AI와 도시 계획

AI와 함께 계획하는 도시로
21세기 도시가 물리적 공간을 넘어 데이터와 기술이 융합된 유기체로 진화하는 흐름 속에서, 인공지능이 도시 계획을 어떻게 바꾸는지 체계적으로 설명한다. 과거의 도시 계획이 정적인 도면과 규제의 언어에 머물렀다면, 이제는 실시간 교통·환경·인구 이동 데이터를 분석하고 미래 시나리오를 시뮬레이션하는 동적 의사결정으로 전환되고 있다. AI는 예측, 최적화, 시각화 능력으로 계획의 도구적 합리성을 강화하지만, 동시에 시민 참여와 공정성 같은 소통적 합리성을 약화시킬 위험도 품고 있다. 이 책은 이 긴장을 ‘혼합형 계획 합리성’이라는 틀로 정리하며, AI가 계획가를 대체하는 존재가 아니라 협력하는 파트너가 되어야 한다고 주장한다. 이를 위해 계획가에게 필요한 데이터 리터러시, 모델 감수성, 윤리적 가치 판단 역량을 제시하고, 머신러닝·딥러닝·CNN부터 AI 에이전트와 계획지원체계(PSS)까지 핵심 기술 체계를 실제 계획 과정에 연결해 보여 준다. 또한 법제도 개혁, 데이터 공유 규범, 플랫폼의 제도화, 윤리 중심 설계 등 ‘기술-제도-윤리’의 균형 없이는 AI 시티가 지속될 수 없음을 강조한다. 더 똑똑한 도시가 아니라 더 나은 도시를 만들기 위한 AI 활용 원칙을 안내하는 책이다.

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. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

이희정
서울시립대학교 도시과학대학 도시공학과 교수다. 서울대학교에서 도시공학 학사, 석사를 이수하고, 서울시립대학교 건축도시조경학부에서 공학 박사 학위를 취득했다. 서울시정개발연구원(현 서울연구원) 연구위원을 거쳐 아주대학교 건축학부 교수로 재직하였으며, 미국 캘리포니아대학에서 연구교수를 지냈다. 주요 관심 분야는 도시 계획 및 설계, 지구단위계획 및 토지 이용계획, 도시의 문화 공간 계획 및 설계 등이며, 최근에는 빅데이터와 인공지능(AI) 기반의 미래기술개발 국가 R&D에 참여하는 등 미래 도시 분야에 특히 많은 관심을 가지고 있다. 주요 논문으로는 “지구단위 건축밀도 분포특성 규명”, “도시의 창조성 지표 연구” 등이 있다. 주요 연구로는 ‘국토 도시공간계획체계 개편 연구’, ‘패러다임변화에 따른 도시 계획제도 연구’, ‘공간저항 개념을 통한 지역 활성화 방안 연구’ 등이 있다.
서울시 도시건축통합심의위원, 경기도 도시 계획위원, 한국토지주택공사 설계심의위원, 국토교통부 세종시건설위원, 국가 미래 도시 디자인 기술개발 R&D 기획책임, 국토경관헌장제정 위원 등을 역임했다. 주요 저서는 도시 계획론, 도시설계론, 지구단위계획의 이해, 도시경관론, 세계 도시디자인, 도시 인간과 공간의 커뮤니케이션, 맞춤형 도시 계획, 도시재생시대의 도시 계획 등 100편 이상의 논문과 책을 KCI, SSCI, SCOPUS 등 등재학술지에 게재 및 출간했다.

미래 도시 계획과 인공지능의 공존

01 기후 변화와 새로운 AI 시티
02 미래 기술 변화와 Urban AI
03 빅데이터와 미래 도시 계획
04 인공지능과 미래 도시 계획
05 AI 기반 도시 조사와 도시 특성 규명
06 도시 특성별 맞춤형 계획과 AI
07 인구 변화와 미래 대응 생성형 AI
08 토지 이용과 공간 구조 예측 AI
09 도시 시설과 서비스 최적화 AI
10 AI 기반 미래 도시 계획 지원 플랫폼

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