국경을 닫으면 이주 흐름은 어디로 갈까?
길 하나를 막으면 그 길로 오던 사람이 그만큼 줄어들 것 같지요. 그런데 이 가상의 땅에서 사람들은 막힌 길 옆의 다른 길을 찾습니다. 옆길이 붐비면 그다음 길로, 결국 더 험하고 위험한 길까지 번져요. 한쪽을 누르면 다른 쪽이 부푸는 풍선 효과예요. 그렇다면 막는 것과, 떠나야 하는 사정 자체가 줄어드는 것은 어떻게 다를까요?
모델은 이렇게 움직입니다
- 가상의 땅에 출발 지역(서쪽)과 도착 지역(동쪽)이 있고, 그 사이를 경계를 이루는 강이 가릅니다. 가는 길은 여섯 개예요. 길마다 부담(돈·시간·고생을 합친 점수), 사고 위험(도중에 다치거나 길을 잃어 도착하지 못할 확률), 한 달에 무리 없이 지나는 사람 수가 다릅니다. 정식 관문(부담 30, 위험 1%, 60명), 큰길(34, 3%, 140명), 강 건너기(40, 8%, 90명), 산길(46, 14%, 70명), 사막길(50, 20%, 90명), 바닷길(50, 30%, 120명)이에요. 사고 위험이 10% 이상인 산길·사막길·바닷길을 위험한 길이라고 부릅니다.
- 한 달마다 출발지의 압력(떠나야 하는 사정이 얼마나 큰지, 0~100) × 6명이 새로 길을 나설지 정합니다. 사람마다 여섯 길과 "이번엔 떠나지 않음" 가운데 하나를 고르는데, 부담이 작을수록 고를 확률이 큽니다(확률 선택). 길의 부담에는 기본 부담에 사고 위험만큼의 점수(위험 1%당 1점, 위험을 꺼리는 정도로 조절)와 붐비는 만큼의 점수가 더해져요. 사람들은 지난 몇 달 동안 그 길이 얼마나 붐볐는지를 보고 고릅니다. 압력이 클수록 떠나지 않는 쪽의 부담도 커집니다.
- 24개월째에 한 길(기본: 큰길)을 막습니다. 막은 길은 막는 세기만큼 부담이 늘고(세기 100%면 35점), 그 길을 고른 사람은 0.85 × 세기의 확률로 되돌려 보내집니다. 되돌려진 사람 중 60%는 다음 달 다시 길을 고르고 40%는 포기합니다. 막는 데 드는 통제 비용은 한 달에 100 × 세기점(고정)에 되돌려 보낸 사람 1명당 1점을 더한 값이에요.
- 길을 지난 사람은 그 길의 사고 위험 확률로 도착하지 못하고, 나머지는 도착합니다. 6년(72개월)을 돌리고, 막기 전(12~23개월)과 막은 뒤(48~71개월)의 한 달 평균을 비교합니다. 사람·길·땅은 모두 가상이고 숫자는 이 모델의 예시예요.
직접 돌려보기
① 큰길에 벽이 서자 사람들이 옆길로 번졌다 3D
서쪽 출발 지역에서 동쪽 도착 지역까지 여섯 갈래 길이 있는 가상의 땅입니다. 가운데를 흐르는 강이 경계예요. 위(북쪽)부터 산길, 정식 관문, 큰길, 강 건너기, 사막길, 바닷길이고, 길 색은 사고 위험(파랑 낮음 → 빨강 높음)입니다. 작은 사람들이 줄지어 길을 나서요. 24개월째 큰길 앞에 벽과 감시탑이 서면 사람들이 강 건너기와 산길·사막길로 옮겨 가는지 지켜보세요.
아래 그래프와 같은 결과를 가상의 땅(실제 지도가 아니에요) 위에 사실적으로 그린 것이고, 3D에서 새로 계산하지 않아요. 작은 사람 하나가 여러 명(컴퓨터 2명, 휴대폰 4명)이고, 길 위 사람 수는 지난달 그 길을 나선 사람 수, 걷는 빠르기는 그 길의 지금 부담만 나타내요. 강 건너기와 바닷길에서는 같은 사람들이 작은 배를 타요. 배·나무·다리·검문소는 보기 위한 풍경일 뿐이에요. 분홍 옷을 입은 사람은 벽에서 되돌려 보내진 몫이에요. 왼쪽 위 판은 시뮬레이션의 지난달 숫자를 그대로 옮긴 거예요. 드래그로 돌려 보기 · 휠이나 두 손가락으로 확대 · 휴대폰에서 세로로 쓸면 페이지가 내려갑니다.
② 길마다 몇 명이 나섰나
재생이 지난 달까지만 그립니다. 한 달에 길을 나선 사람을 길별로 쌓았어요(아래 파랑이 안전한 길, 위 빨강이 위험한 길). 붉은 띠는 길을 막고 있던 때입니다.
③ 위험한 길로 가는 사람의 비중
재생이 지난 달까지만 그립니다. 그달 길을 나선 사람 가운데 산길·사막길·바닷길(사고 위험 10% 이상)을 고른 사람의 비율이에요.
④ 한 달에 도착한 사람과 사고를 겪은 사람
재생이 지난 달까지만 그립니다. 파란 선은 도착한 사람, 붉은 선은 도중에 사고를 겪어 도착하지 못한 사람(오른쪽 눈금)입니다.
⑤ 더 세게 막으면 (집계: 세기마다 8판)
지금 설정에서 막는 세기만 바꿔 8판씩 돌리고, 막은 뒤(48~71개월)의 한 달 평균을 막기 전(12~23개월) = 100으로 나타냈습니다. 재생과 상관없는 집계예요.
⑥ 길을 막을 때 vs 떠나야 하는 사정이 줄 때 (집계)
출발지의 압력만 바꿔 막지 않을 때(실선)와 지금 고른 길을 막을 때(점선)를 8판씩 돌린 막은 뒤 구간의 한 달 평균입니다. 파랑은 도착한 사람(왼쪽 눈금), 주황은 위험한 길로 간 사람의 비중(오른쪽 눈금)이에요.
이 결과가 말하는 것, 말하지 않는 것
말하는 것:
- 한 길만 막으면 흐름은 사라지기보다 옆길로 옮겨 가요. 이 모델에서 큰길을 막자 도착은 29% 줄었지만, 위험한 길로 가는 비중은 9.6%에서 21.2%로 2.2배가 됐어요.
- 가까운 옆길이 붐비면 그다음 길로 밀려 결국 험한 산길·사막길까지 번져요. 그래서 도착은 줄었는데 사고를 겪는 사람은 한 달 14.1명에서 15.5명으로 오히려 늘었어요.
- 길을 막는 것과 떠나야 하는 사정이 줄어드는 것은 달랐어요. 막지 않고 압력만 60에서 40으로 낮추면 도착(288→169명)·사고(14.4→5.8명)·위험한 길 비중(9.8→3.2%)이 함께 줄었어요.
- 그렇다면 흐름을 볼 때 무엇을 봐야 할까요? 이 모델에서는 어느 길을 막느냐가 갈랐어요. 안전한 큰길을 막으면 위험한 길이 21.2%로, 위험한 산길을 막으면 2.9%였고, 정식 관문을 2배로 넓히면 큰길을 막아도 14.5%였어요.
상세 설명
말하는 것: 기본 설정(압력 60, 24개월째 큰길을 세기 80%로 막음, 8판 평균)에서 막기 전에는 한 달에 302명이 길을 나서 287명이 도착했고, 위험한 길(산길·사막길·바닷길)을 고른 사람은 9.6%, 사고를 겪은 사람은 한 달 14.1명이었습니다. 큰길을 막은 뒤에는 큰길 이용이 한 달 134명에서 28명으로 줄었지만 강 건너기가 64명에서 78명, 산길이 22명에서 36명, 사막길이 6명에서 12명으로 늘었습니다. 도착은 203명으로 29% 줄었고, 위험한 길 비중은 21.2%로 2.2배가 되었으며(한 달 29명 → 50명), 사고는 15.5명으로 오히려 10% 늘었습니다. 한 달에 19명이 되돌려 보내졌고 통제 비용은 한 달 99점이었습니다. 막는 세기를 0%에서 100%로 올리면 도착은 막기 전의 100에서 69로 줄고, 위험한 길로 간 사람은 103에서 181로, 사고는 103에서 113으로 늘었습니다. 세기 40~60%에서는 한 달 29명이 되돌려졌지만 100%에서는 8명뿐이었어요. 사람들이 처음부터 그 길을 피했기 때문입니다. 반대로 길을 막지 않고 출발지의 압력만 60에서 40으로 낮추면 도착은 288명에서 169명으로, 사고는 14.4명에서 5.8명으로, 위험한 길 비중은 9.8%에서 3.2%로 함께 줄었습니다. 어느 길을 막느냐에 따라서도 달랐습니다. 위험한 산길을 막으면 위험한 길 비중이 2.9%로 줄고 사고도 12.3명으로 줄었습니다. 정식 관문이 받는 수를 2배로 늘리면 큰길을 막은 뒤의 위험한 길 비중이 21.2%에서 14.5%로 낮아졌습니다.
말하지 않는 것:
- 땅·길·사람은 모두 가상이에요. 실제 나라·국경·이주 통계가 아니고, 어떤 이주·국경 정책이 옳은지 판정하거나 처방하지 않아요. 사람이나 나라를 평가하지 않고 흐름의 구조만 봐요.
- '압력이 줄면 모두 줄어든다'는 이 모델에서 슬라이더를 옮긴 결과일 뿐이에요. 현실에서 그 사정을 어떻게 줄일 수 있는지는 이 시뮬레이션이 직접 보여 준 게 아니에요.
- 가족·지인 네트워크, 정보와 소문, 중개인과 비용, 법·일자리·기후·분쟁 같은 현실의 큰 요인이 빠져 있고, 길의 부담·위험·용량은 이 프로젝트의 예시 값이라 숫자 자체엔 의미가 없어요.
상세 설명
말하지 않는 것: 이 땅·길·사람은 모두 가상이며 실제 나라·국경·지역·사건이나 실제 이주 통계를 나타내지 않습니다. 이 모델은 어떤 이주 정책이나 국경 정책이 옳은지 판정하지 않고 처방도 아닙니다. 사람과 나라를 평가하지 않고, 흐름이 길 사이에서 어떻게 옮겨 가는지라는 구조만 봅니다. 현실의 이주에는 이 모델에 없는 것들이 크게 작용합니다. 가족·지인 네트워크, 정보와 소문, 브로커와 비용, 법과 제도, 일자리, 기후와 분쟁, 도착지의 변화 등이에요. 길의 부담·위험·용량, 막는 효과, 다시 나서는 비율, 통제 비용 공식은 모두 이 프로젝트가 정한 예시 값이라 숫자 자체에는 의미가 없고, 값이 달라지면 결과의 크기도 달라집니다. "압력이 줄면 모두 줄어든다"는 이 모델 안에서 슬라이더를 옮긴 결과일 뿐이고, 현실에서 그 사정을 어떻게 줄일 수 있는지는 이 모델이 다루지 않습니다.
이론적 근거와 구현 메모
- 모델의 뿌리: 여러 길 가운데 하나를 고를 때 부담이 작은 쪽을 고를 확률이 크다는 확률 선택(로짓) 모델은 교통·이동 수단 선택 연구에서 널리 쓰이는 방식이라고 알려져 있어요(McFadden의 조건부 로짓). 사람들이 각자 덜 힘든 길로 옮겨 가다 길마다 부담이 비슷해지는 상태는 교통 연구의 워드롭 균형과 같은 생각입니다. 한쪽을 누르면 다른 쪽이 부푸는 풍선 효과는 단속이나 통제가 흐름을 없애기보다 옮길 수 있다는 뜻으로 흔히 쓰이는 말이에요. 이 페이지는 특정 연구를 재현하지 않고, 이 생각들을 가상의 땅에 올린 이 프로젝트의 설계입니다.
- 핵심 가정과 수식: 길 r의 체감 부담
Gr = 기본 부담 + (위험을 꺼리는 정도) × 위험(%) + 15 × (붐빈 정도)² + 35 × 막는 세기(막은 길만). 붐빈 정도는 지금까지 본 이용자 수(지난달 80% + 이번 달 20%씩 섞은 평균)를 한 달에 무리 없이 지나는 수로 나눈 값입니다. 떠나지 않을 때의 부담은20 + 0.6 × 압력. 선택지를 고를 확률은exp(−부담/6)에 비례합니다. 새로 나서는 사람은 한 달6 × 압력명이고, 막은 길을 고른 사람은0.85 × 세기의 확률로 되돌려져 그중 60%가 다음 달 다시 고릅니다. - 이 프로젝트의 단순화: 출발지와 도착지는 하나씩, 길은 여섯 개뿐이고, 사람은 모두 같은 방식으로 부담만 보고 고릅니다. 길끼리 이어지거나 도중에 길을 바꾸는 일, 가족·지인을 따라가는 효과, 정보가 늦거나 틀리는 일, 비용을 받는 중개인, 도착지의 사정, 계절은 없습니다. 길의 숫자, 막는 효과(35점, 0.85), 다시 나서는 비율 60%, 통제 비용 공식은 모두 이 프로젝트가 정한 예시입니다.
- 이론값과 시뮬레이션: 이 모델에는 맞춰 볼 정확한 이론값이 없어 시뮬레이션 값만 적습니다(
node tools/validate-migration.js, 시드 고정 8판). 극단은 예상과 맞습니다. 막는 세기 0%면 막기 전과 같고(도착 100, 위험한 길 103), 압력 20이면 길이 거의 붐비지 않아 위험한 길 비중이 1.1%로 작습니다. 위험을 꺼리는 정도를 30%로 낮추면 막기 전부터 위험한 길 비중이 22.1%로 커집니다. 지난 소식을 보고 고르는 방식이라 달마다 흐름이 조금씩 출렁입니다(첫 판 막은 뒤 위험한 길 비중 13~33%). - 더 읽을거리: McFadden (1974), 「Conditional logit analysis of qualitative choice behavior」, Zarembka 엮음 Frontiers in Econometrics. Wardrop (1952), 「Some theoretical aspects of road traffic research」, Proceedings of the Institution of Civil Engineers. 같은 사이트의 브라에스의 역설(길을 더하거나 막을 때 흐름이 어떻게 옮겨 가는지)도 함께 보세요.
- 이 프로젝트가 직접 설계한 단순화 구현입니다. 한 사람씩 시드 난수(mulberry32)로 길을 고르고, 같은 시드면 같은 결과가 나옵니다. ① 3D는 계산 결과를 그대로 그리며, 사람·배의 움직임과 지형·나무·다리·검문소는 보기용이라 결과에 영향이 없습니다. 휴대폰에서는 사람 하나가 4명입니다. ⑤·⑥은 지금 설정으로 미리 돌린 집계라 재생과 상관없이 정적입니다. 통계 카드의 값은 최근 3달 평균이고, 처음 3달은 비워 둡니다.