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도시를 운영하고 공간의 가치를 정하는 주체가 인간에서 AI로 바뀌고 있다. 데이터 기반의 도시 운영과 AI가 개입하는 부동산 시장의 변화, 그리고 그 기술이 가져올 윤리적 과제를 함께 다룬다.
데이터센터의 전자파 방사도 데이터센터 건설에 주요한 장애 요인이다. 일반적으로 데이터센터 인근 주민들은 데이터센터가 방출하는 전자파가 건강에 악영향을 준다는 불안감이 있다. 물론 이 불안감은 실제 전자파 발생 여부와 무관할 수 있다. 미래전파공학연구원이 춘천시 15개 데이터센터 주변의 전자파를 조사한 결과 안전기준(833mG)의 1.5%로 낮음이 밝혀졌음에도 주민들 은 여전히 불안의 눈길을 보낼 수밖에 없는 것도 현실이다. 데이터센터의 냉각 시스템에서 발생하는 소음 및 환경 부작용도 데이터센터 건설을 둘러싼 또 다른 갈등 요소다. 교외 지역 주민들은 데이터센터의 소음과 환경 문제를 주요 반대 이유로 들고 있으나, 실질적으로 데이터센터가 도심 지역보다 교외 지역에서도 쉽게 수용되지 못하는 원인이 되기도 한다.
－01_“AI와 데이터센터” 중에서
조업이나 물류업 등 비용 민감도가 높은 산업은 임대료, 재산세, 인건비 등의 비용 요소가 입지 결정의 주요한 기준이다. 교통 인프라의 접근성도 입지 전략의 핵심 변수다. 고속도로, 항만, 공항 등의 주요 교통 거점에 가까운 입지는 공급망 효율성과 물류비 절감의 요인이며, 수출입이 빈번한 산업의 입지 선정 시 필수 고려 사항이다. 이러한 요인으로 디트로이트는 자동차 산업의 중심지로 성장했으며, 이는 주요 고속도로망과의 연계성과 공급망 네트워크의 중심 위치라는 입지적 장점에 기반을 둔 결과다.
－03_“AI와 기업 입지의 변화” 중에서
건설 단계에서 AI는 안전과 효율성을 동시에 추구하는 데 활용된다. 일반적인 적용은 영상 인식 기반의 안전 모니터링 시스템이다. 서울시에서 도입한 공공 건설 현장의 AI CCTV 시스템은 작업자의 안전모 착용 여부, 고소 작업 위치, 중장비 이동을 실시간으로 분석하고 있다. 사고 위험을 감지하면 즉시 경고가 발령해, 사고 발생의 감소에 일조하고 있다. AI는 부동산 개발 공정 관리에도 사용된다. 국내의 대형 건설사들은 수천 개의 작업 공정 데이터를 AI 모델로 분석해 예상 공기 지연 원인을 사전에 찾아, 자재 수급과 인력 투입 일정을 최적화한다. 다수의 건설사에서 도입하고 있는 대화형 AI 시스템은 공사 현장의 관리자들이 질문을 입력하면 설계 도서, 시공 매뉴얼, 과거 사례 등을 바탕으로 실시간 답변을 제공해 문제 해결 시간을 단축하고 있다.
－06_“AI와 부동산 개발의 변화” 중에서
PM 영역에서는 AI 기술이 임차인 중심의 커뮤니케이션 구조를 혁신하고 있다. 예컨대 AI 기반 챗봇은 24시간 실시간으로 임차인의 문의에 대응해, 반복적인 질문을 자동 분류하고 적절한 응답을 제공해 관리자의 부담을 줄인다. 또한 머신러닝 기반 알고리즘은 주변 부동산 시세, 건물 상태, 임차인 신용 정보를 분석해 적정 임대료를 자동으로 산출하며, 이를 바탕으로 공실률을 줄이고 수익성을 개선하는 데 기여한다. AI는 임차인의 행동 데이터를 분석해 계약 연장 가능성, 지연 납부 위험 등을 예측해 리스크 관리 기능도 수행한다.
－09_“AI와 부동산 관리” 중에서