데요.

예를 들면 이런 지도를
제작할 수 있습니다.

녹색 부분은 위에서 반복되는 소리이고

여기 등산객이 있습니다.

우리가 보고 있는 것은
경치 좋은 곳입니다.

경치 좋은 곳이
부동산에 끼치는 영향을 나타냅니다.

저 위의 붉은 지역이 켄트시죠.

그래서 누가 어디에서 서비스를

어느 정도 받는지 볼 수 있죠.

그리고 저 노란 것은 시각 공해입니다.

각각의 부동산이 지형의 구조에 의해

어느 정도의 영항을 받는지

볼 수 있습니다.

이것에 대한 시나리오들을 구성함으로서

여러 가지의 운영 시나리오에 따라

누가 이기고 누가 지는지
답을 찾아볼 수 있습니다.

예를 들면, 개발 시나리오 1번에서는

한 사람들의 집단이 무언가를 얻고

다른 집단은 조금 더 얻고

셋째 집단은 손해를 봅니다.

반면에 개발 시나리오 2번에서는
내가 이 지역을 개발하면

모두다 조금씩 손해를 보지만

3번을 따르면 모두다 이득을 봅니다.

점점 재미있어지는데요.

요즘 미국 환경 보호국에는
환경 서비스 연구쪽으로

완전히 전환한
연구 부서가 하나 있습니다.

미국지질조사소도
아주 큰 프로그램이 있습니다.

미국 농산부는
현 행정부 아래 몇 년전에

시작한 생태계 서비스 및
시장 부서가 있습니다.

여러가지가 많죠.

우리 정부는 이 분야에
심취해 있는 중이죠.

생태 서비스 작업이 유럽 연합의

공공 정책에 포함되는 것이
많이 보입니다.

저도 건드 연구소를 위해서
아프리카의 프로젝트

몇 개에 참여 중입니다.

이 개념들이 거기서도
점점 영향을 미치고 있죠.

저희가 바라는 것은
이런 기술을 이용해서

사람들을 서비스를 제공하는

환경과 연결함으로서 미래에는

우리 모두를 위한 더 나은 토지운영을

배울 수 있는 것입니다.

감사합니다.

(박수)