Andrew Ford 헌정 강의: 『Modeling the Environment』 Chapter 1 Introduction(03) – Surprise Behavior & System Dynamics



이번 글은 Andy가 『Modeling the Environment』 1장에서 강조하고 있는 “Surprise Behavior(뜻밖의 시스템 변화)”를 다루고, 이런 놀라운 현상의 원인을 어떻게 System Dynamics(SD)를 통해 분석할 수 있는지 살펴보겠습니다.

이전 글(Chapter 1(02) - Modeling for Prediction)에서 모델의 예측 기능보다 이해 기능이 중요하다는 점을 이야기했는데요. 오늘은 그 연장선에서, “생태·사회 시스템에서 나타나는 반직관적 혹은 예상 못 한 결과”가 왜 일어나는지, 그리고 SD가 어떤 도움이 되는지 구체적으로 들여다봅니다.

1. Surprise Behavior: 우리가 알던 방식대로 움직이지 않는 시스템

Andy는 책 전반에서 “뜻밖의 시스템 응답(Unexpected System Responses)”을 다양한 예시로 제시합니다.

  1. 느리게 반응하는 시스템

    • 어떤 제도나 정책을 도입했는데, 기대했던 효과가 나오지 않고 계속 동일한 궤적을 따라가더라.
    • 예: DDT 사용을 줄였는데도, 수십 년 뒤까지 해양 어류에 계속 축적되는 현상(Ch.22)
    • 예: CO₂ 배출량 감축을 해도, 대기 중 농도가 세기 말까지 증가할 수 있는 시나리오(Ch.23)

  2. 갑자기 폭발적인 변화가 일어나는 시스템

    • 분명히 조금씩 조정했을 뿐인데, 어느 순간 “돌발적”으로 커다란 변화가 튀어나오는 경우
    • 예: Feebate 프로그램(Ch.16)에서, 차량 구매 유도책이 재정 파산으로 이어질 정도로 급변하는 현상

  3. 반직관적 결과(Counterintuitive Behavior)

    • Daisyworld(Ch.11) 사례처럼, “태양광 세기가 증가하면 온도가 당연히 더 오르겠지?”라고 생각하지만,
    • 실제로는 검은 데이지와 흰 데이지의 비율 변동으로 온도가 거의 변하지 않는다는 ‘반직관적’ 결과가 나타나기도 합니다.

1.1 도넬라 메도우즈의 시사점

책에서 Andy가 인용하는 Donella Meadows(2009)의 말처럼, “사람들은 한 번에 몇 가지 변수만 지켜보면서 엉뚱한 결론에 이르기 쉽다”는 지적이 핵심입니다. 

“In general, mental models can keep track of only a few variables at one time, and we often draw illogical conclusions from accurate assumptions.”
(Donella Meadows, 2008, Thinking in Systems: A Primer, p. 87)

  • Surprises는 사실 우리가 놓친 변수나 지연(Delay), 복잡한 피드백 구조 때문에 발생하는 경우가 많습니다.
  • 따라서 “뜻밖의 현상”을 만날 때마다, 오히려 새로운 통찰을 얻을 기회로 삼아야 한다고 Andy는 말합니다.

2. Surprise Behavior의 이유: 지연(Delay), 비선형성, 다중 피드백

그렇다면, 왜 시스템이 이렇게 “뜻밖의 결과”를 만들어 낼까요? System Dynamics에서는 주로 아래 세 가지를 지목합니다.

  1. 지연(Delay)

    • 정책을 시행해도 결과가 늦게 나타나거나, 이미 발생한 문제의 영향이 오랜 시간 지속될 수 있습니다.
    • DDT와 CO₂ 사례가 대표적. 규제를 시작해도 이미 축적된 양이 서서히 해소되는 데 수십 년이 걸리는 거죠.

  2. 비선형성(Nonlinearity)

    • 작은 변화가 누적되어, 임계점을 넘으면 갑자기 폭발적 변화가 일어나는 구조.
    • 예: Feebate 사례에서, 정책이 어느 한 지점을 넘어서면 재정에 큰 부담이 순식간에 몰려온다.

  3. 다중 피드백(multiple feedback loops)

    • 시스템 내부에는 균형/상쇄(balancing) 루프와 강화(reinforcing) 루프가 동시에 존재할 수 있음.
    • Daisyworld에서 “검은 데이지 ↔ 흰 데이지” 피드백이 서로 작용해, 외부 충격(태양광 증가)을 상쇄해 버리는 식으로 온도가 크게 안 오를 수도 있습니다.

3. System Dynamics(시스템다이내믹스)란?

3.1 정의 & 기원

Andy는 System Dynamics를 “시간에 따라 변화하는 복잡계의 변화를 연구·관리하는 방법론”이라고 설명합니다. 핵심 개념은 “정보 피드백 루프, 저량(Stock)과 유량(Flow), 시간 지연” 등이죠. 

“System dynamics is a methodology for studying and managing complex systems that change over time. The method uses computer modeling to focus our attention on the information feedback loops that give rise to the dynamic behavior. Computer simulation is particularly useful when it helps us understand the impact of time delays and nonlinearities in the system.” (p. 7)

  • 제이 포레스터(Jay Forrester)가 MIT에서 시작한 이 접근법은, 산업·도시·글로벌 환경 시스템 등 다양한 영역에 적용되어 왔습니다.
  • 예: Urban Dynamics (도시 성장과 침체 설명), The Limits to Growth (세계 인구·자원 시나리오)

3.2 반직관적 결과를 다루는 힘

Forrester는 이미 1970년대부터 “이 복잡한 사회 시스템은 다중 루프의 비선형 피드백 구조로 되어 있어, 사람들의 직관이 쉽게 틀릴 수 있다”고 주장했습니다.

  • SD는 그런 “반직관적 결과(coutnerintuitive result)”를 체계적으로 분석할 수 있도록 돕습니다.
  • 인과순환지도(CLD), 저량-유량 지도(SFD)를 통해 “왜 변화가 느린지, 갑자기 뒤집히는지”를 설명해 주죠.

3.3 피드백 루프와 시차(Delay)의 강조

Wikipedia 정의에서 강조하듯, SD는 “내부 피드백 루프와 시간 지연에 주목”하는 접근입니다.

“an approach to understanding the behavior of complex systems over time. It deals with internal feedback loops and time delays that affect the behavior of the entire system. What makes using system dynamics different from other approaches to studying complex systems is the use of feedback loops and stocks and flows. These elements help describe how seemingly simple systems display baffling nonlinearity.” (2009년도 버전)

System dynamics (SD) is an approach to understanding the nonlinear behaviour of complex systems over time using stocks, flows, internal feedback loops, table functions and time delays. 

System dynamics is a methodology and mathematical modeling technique to frame, understand, and discuss complex issues and problems. Originally developed in the 1950s to help corporate managers improve their understanding of industrial processes, SD is currently being used throughout the public and private sector for policy analysis and design. (2025년 2월 19일 버전)

  • Feedback: 시스템 내 변수들이 서로 영향을 주고받는 순환적 구조
  • Delay: 변동의 결과가 일정 시간 뒤에 나타나, 정책 효과나 부작용이 늦게 드러나는 현상

이 두 가지를 놓치면, 우리가 정책을 ‘더 세게 밀어붙였다가’ 상황을 더 악화시키거나, “이미 늦게 찾아온 효과”를 보고 다시 과잉 반응하는 오류를 범하게 됩니다.

4. Surprise Behavior와 System Dynamics의 만남: “Counterintuitive? 오히려 기회!”

  1. Surprise Behavior → 왜 생기는지 구조적으로 해석

    • DDT/CO₂ 등 환경 문제: 규제 시작 후에도 축적된 재료가 오래 남아 장기간 영향을 끼침 → Delay 구조 파악
    • Feebate 급변: 특정 문턱값 넘어가면 급격한 비용 폭증 → 비선형 피드백 확실히 인식

  2. System Dynamics → 시나리오 시뮬레이션

    • 인과관계를 모델링하고, 여러 시나리오를 돌려 봄으로써 “어떤 지점에서 갑자기 뒤집힐 수 있나?”
    • 정책 결정을 미리 실험해 보고, “더 강하게 밀어붙이면 악화될 수 있구나!” 같은 통찰을 얻음

  3. 학습(learning)과 협업

    • Andy 책에서도 반복해서 언급: Surprise Behavior는 곧 학습 기회
    • Kai Lee가 말한 Adaptive Management처럼, 자연자원 정책을 실험으로 보고, 그 결과(서프라이즈)를 바탕으로 계속 정책을 조정해 나갈 수 있음.
    • SD 모델은 다양한 이해관계자가 함께 참여해 “왜 이런 일이 생겼는지” 논의하도록 도와주는 공통 언어가 됩니다.

마무리: “서프라이즈가 오면, 시스템을 다시 보라”

  • 뜻밖의 현상(Surprise Behavior)은 많은 이들에게 두려움 또는 혼란을 안기지만, Andy와 SD 관점에서는 더 깊은 구조를 발견할 기회”가 됩니다.
  • 이 기회를 놓치지 않기 위해서는, 시스템다이내믹스가 제공하는 **인과순환지도(CLD)**나 저량-유량 지도(SFD), 피드백 루프 분석 등을 제대로 활용해야 하죠.
  • 우리가 경험하는 복잡한 사회·환경 현상은 종종 반직관적으로 전개되곤 하지만, 그 뒤에는 지연과 비선형성, 다중 피드백이 숨어 있다는 사실을 잊지 말아야 합니다.

다음 글(Chapter 1(04))에서는 이런 반직관적 결과를 어떻게 학습(learning)하고, 실험(experimentation)을 통해 어떤 인사이트를 얻을 수 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.
Andy가 말하는 Learning by Experimentation 개념이, 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 정책·전략 개선에 얼마나 큰 힘을 발휘하는지 기대해 주세요!

참고 문헌

Donella Meadows (2008), Thinking in Systems: A Primer, edited by Diana Wright, Chelsea Green Publishing.


※ 홈페이지 주소: https://bit.ly/Andy-ME 

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