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AI가 도시 계획을 정적 도면에서 실시간 데이터 기반의 동적 의사결정으로 바꾸는 과정을 설명한다. 예측·시뮬레이션·최적화 기술과 PSS, AI 에이전트까지를 소개하며, 공정성·투명성·참여성·지속 가능성이라는 윤리와 제도 개혁의 필요를 함께 제시한다. AI문고.
AI는 그동안 인간의 힘으로는 불가능에 가깝다고 알려져 왔던 전 지구적인 기후 데이터의 분석 및 예측을 통해 탄력적인 도시 계획 및 설계를 지원한다. 예컨대 도시 취약성 분석으로서의 도시 열섬 현상, 홍수, 가뭄 등의 리스크 평가와 대기 질 모니터링, 강수량 및 기온 변화 시뮬레이션 등 AI 기반 기후 예측을 통해 도시별 탄소중립 정책 수립 및 계획 모니터링, 다양한 기후 예측 모델을 통한 기후 시나리오 분석 지원과 정책 효과 분석 등을 할 수 있다.
－01_“기후 변화와 새로운 AI 시티” 중에서
도시 계획에서의 빅데이터는 기존의 전통적인 통계 자료나 설문조사보다 훨씬 더 크고, 빠르고, 다양하며, 실시간에 가까운 데이터를 의미하며, 도시의 공간 구조와 사람들의 활동을 더 정밀하고 동태적으로 파악하는 데 활용된다. 이러한 도시 계획에서의 빅데이터는 교통, 통신, 위치, SNS, 카드 결제 데이터와 사물인터넷(IoT) 센서 등 다양한 도시 활동에서 발생하는 정형, 비정형 데이터 그리고 공공과 민간의 대규모 데이터를 포함한다. 이러한 도시 빅데이터는 도시 문제를 보다 정량적이고 실시간으로 분석할 수 있게 해 주며, 정책 수립, 예측, 평가 등 전반적인 도시 계획 과정을 혁신적으로 변화시키고 있다.
－03_“빅데이터와 미래 도시 계획” 중에서
도시는 다양한 특성을 가지고 있다. 도시 인프라의 노후 정도도 다르고, 사회 경제적 상황도 다양하다. 그리고 그 도시가 처해 있는 도시 성장 유형도 제각각이다. 도시의 지리 정보 시스템(GIS)과 인공지능 머신러닝의 결합을 통한 공간 데이터의 고차원적인 분석은 이러한 도시 마다의 공간 특성이나 기능 분포를 파악하고, 이를 바탕으로 지역의 인프라 노후화 예측, 사회 경제적 취약 지역 탐지, 도시 성장 유형의 판별 등을 효과적으로 대응할 수 있게 해 준다.
－06_“도시 특성별 맞춤형 계획과 AI” 중에서
미래 도시에서는 AI를 통해 교통 흐름을 최적화하고, 에너지 소비를 줄이며, 공공 서비스 시설로의 근접성을 실현시키는 입지 최적화 등을 통해 공공 안전과 도시 서비스를 획기적으로 개선할 수 있다. 미래 도시에서의 공간 재구조화의 핵심도 어쩌면 여하히 도시 공공 서비스 시설의 공급과 입지 최적화를 이루어낼 것인가에 크게 좌우될 수 있음을 의미한다.
－09_“도시 시설과 서비스 최적화 AI” 중에서